可提供3D节目拍摄指导的极线校正方法研究

可提供3D节目拍摄指导的极线校正方法研究

论文摘要

3D视频节目是近年来兴起的一种能够增强视频观赏体验的新型媒体介质。与传统的2D视频节目相比,它能够提供一个新的空间维度,使观众产生更强的真实感和现场感,极大地提升观众的视觉感受。经过一番浩大的媒体攻势,3D市场迅速升温,3D电视的概念也渐渐家喻户晓。然而由于3D片源缺乏的影响,3D电视并未得到空前地普及。3D视频节目拍摄时,由于左右摄像机无法满足标准平行配置,导致左右视图的对应扫描线不在同一直线上,造成观看者头晕、眼胀和视疲劳。因此,对3D视频节目拍摄和后处理中所涉及的解决这种扫描线不配准的极线校正技术进行深入研究显得意义重大。目前,3D视频节目的极线校正分为有相机标定和无相机标定两种情况。在有相机标定情况下,传统方案是利用标定模板分别对左、右摄像机进行标定,获取它们各自的内、外参数,进而据透视投影变换进行极线校正。传统的摄像机标定方法侧重于对单个摄像机相对于棋盘标定模板的旋转、偏移以及径向畸变和切向畸变等内外参数进行标定,而极线校正技术侧重于调整左右摄像机的相对旋转和相对偏移。因此传统的摄像机标定方法往往不能有效地解决扫描线不配准的问题。本文依据极线校正的要求,提出结合校正误差的双目摄像机标定方法。实验结果表明该方法有效地解决了扫描线不配准的问题,校正后3D视频节目观看的舒适度大大提高。该方法所获得的摄像机参数能够为3D视频节目的拍摄过程提供准确的摄像机姿态调整信息,使左右摄像机处于标准平行配置。基于该方法本文系统地提出了双目立体标定情况下极线校正的方案并开发了对应的FCP插件,在实际应用中验证了所提方案的有效性。由于摄像机标定过程一般比较繁琐,且现实中很多3D视频并没有现成的标定参数,因此无相机标定的极线校正具有更大的适应性。在无相机标定情况下,极线校正方法的前提是已知一系列左、右视图间的对应点坐标,利用对应点距离最小以及视差最小的约束来求解基础矩阵,再通过射影变换将左、右视图投影到一个公共的平行于摄像机基线的空间平面上,从而使两幅图像上的对应点位于同一水平扫描线上,消除严重影响3D视频节目立体效果的垂直视差。此类极线校正方法依赖于对应点的纯度和基础矩阵的精确求解,当含有误匹配对应点时,基础矩阵的估计极为不稳定,引起极线校正精度的下降和图像的严重失真。同时,此类极线校正方法仅适用于在后期处理中对3D视频做极线校正处理,不能够在3D节目拍摄现场为摄像机姿态的调整提供指导信息。本文提出一种既能够应用于3D节目后期处理又能够为3D节目拍摄现场提供摄像机姿态调整指导的极线校正方法。该方法利用遗传一致性估计(GCE)方法来消除误匹配对应点获取一致最大内点集,将基础矩阵参数化为包含摄像机姿态信息的参量,通过匹配点坐标建立误差方程进而采用最小二乘法求解摄像机参量,利用所得的摄像机参量既可以直接求解极线校正矩阵,又可以为现场3D拍摄提供如何调整摄像机姿态的信息。基于该方法本文系统地提出了无相机标定下极线校正的方案并开发了对应的FCP插件,在实际应用中验证了所提方案的有效性。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 课题背景及研究意义
  • 1.3 国内外研究现状
  • 1.4 本文的主要研究内容
  • 第二章 双目立体视觉的基本原理
  • 2.1 摄像机的几何模型
  • 2.1.1 摄像机针孔模型
  • 2.1.2 摄像机非线性模型
  • 2.2 极线校正基本原理
  • 2.2.1 极线校正的必要性
  • 2.2.2 对极几何与基础矩阵
  • 2.2.3 基础矩阵的基本计算方法
  • 2.3 本章小结
  • 第三章 遗传一致性鲁棒估计
  • 3.1 鲁棒估计算法简介
  • 3.2 遗传一致性估计GCE
  • 3.3 实验结果及分析
  • 3.3.1 直线拟合
  • 3.3.2 单应矩阵估计
  • 3.3.3 基础矩阵估计
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 有相机标定情况下的极线校正
  • 4.1 棋盘模板的自动识别和定位
  • 4.1.1 棋盘格点的自动识别
  • 4.1.2 棋盘格点的亚像素定位
  • 4.2 张正友单相机标定算法
  • 4.3 结合极线校正误差的立体相机标定
  • 4.4 BOUGUET 双目极线校正算法
  • 4.5 实验结果及分析
  • 4.6 系统设计与实现
  • 4.7 本章小结
  • 第五章 无相机标定情况下的极线校正
  • 5.1 SIFT 特征匹配算法
  • 5.2 GCE 误匹配消除算法
  • 5.3 摄像机参数的求解
  • 5.4 摄像机参数的使用
  • 5.4.1 拍摄现场使用
  • 5.4.2 后处理中使用
  • 5.5 实验结果及分析
  • 5.5.1 与有相机标定情况的对比
  • 5.5.2 与其它极线校正算法的对比
  • 5.6 系统设计与实现
  • 5.7 本章小结
  • 第六章 全文总结
  • 6.1 全文回顾
  • 6.2 研究展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文
  • 相关论文文献

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