毕业论文答辩大纲

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目录

一、研究背景与意义 (1)

二、我的主要工作 (1)

三、摄像机标定 (1)

四、畸变图像校正 (2)

五、基于OpenCV的畸变图像校正 (2)

1整体流程图 (4)

2摄像机标定 (4)

3畸变图像校正 (5)

4实验结果:不同角度的图片找角点 (5)

5实验结果:图像校正结果 (5)

六、结论 (6)

畸变图像的自动校正

一、研究背景与意义

计算机视觉是一门模拟生物视觉系统的综合性学科，已经渗透到各个领域。

视频图像的输入过程中，受各种因素影响图像会发生畸变。

利用摄像机参数对畸变图像进行校正是计算机视觉研究中的一个关键步骤，有着很重要的意义。

二、我的主要工作

了解国内外相关技术的研究现状

对摄像机模型和标定技术进行分析

对畸变图像的畸变模型和相关的校正方法进行分析

对OpenCV技术下对于摄像机标定和畸变图像校正的过程和方法

进行分析和设计

三、摄像机标定

坐标系统

像素坐标系

画平面坐标系

摄像机坐标系

世界坐标系

虚拟坐标系

摄像机模型

针孔相机模型

四、畸变图像校正

畸变模型

径向畸变

切向畸变

校正方法

获取畸变图像上的像素坐标

计算畸变图像点的物理坐标

应用牛顿迭代法计算矫正后图像点的物理坐标计算矫正图像点的像素坐标

五、基于OpenCV的畸变图像校正

OpenCV的版本

1整体流程图

标定部分

校正部分

2摄像机标定

Step1：参数输入

Step2：图像输入

Step3：寻找角点

Step4：进行注册标定

Step5：误差计算与输出保存

3畸变图像校正

载入待校正图像

图像校正

保存图片

4实验结果:不同角度的图片找角点

5实验结果:图像校正结果

六、结论

利用OpenCV开发的摄像机标定具有标定结果精确、运算效率高、跨平台移植性好等特性。

若碰到光线被

遮挡等情况，可能导

致角点提取失败，可

以通过增加图像数

量来解决。