1、面的图像进行特征点提取以及粗匹配。图特征点提取的图像图粗匹配后的匹配结果接下来要用提纯算法，对粗匹配对进行提纯工作。下面就是过滤掉错匹配对的匹配状态图。图提纯后的匹配状态看上面的图就可以知道还是存在些错匹配，但错匹配的比例很少。下面进行透视矩阵参数的估计，我们用随机抽取致性算法对图里的特征匹配对进行参数估计。这次求出来的透视矩阵为上面求出来的透视矩阵所满足的特征点对是最多的，所以我们可以把这次的矩阵视为正确地透视矩阵。下面图里的特征匹配对是满足该透视矩阵的匹配对。图符合矩阵的匹配对容易发现图和图有了些变化，少了些匹配，可以说完全过滤掉了匹配对。接下来我们要用透视矩阵来进行两幅图像的无缝拼接。无缝拼接算法直接影响最后配准效果。看下面的图，容易发现。
2、波学长和张泳学长的帮助下最终完成了这次的相机标定以及测距。所得到的结果虽然没有那么漂亮，但对我来说已经是很大的进步了。通过这次的学习和研究，我学到了怎么样去学知识，怎么样思考问题。最后回头想想那些吃苦通宵翻论文的日子，感觉酸酸的，不过，最后还是很开心的。第五章总结以及未来的展望现在几年来基于的图像处理技术飞速的发展，而且很多国家力图研究先进的技术。很多有名的高效渐渐地要求和鼓励学生用来做相关的研究工作，因为是个对外开放的图像处理开源库。无论是商业的或者非商业的，都会被开放，而且是免费的。本论文利用来实现了基于算法的特征匹配以及图像拼接和融合，还实现了基于相机标定的测距。在很多国家，在很多高效都在研究这领域。因为作为图像处理技术开发工具，它具有良好。
3、享了他们所学到的知识以及经验，这对我来说是个绝好的学习机会。我由此获得了许多新的知识，更重要的是通过论文课题的研究锻炼了我的自主学习科研能力，为我的以后学习和后续的研究奠定了良好的基础。现在回头想想那些枯燥的日子，最后还是很开心这样能够写出属于自己的论文。本论文设计在李建勋老师的悉心指导和严格要求下完成，从课题选择到具体的写作过程，无不凝聚着李老师的心血和汗水，在我的毕业论文写作期间，我和李老师和研究生张伟波学长以及张泳学长就图像拼接以及视频图像跟踪方法问题进行了深入的讨论，他们给了我无私的帮助，使我解决了论文课题中的重大技术问题，在此对李老师张伟波和张泳学长表示衷心的感谢。最后还要感谢周越老师，他教了我数字图像处理这门课程。当年学到的基础知识对。
4、我的意志变得很坚强，对科技有了更深的接触以及了解。作为来华留学的留学生，我的汉语水平不高，我从书本上吸取知识的速度远远低于中国学生，但我并没有放弃，我以坚强的意志和坚决的行动来证明了我行的。当然这离不开交大所有老师的帮助和李老师的帮助，以及张伟波学长张泳学长的帮助。今天总算我自己研究了属于自己的东西。谢谢，李老师,谢谢，张伟波学长和张泳学长,参考文献李实英,杨高波译特征提取与图像处理电子工业出版社王永明,王贵锦图像局部不变性特征与描述北京国防工业出版社,,数字图像处理版电子工业出版社刘瑞祯,于仕琪教程北京航空航天大学出版社,清华大学出版社，陈胜勇，刘胜等基于的计算机视觉技术实现科学出版社,杨杰,张翔编著视频目标检测和跟踪及其应用上海上海交通大学出。
5、，进行读取每个角点的亚像素级的坐标，然后用数组的方式存储下来，然后用函数来求出相关的矩阵以及向量。下面就是图左摄像头的内参数矩阵以及畸变系数矩阵可见，所求出来的矩阵中左摄像头的图像中心和并不是和。因为上面给所做的都是手动制作的包括摄像头放置，所以，免不了这样的误差。同样，右摄像头标定求出来的内参数矩阵里头的和也是有小的误差。为了避免这样的情况，拍多组标定板利用各种拿法，然后进行标定计算，随后要进行拟合来得到相应摄像头的较准确的内参数矩阵。这样计算的矩阵可以接受的。这样下来的我们得到了两个左右摄像头的内参数矩阵畸变系数矩阵旋转向量以及转移向量。剩下的就是测距，也就是说从目标到摄像头的距离信息的测量。本论文所用到的距离单位是毫米。上面的工作结束后求出。
6、的跨平台性，且具有多的已经封装好的，函数。所以，我们不需要去编程个被反复调用的功能，而是可以利用自带的函数来缩短我们的研究时间，让我们不在编程上花很多时间。这双目跟踪系统方面还需要突破，需要有人挺身而出提出有建设性的算法或者方法，当然了，我们都要快毕业了，我们应该要成为这样的人才，为了我们的未来创造奇迹。这论文所开发的系统还处在开发阶段，虽然已经达到了定的水平，但是还得改进。需要优化代码，因为本人的编程水平不高，所以，导致堆代码所跑的时间让我们头疼。通过这次的毕业论文设计本人学到了怎么样去获取知识，而且怎么样从哪个角度看问题等等。这比设计前虽然很苦，但是，这心里都满满的，到最后感觉还是蛮开心的。算是在交大留学的日子中最苦最开心的件大事了。毕设期间。
7、拼接后的图像里找不到境界线了。那就说明拼接达到了所要求的点上。图图像拼接融合后的效果本次进行了次的随机抽取四对匹配对，并用高斯消元方法求出了透视矩阵。然后次反复上次的随机抽取和计算透视矩阵的过程，同时记录每次求出的矩阵所满足的匹配对数，随后选择满足的匹配对最多的透视矩阵，并且输出在屏幕上，下面图就是最后结果。图最终结果本次所得到的内点透视矩阵所满足的匹配对数的个数为。接下来我们要进行测距。两个通用摄像头的内参数矩阵是已经求出来了，还有两幅图像的算法过滤后得到了正确匹配对集。我们从这匹配对集中选择目标所包含的特征匹配对。我们把它看成主点，也就是说这点代替了目标。虽然模板匹配方法也不错的选择，但是选择目标所包含的特征匹配点作为主要靠擦的点，然后计算距。
8、离，这是个很好的方法，这样可以节省跑程序的时间。而且这主点的坐标是已经知道的。所以不需要利用求坐标的函数。图代码看上面图的红色标记的变量里存放着最终正确地匹配对。我们在这个变量里选择目标人物图像所包含的特征点作为我们要考擦得主点。通过编程实现主点的选取和距离的测量。上面这两个是通过上面的摄像头标定后得到的。可以看出两个摄像头的是在定程度上可以看成相同的。通过已选取的特征匹配对确定主点在左右两幅图像中的坐标。由此可以计算，。和是主点在左右两幅图像上从该点到该摄像头的光心轴的距离。上面的这公式是来自于针孔摄像机模型中获得的。为摄像头到目标的距离，为焦距，为两个左右摄像头之间的距离。由此可以进行目标到摄像头的距离检测。为了提高精度可以选取其他点作为。
9、与预定的角点数样时，进行画角点的工作，这工作不是必须要的，这是因为让我们能够正确地做到标定而设置的显示部分代码。首先要对已经读取的标定板图像进行预处理，转换成灰度图，然后用函数来获取每个角点正确的坐标。为了提高标定效果，需要用型变量。最后用自带的函数把提取出来的所有角点画在原图像上面，这样能够用肉眼检查是否成功提取角点。如果上述部分都成功了，就再读取下个图像反复上面的过程。如果所有图像的角点都成功了，我们就把每幅图像的所有角点用数组的方式存放在里。下面用函数来出摄像头的内参数矩阵畸变系数矩阵旋转向量以及平移向量。右摄像头的标定过程跟左摄像头的标定过程完全致，只不过所利用的图像序列是用右图像拍下来的。跟做摄像头标定过程样，我们就读取每个图片提取角点。
10、来的左右摄像头内参数矩阵如下。因为各种因素导致了最终内参数矩阵的误差，所以，本次实验同样的标定实验进行了五次，当然，每次进行实验之前，各拍了七幅标定板图像。最后总共得到了五组矩阵，通过拟合来求得相关的矩阵。式,正是这样得出来的。看上面的两个摄像头的矩阵可以知道虽然有些小小的误差，但每个摄像头的焦距是差不多的。下面两张图片是测距实验用到的图片。在这儿需要补充说明，因为摄像头对光照的敏感变化给本次测距实验带来了很多麻烦，开始在草原上打开摄像头的时候出现片白色图片，这样，后续的基于算法的特征匹配崩溃了。好在早点发现后换了个相对来说暗的地方进行了本次实验。图从左右两个摄像头拍下来的图像读取了上面的两幅图像后，要进行图像预处理。图预处理后的两幅图像对上。
11、版社,张强王正林编著精通图像处理电子工业出版社编著景丽译图像处理与计算机视觉算法及应用清华大学出版社章毓晋编著图像工程上册图像处理北京清华大学出版社,著艾海洲,苏延超图像处理分析与机器视觉第三版清华大学出版社谢凤英赵周培主编数字图像处理电子工业出版社,谢辞经过几个月的查资料整理材料，编程实验，论文终于完成了，回头回忆这些日子，吃过不少苦有过乐，有时候这样的探讨科学的过程其实比结果还重要。因为本人的论文设计个全新的领域基于的视频跟踪，因此本人在基本没有学长老师的帮助下独立的查阅了大量的相关书籍论文，科学期刊。因为，在国内有关的教材只有三本，而且都是基于低版本的。结果，没少走过弯路。但努力并不是徒劳的。后来我发现互联网上好多研究的研究者以博文的方式共。
12、主点，这样得出来的距离值互不样，因为摄像机的内外参数及畸变系数影响了最后计算。所以，我们要进行平均运算。这样得出来的正是正确地距离。,为摄像头的个像素的实际距离。本实验所用到的摄像头的横向有效取图像的距离为毫米，除以，。通常情况下和是样的值，这是从工厂上生产出来的时候制定好的。所以。本次编程计算出来的结果为。实际距离为，这样下来，误差有点大，但这误差还是可以接受的。本章小结通过基于的摄像头标定得到了相关的摄像头内外参数。实现了基于的物体测距。这章的研究内容离不开互联网，互联网上有很多好的资料，虽然资料很多，但有些零散，不过，还是通过自己的努力步步自己扛着学来的。开始，研究怎么样用来进行相机标定是个很苦的事情，说真的，没少走弯路，最后，在老师和张伟。
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基于ransac算法的sift特征匹配研究(OpenCV+VS2010)____朱万革