数码相机定位问题研究

《数码相机定位问题研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、数码相机定位问题研究赵志刚薛江堂冷振鹏摘要基于双冃CCD立体测量系统标定技术被广泛用于交通监管中，该技术的核心是摄影测量。本文利用MATLAB对圆的边界提取，再用最小二乘法拟合椭圆曲线,并借助摄影测量基本公式建立二维模型求得靶标圆心像坐标。并对该模型作『检验，再利用针孔模型分别求得两部相机像平面对应于物平面的旋转向量尽，爲和平移向进而确定两和机的和对位置。首先，我们假设：匕知四点的物平面坐标和像平面坐标，借助摄影测量基木公式建立二维模型求得物平面与像平而的对应关系，但有卬。2・・•％八个未知数待定（将在第二问中给予求解）。其次，我们根据A

2、、B、C、D、E五个圆形靶标的成像情况利用MATLAB软件提取其边缘阈值。在此基础上利用最小二乘法拟合椭圆求得其中心坐标。在不考虑畸变影响的前提下，该中心坐标即为圆心的像坐标。任取A、B、C、D、E中四点代入模型一中，即可求得物平面和像平面的对应关系。再次，我们在第三问屮分别以A、B、C为研究对象求出其在模型一的条件下的圆心像坐标。利用f检验，比较拟合椭圆小心坐标与模型一求得结果的差异，在置信度"=0.（）5情况下，这三组结果无显著差异，从而检验了模型的精度及稳定性。最后利用线性相机模型（针孔模型）确定世界坐标系和计算机数字图像坐标的对应

3、关系，从而分别求得两部摄像机的旋转矩阵尺,忌和平移向S/Pr2,从而我们可以求得两相机相机坐标系间的关系：R=RRJ'问题二的求解结果如下表:A、B、C、D、E五点在像平面上的像坐标坐标点像坐标（mm）像坐标（像素）A(-49.83,51.37)(-188,194)B(-23.51,49.43)(-89,187)C(34.16,45.13)(129,171)D(18.89,-31.47)(71,-119)E(-60.09,-31.21)(-227,-118)注：该坐标系原点为像平面的中点，向右为x轴正方向，向上为y轴正方向。1•问题重述

4、(1)问题的背景摄影技术口20世纪40年代开始应用于交通事故分析，已经得到广泛的应用，但仅用做简单定性分析，随着计算机视觉和图像处理技术的发展，摄影测量技术在交通事故现场测量屮的应用研究已经成为热点，国内外许多学者已经做了大量研究，使定量分析成为可能。如在80年代，Kerkoff对透视投影发展的历史、透视绘图原理和透视成像原理进行了详细阐述，根据透视原理研究了利用摄影图像确定拖痕长度等的方法，逐步形成了二维摄影测量方法，开发出Pc-rect等现场测量软件。在1994年，Nicholas等提出了交通事故现场的反投影照片三维重建法。近年来，随

5、着计算机视觉原理的突破和飞速发展，国内学者李江教授、许洪国教授等相继提出了利用立体视觉原理的多照片重建交通事故现场的方法，并初步开发了软件。为改变标定参考物的限制，进行照相机自标定研究，鲁光泉等提出了基于基础矩阵的交通事故现场三维重建方法。当前主要的交通事故现场重建方法，有二维方法、三维方法等。(2)问题的提出用数码相机摄制物体的相片确定物体表面某些特征点的位置，口前最常用的定位方法是双目定位，即用两部相机來定位。对物体上一个特征点，用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像，分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。只要知道两部相机精确的相对位

6、置，就可用儿何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系屮的坐标，即确定了特征点的位置。于是对双忖定位，精确地确定两部相机的相对位置是关键，这一过程称为系统标定。本问题的第四小问就是解决该问题。系统标定最常用的一种做法是：在一块平板上画若干个点，同时用这两部相机照和，分别得到这些点在它们像平面上的像点，利用这两组像点的几何关系就可以得到这两部和机的和对位置。然而，无论在物平面或像平面上我们都无法直接得到没有儿何尺寸的“点”。所以我们实际的做法是在物平而上画若干个圆(称为靶标)，它们的圆心就是儿何的点了。而它们的像一般会变形，所以必须从靶标上

7、的这些圆的像屮把圆心的像精确地找到，系统标定就可实现。题冃屮第一问和第二问就是解决该问题。该题目不但要求我们建立模型和算法，而且要求我们对所见的模型进行精度和稳定性分析。在前三个问题的基础上，第四问要求我们通过物平面与像平面的对应关系找到像平面相对物平面的旋转矩阵和平移矩阵，从而建立两部相机像平面的夹角和距离关系，以便确定两部相机的相对位置。2.条件假设(1)不考虑相机自身因素导致的误差(2)对第二问中抽样选取部分边界点拟合的椭圆误差不予考虑(3)两相机透镜光心处于同一水平高度(4)两部相机的内部参数是相同(5)木题屮所给图像信息和数据真

8、实准确(6)不考虑人为因素造成的误差3.符号说明(x,y):物点在二维图像平面坐标系上的坐标(x,r)：物点在二维物平面坐标系上的坐标I:表示图像的灰度值4：处理前图像的信息矩阵B：处理后图像