论文部分内容阅读
路况摄像机视觉标定是实现交通信息智能监控的前提和基础,是当前主动交通视频监视技术的研究热点。为此,本论文以江苏省交通厅项目《基于图像处理技术的高速公路交通异常情况告警系统研究》为背景,主要研究了摄像机视觉标定技术,并给出了路况摄像机标定的工程实现方案,实现了系统中的标定模块。本文所涉及的工作和内容有:
1、建立一种改进的可变焦云台摄像机成像模型。建模过程中,全面考虑了摄像机的成像畸变,提出了利用统计显著性检验、相关系数检验来选择畸变模型,删除了路况成像模型中非显著性、强相关性畸变系数,逼近路况摄像机的实际成像模型。
2、提出一种摄像机高精度多级标定算法。根据同一视点下,不同标称焦距下图像光流特性,建立基于摄像机主点的优化模型,标定摄像机主点及实际变焦倍数;选择单帧图像上两组相交平行线为标定目标,利用标定直线间平行关系及平行线间隔作为约束条件,建立包含有效焦距及摄像机空间位置参数在内的约束方程,求解视觉模型内、外部参数;利用全视场角点标定摄像机一阶畸变系数。该算法充分考虑了相机主点变化及镜头径向畸变带来的影响,满足高精度摄像机标定的要求;采用了多级标定方法,分解摄像机内部参数为固定参数、可变参数,简化标定流程;标定过程中,无需复杂的特征匹配,提高算法鲁棒性。
3、分析并改进了zhang的平面模板两步标定算法。先用图像中心附近点求解理想透视模型,准确地估计初值,然后再用全视场标定点进行优化计算求精实际成像模型。与传统两步法比较,该算法更符合路况摄像机视觉模型。
4、针对算法的工程化实现,实现了基于图像锐化及图像直方图均衡等图像压缩算法,提高了主点预测精度、处理收敛速度;提出了基于Hough变换和灰度变换的角点定位算法,实现了图像特征点的精确检测。实验证明多级标定算法大大提高了路况摄像机的标定精度,满足高速公路监视系统的功能需求。