全方位视觉系统的图像校正与嵌入式目标跟踪器设计

论文摘要

鱼眼镜头因其具有超大广角视野和较高的性价比而越来越多的被应用于全方位视觉导航领域。然而在鱼眼镜头提供超广角视野的同时也产生了严重的桶形畸变。本文利用鱼眼镜头等距投影原理在嵌入式系统中实现畸变视频的实时校正。并在实时校正的基础上提出基于几何角点特征的目标跟踪算法。本文的主要内容如下:一、提出了一个专用于鱼眼镜头的投影模型,并据此推导鱼眼镜头等距成像的坐标变换。采用软件标定法求得鱼眼图像的图像中心和等距投影系数;利用最小二乘拟合法求得相机外参数平移矩阵和旋转矩阵;评估标定结果和标定方法。二、根据标定求得的参数,在DSP上对鱼眼镜头采集的畸变图像进行校正。采用查表法以达到实时校正的效果。分析影响校正图像质量的因素,提出较为合理的图像校正方案。三、介绍一个基于嵌入式系统的图像处理器。这个处理器集成有DM642和CycloneII EP2C20,分别作为主功能芯片和时钟/数据控制器。指出JTAG接口的设计缺陷,并提出解决方案。四、在鱼眼图像实时校正的基础上,探索一种利用目标的几何角点特征达到对其识别跟踪的算法,并提出了与颜色特征识别算法融合的研究方向。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景和研究意义
• 1.1.1 研究目的和意义
• 1.1.2 国内外发展现状
• 1.2 计算机视觉
• 1.3 全方位视觉
• 1.4 课题依据及论文主要内容
• 第二章 鱼眼相机的数学建模
• 2.1 三个坐标系
• 2.1.1 图像坐标系
• 2.1.2 摄像机坐标系
• 2.1.3 世界坐标系
• 2.2 坐标系变换
• 2.2.1 平移
• 2.2.2 旋转
• 2.3 等距投影成像
• 2.4 鱼眼镜头建模
• 2.5 本章小结
• 第三章 鱼眼镜头成像系统的标定
• 3.1 硬件标定系统的介绍
• 3.2 鱼眼镜头的软件标定
• 3.2.1 改进的棋盘格靶标
• 3.2.2 世界坐标系的建立
• 3.2.3 鱼眼中心坐标与K 的标定
• 3.2.4 角点检测算法
• 3.2.5 鱼眼相机外参数的标定
• 3.3 标定方法评估
• 3.3.1 K 值求取中的算法缺陷
• 3.3.2 角点坐标的检测缺陷
• 3.4 本章总结
• 第四章 基于DSP 的鱼眼畸变图像实时校正
• 4.1 DM642 处理器介绍
• 4.2 鱼眼镜头图像的畸变校正算法
• 4.3 图像实时放大校正的实现
• 4.3.1 查表法
• 4.3.2 创建表格
• 4.4 实验结果分析
• 4.4.1 图像校正放大引起的图像质量降低
• 4.4.2 校正图像的径向分辨率
• 4.5 本章小结
• 第五章 嵌入式车载目标跟踪器
• 5.1 基于嵌入式跟踪器的移动机器人视觉导航
• 5.2 嵌入式跟踪器框架介绍
• 5.3 芯片选型
• 5.4 硬件电路板
• 5.5 运动目标识别跟踪实现
• 5.5.1 实验算法简介
• 5.5.2 跟踪实验结果
• 5.6 本章小结
• 第六章 总结
• 6.1 工作总结
• 6.2 今后展望
• 参考文献
• 发表论文和科研情况说明
• 致谢