基于单目视觉的目标物定位算法研究

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1、硕士学位论文基于单目视觉的目标物定位算法研究ATARGETLOCALIZATIONALGORITHMBASEDONMONOCULARVISION王鑫哈尔滨工业大学2016年6月国内图书分类号：V448.2学校代码：10213国际图书分类号：681.5密级：公开工程硕士学位论文基于单目视觉的目标物定位算法的研究硕士研究生：王鑫导师：马广程教授申请学位：工程硕士学科：控制科学与工程所在单位：控制科学与工程系答辩日期：2016年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:V448.2U.D.C:681.5DissertationfortheM

2、asterDegreeinEngineeringATARGETLOCALIZATIONALGORITHMBASEDONMONOCULARVISIONCandidate：WangXinSupervisor：Prof.MaGuangchengAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ControlScienceandEngineeringAffiliation：Dept.ofControlScienceandEngineeringDateofDefence：June,2016Degree-Co

3、nferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学硕士学位论文摘要随着时代的发展，机器视觉技术，在物体尺寸检测、运动物体跟踪以及飞行器空间导航等方面，有了巨大发展和跨越式的突破，而且在某些领域已经完美取代人类。对于特定的、重复性很高的情况，或是对于要求精密测量和非接触测量的情况，或是对于要求信息快速获取的情况，亦或是对于客观环境恶劣的情况，机器视觉的表现更为突出，更为合适。首先，本文介绍了经典的Harris角点提取算法以及图像边缘特征提取算法，在这两种算法的基础上，衍生出轮廓快速提取这一新算法，轮

4、廓快速提取算法能够及时、准确地反应对象的变化，对于不是很复杂的对象的描述有很好的匹配度。同时分析三种经典图像匹配算法：SIFT、PCA-SIFT和SURF，分析其优势和不足，以及各自适用的条件。其次，本文分析了经典的摄像机参数标定方法，最后基于交比不变性（为了获得畸变系数，在图像边缘选择4个特征点，再通过畸变系数来调整畸变点，使之恢复正常，最终可得标准图像），对需要标定的摄像机使用了分步线性的标定方式，从而达到简化算法，提高检测精度的目的。最后，本文研究了基于双焦距的单目视觉姿态估计算法。这里运用双焦距成像模型，并结合最小二乘法，计算出目标物距摄像机的距离

5、。随后介绍了单目视觉的三种主要定位方法，并对这三种方法进行分析研究。最后选择有特征靶标的方法，利用平移变换，结合四元数相关理论，计算出目标物在空间中的姿态角，最终实现目标物的定位。关键词：角点提取；图像匹配；摄像机标定；单目视觉；定位I哈尔滨工业大学硕士学位论文AbstractWiththedevelopmentofmachinevisiontechnology,thesizeoftheobjectdetection,movingobjecttrackingandaircraftnavigationandotheraspectsofspace,andhas

6、greatdevelopmentbyleapsandboundsbreakthrough,andinsomeareashavebeenperfecttoreplacehumans.Forcertainhighrepeatabilityconditionsorrequirementsforprecisionmeasurementandnon-contactmeasurement,therequestforinformationorforquickaccesstothecase,also,orforbadobjectiveenvironment,theperf

7、ormanceismoremachinevisionprojecting,moreappropriate.First,thearticledescribestheclassicHarriscornerextractionalgorithmandimageedgefeatureextractionalgorithm,basedontheoutlineofproposedspeciesofthesetwoalgorithmsrapidextractionalgorithmstrongreal-time,highaccuracyforarelativelysim

8、plebackgroundobjectiveenvironment