多摄像机系统不仅能避免因遮挡而无法重构的现象,而且提高了重构点的精确度。但随着摄像机数目的增加,标定时间成为一个不可忽视的问题。针对多摄像机系统标定过程中空间点数据相互独立的特点,改进基本矩阵的计算和优化过程中的增量方程的求解过程,提高了多摄像机系统的标定效率。并行标定算法基于摄像机的线性模型提出,在高精度的摄像机重构中往往需要考虑畸变因素的影响。因此,在考虑畸变因素的影响时,如何改进多摄像机系统的并行算法还有待于进一步的研究。
参考文献:
[1]王涛,韩亮,龚光红.多摄像机标定方法研究[C]//第二届立体图像技术及其应用(国际)研讨会论文集.北京:清华大学出版社,2007:102-105.
[2]VAISHV,WILBURNB,JOSHIN,etal.Usingplane+parallaxforcalibrationdensecameraarrays[C]//Proceedingsofthe2004IEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition.Washington,DC:IEEEComputerSociety,2004:2-9.
[3]TOMASS,DANIELM,TOMASP.Aconvenientmulticameraselfcalibrationforvirtualenvironments[J].Presence:TeleoperatorsandVirtualEnvironments,2005,14(4):407-422.
[4]宓桃,安平,刘苏醒,等.基于多视点定位算法的多摄像机标定[J].图象图形学报,2008,13(10):1922-1925.
[5]郭一汉.基于CUDA的实时图像拼接技术研究[D].长沙:国防科学技术大学,2011.
[6]deFRANAJA,STEMMERMR,deMFRANAMB,etal.Anewrobustalgorithmicformulticameracalibrationwitha1Dobjectundergeneralmotionswithoutpriorknowledgeofanycameraintrinsicparameter[J].PatternRecognition,2012,45(10):3636-3647.
[7]ZHANGZY.Cameracalibrationwithonedimensionalobjects[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,2004,26(7):892-899.
[8]deFRANAJA,STEMMERMR,deMFRANAMB,etal.RevisitingZhangs1Dcalibrationalgorithm[J].PatternRecognition,2010,43(3):1180-1187.
[9]吴朝福.计算机视觉中的数学方法[M].北京:科学出版社,2008.
[10]王涛,吕乃光,杨剑.基于一维标定物的高精度标定[J].北京信息科技大学学报,2010,25(1):21-25.
[11]熊九龙,田震,夏军营,等.融合线性方法和神经网络的摄像机并行标定技术[J].仪器仪表学报,2011,32(6):1304-1310.
[12]李超,王延可,秦学英,等.基于GPU的摄像机实时定标技术[EB/OL].[2013-03-31].http://www.ccf.org.cn/resources/1190201776262/2010/07/13/H063917006.pdf.
[13]苗青,付忠良,赵向辉,等.基于CUDA的并行改良随机抽样一致性算法[J].四川大学学报:工程科学版,2010,42(4):111-135.
[14]MITCHELSONJ.Multiplecamerastudiomethodsforautomatedmeasurementofhumanmotion[D].Guildford:UniversityofSurrey,2003.
[15]刘丽,沈杰,李洪林.基于GPU的矩阵求逆性能测试和分析[J].华东理工大学学报:自然科学版,2010,36(6):812-817.
|