● 摘要
广角成像系统在飞行物视觉导航、大视场物体识别和定位中有着广泛的应用，但在实现大视场三维空间测量和物体标定的同时也产生了图像畸变，其主要原因是广角摄像机的像平面不是真正平面，而是近似球面。为满足应用需求，要能在特定的坐标系内对图像信息进行精确的判读，并在判读的过程中进行图像的畸变反向匹配。为此，论文针对上述难题和应用需求，展开以下研究工作。论文研究并实现一种在短距离、测量点集中条件下的测控坐标系转换方法。在短距离范围内，因测量点过于集中，会降低其转换模型的鲁棒性。论文在Bursa坐标转换模型基础上设计了一种优化算法，对病态方程和测量点集中这两个影响精度的方面进行优化，提高量化精度，减少坐标残差。论文设计并实现一种基于非共面标定物的广角摄像机标定方法。根据图像畸变的特点，选取等距投影成像模型作为广角摄像机成像的基础，采取以非共面标靶标作为控制点，利用各个控制点的相对位置可以精确测量的优势，按照“求解成像模型参数，确定广角摄像机畸变”的两步法实现现场对广角摄像机内、外参数的精确标定。论文实现一种自适应的角点检测算法。根据图像判读过程中的实际需求，在传统Harris角点算法的基础上，对其非极大值抑制和角点邻域等方面的不足进行改进，达到在实时条件下图像角点精确检测的目的。最后，在对以上问题进行深入研究的基础上，进行实验对比和分析。