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基于计算机视觉的三维测试技术研究
中文名称: 基于计算机视觉的三维测试技术研究
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论文编号: 3048468收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Research on 3D Testing Technique Based on Computer Vision
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 测试计量技术及仪器
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 计算机 计算机视觉 视觉 测试 三维测试技术 视差法 标定 校正 对应点匹配
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文简介:计算机视觉(或机器视觉)是一门新兴的交叉科学,历经20多年的发展,已经形成了一套独自的基础理论框架和技术实现方法。这种视觉的本质就是基于一种或多种算法的实现过程,而算法的本身却无一例外地依赖计算机来实现。因而机器视觉也就同名为计算机视觉。 在众多的计算机视觉理论算法与系统构成中,有几类是特别适合于三维立体测试从而获取被测物体的“几何全貌”。比如接触式的“三维数字化”探针仪、非接触式的“结构光法”三维成像仪和“视差法”三维成像仪。 本研究的中心目的是获取被测物体的“几何全貌”,从而展示物体的全面几何特征(任意点的坐标)。在深入比较各类三维测试理论和技术的基础上,作者以古典的视差法成像原理为基础,利用光学、射影(仿射)几何、信号处理、运筹学、形态学、计算数学与误差理论等学科知识,对三维测试理论和技术进行了较为全面的探讨和实际验证。 本文的写作是对实际研究工作的理论抽象和总结。鉴于论文篇幅,有关研究中使用到的图像采集子系统、光学成像子系统、同步控制子系统等硬件设计以及各种算法软件的设计和实现,本文未作描述。 在前人研究理论和成果的基础上,可实现、可验证地建立、补充和完善了一套基于视差原理的三维立体测试系统的理论和实现框架。从相机内外参数的标定到相机系统的标定,从图形的光学扭曲校正(Undistortion)到系统极线约束校正(Rectification),从不同视角图像的相关系数获取到粗细匹配技术,从相关系数层析技术到最大流量-最短路径的信息提取,从形态学滤波到被测物体“几何全貌”的再现,作者对有关理论和方法进行了系统研究。 本研究的全部工作是围绕解决视差法三维成像中的两个基础性难题(标定和对应点匹配)而展开的。尽管研究不够完善,但方法行之有效。作者在研究中所做的工作主要有以下几个方面: 在内参标定的非线性方程求解计算中,作者引入简单的最大似然法作为数值收敛的标准,加快了计算速度。其缺点是要预计标定的距离初值(或测距初值)。 在外参的求解中,作者首次设计了Z轴无旋转的标定方式,大大简化了计算的复杂性。同时推导和验证了这一标定法的方程式和实现算法。其缺点是不能像传统的方法一样任意摆放棋盘,尽管任意性受限并不会造成标定的无效。 在立体成像系统标定中,作者提出了极线约束条件下的参数微调方法,并在LM法无效的时候,改进和设计了一种基于高斯-牛顿法的,在有约束条件下有效地求解非线性数值解的算法。目前国际上流行的算法是,先解内外参,再寻找匹配点的对应极线束的最临近点。这是一种“先参数,后调整”的方法,优点是求解参数的理论简单,算法简易,每对匹配点的调整计算互不影响。但缺点也很明显:每一对匹配点就需要一次调整运算,N对匹配点要运行N次。本文的方法是“先(参数)调整,后计算”,省略了N次后续的调整运算。以10万对匹配点(足以恢复一般几何体的“几何全貌”)为例,前者算法的计算量几乎是后者的10万倍!作者历经约2年时间,推导和实现了这一算法。 由于采用了上述基于参数微调的校正算法,其后续的三维立体恢复算法也相应地不同于现有理论。所以作者不得不重新推导了相关的三维立体重建的公式,这是一种以“立体系统校正和参数调整”为前提三维测试算法,不适用于未校正系统。 作者采用“多分辨率”技术来实现“粗细匹配”的快速算法,同时设计了一种基于一元N次方程的亚元素精确解法。 在匹配点的求解中,作者没有采用“相关系数分析→子区间化→区间合并→相关系数再分析→最短路径信息提取”的反复交替式的国际流行的计算模式,而是独立设计了一种一次性计算的“相关系数层析→最大流量最短路径”信息提取法。前者的特点是“速度快、效率高”,“真信息多,假信息(噪声)少”和几乎不需要后续再滤波。而后者的特点是“速度更快,效率更高”,但“真信息多,假信息(噪声)也多”,同时需要后续滤波处理。这是一种牺牲信息的“纯度”和增加后续去噪处理为代价而获得运算高效的匹配方法。为解决后续滤波问题,作者引进形态学的方法,设计和验证了开运算流程方法,用于信噪比小时的立体空间滤波。
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