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        一種用于電力掛接線的雙目視覺三維重建的算法

        2014-04-29 04:20:30馬慶龍段軍鵬余洪濤熊超楊家凱
        電子世界 2014年15期
        關(guān)鍵詞:三維重建圖像

        馬慶龍 段軍鵬 余洪濤 熊超 楊家凱

        【摘要】目前500KV及以下接地線自動裝拆常規(guī)的做法是借助機械升降機,將工作人員送上20米高空進行操作,需多人配合、停電時間較長、電氣危險性非常大。本文研究出一種可以無需要人工進行高空操作,而是通過攝像頭高空拍攝,進行雙目測距,然后三維重建,最后智能識別其裝拆的位置的算法。本文著重討論雙目測距以及標定算法,此算法采用目前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)標定算法的結(jié)合,可精確得出攝像機各個參數(shù),通過實驗證明此算法可移植在嵌入式平臺上,得到距離測量精度在0.005M以內(nèi)。

        【關(guān)鍵詞】雙目測距;三維重建;圖像

        1.引言

        雙目測距方法是利用雙攝像頭拍攝同一場景的圖像,得到目標圖像的位置差,根據(jù)焦距以及攝像頭標定好的參數(shù),通過三維幾何關(guān)系,計算出的一個實際的物理距離。現(xiàn)階段此類算法主要難點在于攝像頭的標定,即攝像頭本身固有的參數(shù)如何計算的問題上,本文結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,達到攝像頭參數(shù)的逼近效果,可以較好的解決這一問題。

        這類測距方法因其實現(xiàn)簡單,抗干擾性強,已廣泛應(yīng)用于電腦游戲、軍事、工業(yè)控制等各個領(lǐng)域。

        2.圖像形成過程

        要解決攝像機三維重建問題,需要深入研究攝像機拍攝圖像時,此圖像的物理空間上的形成過程,大致可分為四個階段,如下圖所示:

        場景中圖像經(jīng)過棱鏡聚焦,形成一個較小的物理圖像源,此圖像源理論上與實際場景圖像成一定比例關(guān)系,這一比例與鏡頭焦距以及場景目標圖像距離與鏡頭距離相關(guān),但實際上由于安裝工藝的不確定性,導(dǎo)致聚焦后的圖像源與實際物理圖像有一個旋轉(zhuǎn)關(guān)系和多種畸變關(guān)系,假設(shè)圖像源中目標相對于世界坐標系三維坐標為:

        現(xiàn)場實際圖像目標坐標為:

        此坐標所處的坐標系稱之為世界坐標系,攝像機本身坐標稱之為攝像機坐標系,即攝像機鏡頭光心為其坐標遠點,假設(shè)世界坐標系中圖像目標坐標相對于攝像機坐標系為:

        而最終通過攝像頭采集的圖像即為實際采樣的圖像,為最終電子設(shè)備獲得的圖像,此坐標系稱之為計算機圖像坐標系,如下所示:

        則上述坐標系中坐標相互關(guān)系如下式所示:

        (1.1)

        理想圖像坐標系下計算公式為:

        (1.2)

        其中為攝像頭鏡片的焦距。

        實際采樣的圖像坐標系下,目標的坐標位置轉(zhuǎn)換為:

        (1.3)

        其中分別為像素與像素之間的橫物理距離和豎物理距離,分別為主心軸坐標。

        在雙目攝像頭環(huán)境下實際距離坐標為:

        (1.4)

        其中a為兩個攝像頭棱鏡光心的距離。

        3.攝像頭的標定

        由式1.2~1.4可得出:

        (2.1)

        由于選擇的為標準標定版,其為0,因此上式可改為:

        (2.2)

        整理可得:

        (2.3)

        上式可改寫為如下方程式:

        其中:

        根據(jù)標定版實際測量,可測量8張不同的圖片,因為空間坐標已知,已知,得出如下方程:

        這是一個超定方程組最優(yōu)解的問題,可采用奇異值分解法來解決。奇異值分解(SVD)通常用來解決最小平方誤差問題,其解為矩陣最小奇異值的右奇異向量,即最小特征值對應(yīng)的特征向量,詳細方法由于篇幅問題,這里不在闡述。

        因此,由上述方法可計算出6個參數(shù)。

        同時由于矩陣為正交矩陣,

        有如下公式:

        (2.4)

        繼而求的。

        同時又由于:

        (2.5)

        再結(jié)合1.1.可整理得:

        (2.6)

        同上整理可得到線性方程組,再次利用最小二乘法可計算出。至此攝像頭所有參數(shù)計算完成。

        4.實驗結(jié)論

        本次實驗為采用OMAPL138處理器作為核心處理版,CMOS采用美光MT9V011采集數(shù)字圖像,圖像速率為30幀/s,標定時采集同一樣板不同的不同位置,根據(jù)模版匹配算法進行特征點檢測,供利用98個標定點來計算,計算完成后實施測距實驗,得到如表1所示:

        由以上測量可得出標定結(jié)果,滿足視頻測距需求。

        參考文獻

        [1]朱玉艷.攝像機標定方法研究[D].昆明理工大學(xué),2008.

        [2]Birchfield,S.and Tomasi,C.(1999).Depth discontinuities by pixel-to-pixel stereo.Internationaal Jouranal of Computer Vision,269-290.

        [3]Richard Szelisko.艾海舟,興軍亮等譯.計算機視覺-算法與應(yīng)用[M].清華大學(xué)出版社,2012:127-189.

        作者簡介:

        馬應(yīng)龍(1979—),男,碩士,現(xiàn)供職于云南電網(wǎng)公司楚雄供電局,研究方向:電力系統(tǒng)繼電保護。

        段軍鵬,男,工程師,現(xiàn)供職于云南電網(wǎng)公司楚雄供電局,多年從事繼電保護工作。

        余洪濤(1981—),男,碩士,現(xiàn)供職于深圳廣明科技有限公司,有多年電力測量產(chǎn)品項目經(jīng)驗。

        熊超,男,工程師,現(xiàn)供職于云南電網(wǎng)公司楚雄供電局,多年從事高電壓技術(shù)研究。

        楊家凱,男,高級技師,云南電網(wǎng)公司楚雄供電局500kV變電站站長,多年從事變電運行工作。

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