三维重建中相机可变内参自标定技术研究

《三维重建中相机可变内参自标定技术研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、万方数据中图分类号UDCTP39l620硕士学位论文学校代码!Q533一三维重建中相机可变内参自标定技术研究ResearchonCameraSelf-Calibrationfor3DReconstructionwithVaryingIntrinsicParameters作者姓名：尤作学科专业：控制科学与工程研究方向：图像处理学院(系、所)：信息科学与工程学院指导教师：蔡自兴教授论文答辩日期兰!!!：兰：!!答辩委员会主席中南大学二。一四年五月万方数据IlllllIIIll4lillll1111111111111学位

2、论文原创性声明Y2—68672—0-本人郑重声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均已在论文中作了明确的说明。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。作者签名：苎生日期：兰!!!年三月生日学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定

3、：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版；本人允许本学位论文被查阅和借阅；学校可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用复印、缩印或其它手段保存和汇编本学位论文。保密论文待解密后适应本声明。作者签名：苎生日期：三!!!年三月旦日导师签名日期：至!f竺年上月旦日万方数据三维重建中相机可变内参自标定技术研究摘要：三维重建是机器视觉领域的热门研究方向。传统的三维重建方法通常需要采用已经标定的图像序列作为输入，这大大限制了三维重建的数据来源。互联网的兴起及图片分享社区的流行，

4、带来了包含世界上各个角落场景信息的海量图像数据。如何利用互联网图片及其他未经标定的图像序列进行三维重建?基于场景信息的相机自标定方法使得上述问题的解决成为可能。本文以绝对二次曲面在相似变换下具有不变性为理论基础，针对未标定或者部分标定图像序列，研究相机的自标定方法。针对上述应用背景，本文拟解决以下两个相机自标定问题：(1)利用同一个相机在不同焦距状态下拍摄的图像序列，在已知除焦距以外其他相机内部参数的条件下，求解各视图所对应的相机焦距；(2)利用互联网上包含同一个场景的大量图像数据，在使用尽可能少的假定约束前提下，

5、求解各视图所对应相机的内部参数。针对上述两个问题，本文提出了两个相机自标定方法：(1)提出了一种除焦距外其他相机内部参数已知的焦距可变相机自标定方法。首先，利用匹配特征点集合求解射影重建下基础矩阵的优化估计方法；然后，根据射影重建结果、己知相机参数及绝对对偶二次曲面与其他未知内参的约束条件，采用捆集调整全局优化方法求解绝对对偶二次曲面并得到相机焦距。实验结果表明本方法可以精确估计图像序列中各视图对应相机的焦距。(2)提出了一种基于互联网图像数据的可变内参相机自标定方法。首先，根据三焦张量对场景进行射影重建；然后，通

6、过EXIF标签提取部分图片的相机焦距、生产厂商及相机型号；接着，根据相机生产厂商及型号信息进行分组预标定；最后，利用捆集调整方法进行全局优化。实验结果表明该方法可以对互联网图像数据进行精确标定，为三维重建过程提供有力支持。图17幅，表22个，参考文献75篇关键词：相机自标定；三维重建：焦距可变；内参可变分类号-iTP391Il万方数据ResearchonCameraSelf-Calibrationfor3DReconstructionwithVaryingIntrinsicParametersAbstract：3D

7、Reconstructionisahotresearchfieldincomputervision．Traditionalmethodsof3DReconstructionrequirecalibratedimagesequencewhichlimitsthedataresource．Theriseoftheinternetandtheadventofthephotosharingcommunitybringhugeamountsofpicturestakenallovertheworld．Howtoreconst

8、ructfromthoseinternetimagesandotheruncalibratedimages?Self-calibrationbasedonsceneinformationprovidesasolution．Thispaperconcernsaboutself-calibrationmethodswithtmcalibratedorpartia