【摘 要】
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近年来,随着高精度三维数据在工业生产中的应用越趋广泛,以及在生活娱乐如虚拟现实、增强现实和3D打印中的逐步普及,物体的高精度三维数据获取已经成为了近期一大研究热门课
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近年来,随着高精度三维数据在工业生产中的应用越趋广泛,以及在生活娱乐如虚拟现实、增强现实和3D打印中的逐步普及,物体的高精度三维数据获取已经成为了近期一大研究热门课题;而随着硬件价格不断下降、性能不断提升,摄像机在工业界和生活娱乐中也得到了越来越广泛的应用,基于视觉的高精度三维数据获取方法具有广大的应用平台。摄像机标定是高精度获取物体三维数据的基础,它是通过求解摄像机的内外参数建立起图像坐标系与世界坐标系之间的映射关系,其在计算机视觉的领域中具有重大的研究价值和实用价值。本文通过介绍、分析国内外摄像机标定方法的优缺点,提出了一种基于黑白棋盘格图案作为标定模板的高精度特征点检测法,由于涉及点扩散函数方差,为求解点扩散函数的方差值,本文采用点扩散函数估计法,通过图像边缘时阶跃函数的特性,利用垂直图像边界方向像素分布为点扩散函数的阶跃响应这一特性,计算出点扩散函数方差。然后根据对不同的角点检测算法的分析,提出采用Harries角点检测结合马鞍方程拟合法自动获取图像中角点位置,并根据边缘角点与非边缘角点间区别将提取出的角点进行自动排序,以完成角点自动提取。再通过迭代消除镜头透视失真及畸变失真,减小因此引入的标定误差。通过与Bouguet编写于matlab平台下的camera calibration toolbox的标定结果进行对比,突出论文所提标定算法的有效性。同时与近年来的摄像机标定文献对比,表明论文所提算法具有高精度、简单等优点。最后通过搭建实验平台,并依据论文所述的特征点定位方法联合张正友平面标定法获取摄像机、投影仪的内外参数,同时采用格雷码结合相移的结构光测量系统,分别进行了三维平板测量实验和一组呼吸状态测量实验,说明该方法的实用性和算法的准确性。
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