导读:本文包含了摄像机定标论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:摄像机,视觉,计算机,模板,方法,畸变,稠密。
摄像机定标论文文献综述
胡玮,潘林[1]（2015）在《重迭畸变区域下PTZ主从摄像机定标方法研究》一文中研究指出针对传统摄像机覆盖面不足、镜头成像畸变等问题,结合PTZ摄像机可灵活控制的特性,采用镜头畸变处理算法,提出一种重迭畸变区域下PTZ主从摄像机系统的定标方法。利用PTZ摄像机的预置位点对场景进行分区域采集,提取区域视图中的特征点进行重构处理,使用镜头的径向校正算法完成区域视图的校正,将主摄像机视图与重构视图依据映射关系函数进行定标,通过预置位点调整来提高精度,并引入混淆矩阵的概念验证定标的有效性。实验结果表明,该方法不用考虑摄像机中心偏差等问题,与传统定标方法相比速度快、精度高,适合应用于居民小区等监控环境。(本文来源于《计算机工程》期刊2015年09期）
宋卫东[2]（2014）在《基于改进模板的摄像机定标方法研究与实现》一文中研究指出随着计算机视觉技术的不断发展,摄像机定标方法的作用越来越重要,尤其是在实际应用中,如何选择适合项目的定标方法也越来越受到重视。本文主要选择了几种典型的定标方法进行研究、实现,并对定标结果进行了评估与分析,并提出基于改进模板的摄像机定标方法。本文中研究和实现的定标方法包括基于matlab中tool-box的定标方法、基于opencv函数库的定标方法、基于matlab的多相机定标方法以及基于改进模板的定标方法。本文首先分析多种摄像机定标方法的优点以及其局限性,在此基础上提出了基于改进定标模板的摄像机定标,该方法在已有的基于模板的摄像机定标方法基础上,提出基于“米”字形的定标模板的摄像机定标方法。本文中定标点是一系列具有一定图形特征的标记点,通过增加定标点之间、.定标点与基准点之间的关系,来降低确定不同图像的定标点对应的难度。本文提出的基于改进模板的定标方法,可以可靠地自动识别定标点,并计算出定标参数。本文提出的方法有自动识别、算法简单、使用起来非常方便的优点,而且对于部分遮挡、剪切、不均匀照明所造成的的影响有很好的鲁棒性。对于每一种定标方法,本文不仅从方法中算法方面、实施流程方面等发面进行了详细的研究与实现,还使用计算图像坐标误差方法以及计算定标点之间距离的方法对所有的定标结果进行分析。根据评估结果以及定标方法实施的具体情况,分析并总结每种方法的优势和以及产生这种优势的原因,并根据实际的实验经验总结出使用每种定标方法时应注意的事项。本文的研究重点放在了定标方法的实现、评估以及对标方法的结果分析等方面,并对这几方面的工作做了很详细的研究,尤其是定标方法的实现预评估,利用实验室现有的资源做了很多的实验(本文来源于《北京交通大学》期刊2014-05-01）
唐自翔[3]（2013）在《机器视觉中的摄像机定标研究与实现》一文中研究指出本课题研究计算机视觉的基本问题：照相机定标。从理论上研究定标的种类、方法和具体算法，最终运用C#编写程序来软件实现照相机定标。由于照相机定标确定了其内外参数，量化了照相机（计算机视觉中图像采集设备）与客观世界的位置关系，是计算机视觉获取叁维空间信息（如图像识别叁维扫描等）的前提和基础，因此研究照相机定标具有重要的理论意义和实际应用价值。本文首先对照相机定标的理论知识进行了介绍，对照相机定标理论中图像坐标系、图像坐标系和世界坐标系进行了详细的解释，理解到照相机定标的本质就是通过同一个点在世界坐标系中的坐标和图像坐标系中坐标之间的对应关系建立照相机模型参数的约束，以此计算出所需参数；为了精确地描述点在不同坐标系之间的转换关系，建立了线性照相机模型，从中引出了照相机内部参数矩阵和照相机外部参数矩阵，两者都是定标计算的对象；考虑到照相机光学系统存在透镜畸变，又在线性照相机模型的基础上拓展到非线性照相机模型，从而引出了照相机定标计算的另一对象：非线性畸变系数。有两种定标方法可以完成对上述参数的计算：自定标法直接由未标定的多幅图像来确定照相机内参数；传统定标法需要一个精确地定标物，照相机获取定标物的图像后，通过坐标变换计算得到照相机的内外参数。本论文以照相机传统定标法为研究重点，详细讨论了传统定标法的叁种算法：直线变换法、两步法和平面定标法。并且基于传统定标法中的算法，使用C#编程语言，在VS2010的环境下编写了一套定标程序。通过此定标程序来实现前文中分析的各种定标过程，计算出不同定标算法得出的结果，并分别对这些定标结果进行了误差计算，依此分析不同定标方法造成的差异。为了能够直观地验证定标结果正确与否，本文采用matlab对定标结果进行叁维仿真：通过将定标程序得出的各个定标参数输入matlab，使用matlab相关功能来绘制照相机与定标板的相对位置图。通过比较matlab得出的仿真结果图与定标图像反应出的定标实际情况，反向验证定标结果的正确性。(本文来源于《电子科技大学》期刊2013-10-01）
马伟[4]（2013）在《计算机视觉中摄像机定标综述》一文中研究指出本文通过对计算机视觉原理进行分析,提出了计算机视觉中摄像机的定标方法,并分析了计算机视觉中摄像机的定标方法的应用。(本文来源于《价值工程》期刊2013年24期）
孟凡胜[5]（2013）在《摄像机定标中的标定物特征提取和位姿计算方法》一文中研究指出在计算机视觉研究中，二维平面图像的特征提取是叁维计算机视觉研究的第一步，而摄像机定标则是叁维重建必不可少的步骤。因此，研究摄像机定标中的标定物特征提取和位姿计算方法具有很好的应用价值。本文主要讨论了基于二维平面模板的摄像机定标中标定模板的特征提取方法和一种正交约束条件下的摄像机位姿参数的计算方法。基于二维标定物的摄像机定标方法，提出了两种不同的二维平面模板——模板Ⅰ和模板Ⅱ。根据射影几何的知识，以交比不变量这一最基本的投影不变量所组成的交比序列来定量地描绘两种模板，并分别进行了两种模板的实测图像实验。实验中采集处理了不同方位和噪声水平下的一系列模板图像，以验证模板的有效性和抗噪声能力。通过比较，选取合适的标定模板，应用于实际的摄像机定标。在前人研究的基础之上，提出了一种正交约束条件下的基于二维平面模板的摄像机位姿参数的计算方法，并进行了实际的验证。实验中，采集了一系列的实验图像，先用张正友的经典相机标定算法对多幅图像进行标定，得到相机的内部参数，作为本文位姿算法的初始参数，然后计算每幅图像所对应的相机外部参数，并与张正友的方法所得数据进行比较，验证了本文算法的有效性。虽然在论文的准备和写作过程中做了大量的工作，并取得了一定的成果，但是仍然存在着一些不足和有待改进的地方。例如探索和研究更加精确、快速、高效的特征提取算法，以提高标定的精度；改进位姿算法程序，使之具有较好的鲁棒性和实时性。(本文来源于《中国海洋大学》期刊2013-05-20）
周斌[6]（2013）在《计算机视觉中的摄像机定标方法及其应用特点探讨》一文中研究指出在计算机视觉这种发展迅速、生命年轻的学科领域中,摄像机定标是其重要且基础的研究课题之一,随着计算机视觉实际运用领域的不断加深扩展,对于摄像机定标的要求也逐步提高。本文从对计算机视觉的解析入手,引入摄像机定标方法,通过传统的摄像机机定标方法和摄像机自定标方法的分析与对比,对这两种方法进行研究和探讨,从而来挖掘二者的各自优缺点。其中,本文着重介绍了传统摄像机定标方法中的叁维立体靶标的摄像机定标等和摄像机自定标方法中的基于主动视觉的自定标法等定标方法的运用,论述了这些摄像机定标方法的应用特点。希望有关人员加以借鉴和参考,针对计算机视觉中的摄像机定标方案作出深入的研究,从而更加全面地了解这些方法的具体应用特点,推动整个摄像机定标方法的进步和发展。(本文来源于《硅谷》期刊2013年04期）
许志雄[7]（2012）在《计算机视觉中的摄像机定标方法及应用特点》一文中研究指出基于摄像机视觉投影原理,分析了计算机视觉中的摄像机所用到的几种定标方法,并着重介绍了计算机视觉中的摄像机定标方法的应用特点,向人们揭示出计算机视觉中的摄像机定标功能的神秘面纱,以供相关人员借鉴和运用。(本文来源于《软件导刊》期刊2012年07期）
毛士同[8]（2012）在《计算机视觉中的摄像机定标方法及其应用特点探讨》一文中研究指出计算机视觉是一个相当新且发展十分迅速的研究领域,已成为智能自动化科学的重要研究领域之一,计算机视觉中的重要任务之一就是进行摄像机的定标,本文主要从计算机视觉的基本概念着手,分析计算机视觉中的设想定标的方法,结合当前的发展实际情况,探索其中的不足,今后更好的发展,以及更加广泛的应用奠定基础,同时分析计算机视觉中的摄像机定标的应用特点。(本文来源于《科技风》期刊2012年12期）
王彬[9]（2011）在《结合矫正误差的多摄像机定标方法》一文中研究指出如今,在计算机视觉领域,叁维重建技术已经得到了迅速的发展,基于图像的叁维重建技术因为其硬件要求简单、可实施性较高而得到了更多的关注。基于图像叁维重建技术的基础是对拍摄图像的摄像机完成定标,因此摄像机的定标技术作为叁维重建的基础也获得了越来越多的关注。在基于图像的叁维重建技术环节中最关键、也是决定叁维重建结果的就是图像特征点之间的匹配。为了进行图像之间特征点的稠密匹配,可以先对图像进行矫正变换,使得匹配特征点的搜索从二维降到一维。对图像进行正确矫正变换就需要对摄像机进行正确定标,传统的摄像机定标只是考虑了空间叁维点的投影误差最小化,而没有考虑图像匹配特征点之间矫正误差的最小化。本文侧重于对新的定标方法的研究,提出并实现了结合矫正误差的定标优化方法,用该方法求解出来的摄像机参数,在保证空间中部分叁维点集投影误差尽量小的前提下,同时也可以保证图像匹配特征点之间的矫正误差尽可能小,从而接下来可以完成图像的矫正。论文中对双目摄像机和多目摄像机结合矫正误差的定标方法进行了较详细的算法描述,并在后面给出了采用新方法求解出的摄像机参数对图像进行矫正,然后进行图像特征点稠密匹配、叁维重建后的效果对比图。本文最后将多目摄像机结合矫正误差的定标方法实现,并设计成一个定标系统,该系统作为我们实验室后续叁维重建系统的前提系统,为叁维重建系统提供摄像机的参数。(本文来源于《浙江大学》期刊2011-01-07）
孙玉青[10]（2010）在《摄像机定标与图像校正算法研究》一文中研究指出计算机视觉随着计算机图形学、模式识别等学科的发展也得到了飞速的发展。利用计算机实现人的视觉系统功能,获取图像信息来计算叁维空间中物体的几何信息,最终由此完成重建和识别物体是计算机视觉研究的最终目的。空间物体的位置信息与物体图像中对应点之间的关系是由摄像机的成像模型决定,这种模型参数即是摄像机的参数,求取这些摄像机参数的过程被称为摄像机定标。摄像机定标被广泛应用于叁维测量、叁维物体重建、物体识别、机器导航、生物医学、工业检测等诸多领域中。在科学技术飞速的今天,摄像机定标技术已经成为了计算机视觉领域内的主要研究热点之一。摄像机定标大体可以分为两种方法,即传统摄像机定标方法和摄像机的自定标方法。传统的摄像机定标的基本方法是基于特定的物理条件,例如待定标物体的形状、尺寸等,经过对这些信息图像进行处理,来求得摄像机的内部参数和外部参数。摄像机自定标方法则是利用多幅不同的图像之间的几何关系,通过求解基本矩阵求得摄像机的内部参数和还原摄像机的外部参数。受很多不同因素的影响,摄像机在进行图像拍摄、传输的过程中,输出图像质量可能不是很高,有时还可能存在较大变形,不能达到要求的输出图像。为了提高图像分析结果,就必须对此类图像进行校正。常用的校正方法为光学校正和数字校正两种方法。数字图像校正是利用了数学分析与图像处理技术对摄像机摄入的图像进行图像校正,以便达到图像分析的目的。随着数字图像处理技术的飞速发展,采用数字图像校正技术进行畸变校正已逐渐盛行。本论文简要介绍了作为摄像机定标所需要的数学背景及成像几何理论,阐述了传统的摄像机定标方法,并对摄像机定标中的影响因素进行了分析。讨论了目前应用广泛的摄像机定标方法,并对它的鲁棒性进行了分析。本论文在已有的摄像机定标理论的基础上,通过研究图像的角点检测算法,给出了一种快速基于角点检测的摄像机定标方法。本文还对数字图像校正方法进行了研究,给出了一种优于传统方法的数字图像校正技术算法,并利用实验方法证明了方法的方便和有效。(本文来源于《太原理工大学》期刊2010-05-01）
摄像机定标论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着计算机视觉技术的不断发展,摄像机定标方法的作用越来越重要,尤其是在实际应用中,如何选择适合项目的定标方法也越来越受到重视。本文主要选择了几种典型的定标方法进行研究、实现,并对定标结果进行了评估与分析,并提出基于改进模板的摄像机定标方法。本文中研究和实现的定标方法包括基于matlab中tool-box的定标方法、基于opencv函数库的定标方法、基于matlab的多相机定标方法以及基于改进模板的定标方法。本文首先分析多种摄像机定标方法的优点以及其局限性,在此基础上提出了基于改进定标模板的摄像机定标,该方法在已有的基于模板的摄像机定标方法基础上,提出基于“米”字形的定标模板的摄像机定标方法。本文中定标点是一系列具有一定图形特征的标记点,通过增加定标点之间、.定标点与基准点之间的关系,来降低确定不同图像的定标点对应的难度。本文提出的基于改进模板的定标方法,可以可靠地自动识别定标点,并计算出定标参数。本文提出的方法有自动识别、算法简单、使用起来非常方便的优点,而且对于部分遮挡、剪切、不均匀照明所造成的的影响有很好的鲁棒性。对于每一种定标方法,本文不仅从方法中算法方面、实施流程方面等发面进行了详细的研究与实现,还使用计算图像坐标误差方法以及计算定标点之间距离的方法对所有的定标结果进行分析。根据评估结果以及定标方法实施的具体情况,分析并总结每种方法的优势和以及产生这种优势的原因,并根据实际的实验经验总结出使用每种定标方法时应注意的事项。本文的研究重点放在了定标方法的实现、评估以及对标方法的结果分析等方面,并对这几方面的工作做了很详细的研究,尤其是定标方法的实现预评估,利用实验室现有的资源做了很多的实验
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
摄像机定标论文参考文献
[1].胡玮,潘林.重迭畸变区域下PTZ主从摄像机定标方法研究[J].计算机工程.2015
[2].宋卫东.基于改进模板的摄像机定标方法研究与实现[D].北京交通大学.2014
[3].唐自翔.机器视觉中的摄像机定标研究与实现[D].电子科技大学.2013
[4].马伟.计算机视觉中摄像机定标综述[J].价值工程.2013
[5].孟凡胜.摄像机定标中的标定物特征提取和位姿计算方法[D].中国海洋大学.2013
[6].周斌.计算机视觉中的摄像机定标方法及其应用特点探讨[J].硅谷.2013
[7].许志雄.计算机视觉中的摄像机定标方法及应用特点[J].软件导刊.2012
[8].毛士同.计算机视觉中的摄像机定标方法及其应用特点探讨[J].科技风.2012
[9].王彬.结合矫正误差的多摄像机定标方法[D].浙江大学.2011
[10].孙玉青.摄像机定标与图像校正算法研究[D].太原理工大学.2010
论文知识图
