基于lcd的相机标定与三维重建问题研究

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1、青岛大学硕士学位论文基于LCD的相机标定与三维重建问题研究姓名：油世明申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：张维忠20100608摘要从获取的二维图像出发，进行物体的三维重建是计算机视觉领域的一个重要课题，在虚拟现实、三维测量、机器人自动导航、工业检测等方面具有广泛的应用前景。重建过程涉及图像预处理、相机标定、特征提取与匹配和三维重建算法等主要问题。本文提出了一种基于正交Fourier-Mellin矩的改进的亚像素边缘检测算法，首先用传统的Canny边缘检测算子检测图像中的像素级边缘轮廓，然后采用正交Fourier-

2、Mellin矩算子在像素级边缘轮廓位置确定图像的亚像素边缘。对亚像素边缘进行最d,-乘椭圆拟合，得到更精确的亚像素椭圆中心坐标，从而可以进一步提高相机标定的精度。实验验证了该亚像素边缘检测算法运算时间短，检测精度高。针对在相机标定时，保证平面标定模板的严格平面度要求，会带来标定模板制作困难和成本高的问题，本文提出了一种基于纯平液晶显示器(LCD)的非线性相机标定方法，该方法首先编程绘制一张具有不同大小圆形特征点的标定表，并将其显示在LCD屏幕上，然后用数码相机以绕光轴旋转的方式对其拍摄几幅图像，利用拍摄得到的图像，在张正友标定

3、算法的基础上同时考虑切向畸变进行相机参数的计算。实验证明该标定方法简便快捷，精度高。在获取相机参数之后，研究了一种采用多幅图像基于标记点的三维重建算法。标记点为在目标物体表面分布的编码元和非编码元，利用编码元身份的唯一性，进行多相机姿态恢复和编码元中心的重建：然后在极线几何的基础上进行非编码元对应匹配；最后使用三角形法重建空间点的三维坐标。通过实验证明了该重建方法的可行性。关键词：相机标定；LCD；亚像素边缘检测；旋转拍摄方法；三维重建Abstract3Dreconstructionofobjectsbasedon2Dimag

4、esisanimportanttopicinthefieldofcomputervision．Ithasabroadapplicationprospectsinmanyfieldssuchasvirtualreality,3Dmeasurement，robotself-navigation，industrialinspectionetc．Theprocessof3Dreconstructionmainlyinvolvesimagepre-processing,cameracalibration，featureextractio

5、nandmatchingand3Dreconstructionalgorithm．Animprovedsub—pixeledgecontourdetectionalgorithmbasedonorthogonalFourier-Mellinmomentsisproposed．Cannyoperatorisfirstlyusedtoextractpixellevelimageedges，thenorthogonalFourier-Mellinmomentsoperatorisusedtodeterminesub-pixelima

6、geedgesatthepositionofthepixellevelimageedges．Theleast—squaresellipsefittingmethodisusedtothesub—pixelimageedgestogetmoreaccuratesub-pixelellipsecentercoordinates，andfurtherimprovetheprecisionofcameracalibration．Experimentsprovedthatthesub—pixeldetectionalgorithmhas

7、shortcomputingtimeand11ighdetectionaccuracy．Itisdifficultandcostlytoensurethestrictflatnessofthecalibrationpanel．Inresponsetothisissue，anonlinearcameracalibrationmethodbasedonLiquidCrystalDisplayisproposed．Firstly,acalibrationtable，whichhassomecircularfeaturepointso

8、fdifferentsizes，isdesignedanddisplayedontheLCDscreen．Thenseveralimagesofthecalibrationtableareshotbyrotatingthecameraaroundtheopticalaxis．