较高标定精度时常常使用这种方法。典型的有代表性的传统标定方法有直接万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章视频监控中摄像机标定及目标定位相关技术线性变换标定法两步法非线性优化法平面模板标定法以及双平面标定法针对传统的标定方法标定过程比较繁重，可以通过控制摄像机的运动来进行基于主动视觉系统的标定。对主动视觉摄像机标定系统来说摄像机被固定到个可以进行精确控制运动的平台上，运动参数可以使用计算机来进行读出。该标定方法需要控制摄像机作些特殊运动，根据从不同位置上所拍摄得到的多幅图像就可以同时标定出摄像机的内参以及摄像机坐标系相对平台坐标系之间的平移量和旋转矩阵。对于主动视觉标定方面的研究马颂德提出了比较经典的根据两组三正交运动的线性标定方法，提出种通过控制摄像机做纯旋转运动来对摄像机内参进行求解的方法，提出通过控制摄像机在三维空间做平移运动来对摄像机内参进行求解的方法，王普提出通过控制摄像机在三维空间做两次平移并且伴有定旋转的方法来对摄像机的内参进行线性求解。基于主动视觉的标定方法的优点是具有简单的标定算法和较高的精度，但缺点是在未知的场合或摄像机运动未知的情况下不能进行标定，且用于实验的系统成本较高针对在些情况下没有合适的标靶且不能对摄像机的运动进行精确的控制下，可以使用摄像机自标定的方法根据场景中特殊的结构信息或者根据特征点对应的方法通过从不同角度拍摄得到的图像计算出摄像机参数，相对来说比较灵活和方便，但是自标定的过程比较复杂，且只能应用于对精度要求不是太高的场合。目前摄像机自标定的方法大致可以分成基于主动视觉的自标定方法，基于对极几何中基本矩阵与本质矩阵的摄像机自标定，基于绝对二次曲线与绝对二次曲面的摄像机自标定，在不考虑非线性失真情况下使用消失点和消失线的摄像机自标定方法。对于视频监控中的摄像机标定来说，摄像机标定的精度直接关系到目标定位的精度，为了获得比较高的定位精度，本文在目标相对定位中采用传统标定方法中的张正友基于平面标定板的标定方法来对摄像机的内参进行求解，利用对极几何约束中的基本矩阵与本质矩阵来对摄像机的外参进行求解。在目标的绝对定位中，对于引入坐标作为世界坐标的摄像机标定，使用传统标定方法中的标定方法来获得摄像机内外参数初值，并通过卡尔曼滤波的方法对摄像机进行标定，获得摄像机内外参数准确的估计值。目标空间位置信息的确定方法目标相对空间位置的确定目标的相对定位是指在对极几何约束的条件下，将第个视角的摄像坐标系设为世界坐标系，确定出目标相对于第个视角的摄像机坐标系即世界坐标系的空间位置。目标相对空万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章视频监控中摄像机标定及目标定位相关技术间位置确定的基本方法是从不同的视角对同个目标进行拍摄，获得目标在不同视角下的图像坐标，根据目标的在不同视角下的图像坐标以及摄像机标定参数利用三角测量的基本原理确定出目标的相对空间位置。在此，目标相对空间位置的确定大致可以分为以下几个部分图像的获取计算机视觉的实现以及对图像的处理首先需要获取数字图像。取决于不同的应用场合及不同的目的，图像的获取方法也不同。摄像机或者数码相机是图像获取的常用装置。采集得到的图像不仅要对系统的应用需求进行满足，另外还要对视点的变化光照条件的不同场景对象的不同特点以及摄像机的性能等方面的影响进行考虑，从而获得比较理想的效果。匹配特征点的获得与基本矩阵的计算基本矩阵是对两视角几何中的对极几何约束的描述，对极几何描述的是不同视角下的两幅图像的点线之间的关联关系。对极几何约束和场景的具体几何结构没有关系，它实质上是在不同视角下的两幅图像之间固有的摄影性质，通过对基本矩阵的计算来得到图像对应点之间的约束关系。基本矩阵的计算需要用到匹配的特征点对，比较常用的图像特征点提取和匹配的方法有算法，算法，算法等。摄像机的标定摄像机标定在三维信息的提取中占有非常重要的位置，在两视角目标相对定位中首先需要对摄像机的内参进行标定，由计算出的基本矩阵及标定出的摄像机的内参得到本质矩阵，通过对本质矩阵进行分解来提取摄像机的外部参数，这里摄像机的外部参数指的是两个摄像机之间的位置关系即两个摄像机之间的旋转和平移参数。在得到摄像机内外参数之后就可以确定出目标的空间位置。在这里，摄像机内外参数标定的精度直接关系到三维信息提取的精度。三维信息提取在对摄像机内外参数进行标定之后，就可以确定三维空间点到不同视角图像的投影矩阵，在得到不同视角的投影矩阵及目标的图像点坐标之后可以根据三角测量的基本原理来确定目标的相对空间位置。目标相对空间位置般需要两个摄像机或者由个摄像机在两个不同的视角拍摄来进行确定。影响三维信息提取精度的因素主要包括摄像机标定的误差，特征点检测与匹配的精度等。因此，要准确得到目标的三维位置信息必须对各方面的因素进行综合的考虑，保证各个环节都具有较高的精度。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章视频监控中摄像机标定及目标定位相关技术目标绝对空间位置的确定目标的绝对定位是指确定目标在场景中定义的绝对世界坐标系中的位置，这样可以将所有的测量值均表示在个公共的坐标系里。在场景中世界坐标系设定不样，那么目标在世界坐标系中的空间位置的表示就不样。在多摄像机视频监控中，为了在户外的环境中获得准确的目标位置信息，需要采用统的世界坐标系，为此可以引入坐标来建立统的世界坐标系。对于这方面的研究，等人针对应用于都市区的车辆追踪时，对定位准确性不佳的问题提出了利用实际与虚拟的场景影像比对的方法，通过周围环境影像的确认来增加系统的定位准确性等人将应用在双目立体视觉中，用测量得到的距离来消除摄像机标定外参中未知的比例因子，并通过优化的方法得到准确的摄像机外部参数等人使用智能手机中的接收器数字指南针和数字摄像机等元件对距离比较远的目标进行定位，其中接收器用于测量手机的位置，数字指南针用于指示远处感兴趣目标的方向，摄像机拍摄的图像用于目标距离的估计。用的方法进行摄像机标定时使用坐标作为世界坐标，同时根据连续获得的坐标来实现在图像平面对目标的跟踪在上述研究的基础上，考虑到精度和目标检测精度对标定参数的影响，用估计的摄像机参数再次将目标坐标投影到图象平面，用投影坐标和目标的图像坐标误差构造目标函数，然后通过混合优化算法来对摄像机参数进行优化，改进摄像机标定的准确性，最后利用标定的参数在两视角的情况下对目标进行定位。然而，在摄像机参数优化过程中由于不能进行整体优化，限制了最终可以达到的标定精度。因此，为了进步改进摄像机标定的精度，还需要寻找更加有效的整体摄像机参数的估计方法，以便提高目标定位的精度。本文在研究的基础上，在引入坐标作为世界坐标的摄像机标定中，使用的两步法得到摄像机内外参数的初值，然后利用参考点图像坐标与世界坐标之间的非线性映射关系，建立卡尔曼滤波的测量方程。考虑到实际测量中，参考点的世界坐标和图像坐标均存在误差，因此作为观测量，而摄像机内外参数则为卡尔曼滤波的状态变量。把参考点的图像点坐标及世界坐标作为滤波器的输入，通过卡尔曼滤波的方法得到摄像机内外参数优化后的估计值。之后在单视角的情况下根据标定出的参数确定目标的绝对空间位置，并在多视角的情况下根据卡尔曼滤波的方法再次对目标的空间位置进行准确的估计。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章视频监控中摄像机标定及目标定位相关技术本章小结本章首先介绍了空间几何变换中用到的齐次坐标，接着分析了摄像机标定中成像的基本原理，介绍了摄像机标定的方法和研究现状以及目标空间位置信息的确定方法，在目标空间位置信息的确定方法中主要介绍了目标相对空间位置的确定方法和目标绝对空间位置的确定方法。通过对摄像机成像的基本原理标定的方法及目标空间位置的确定方法进行介绍，为下文的进步的研究做好铺垫。万方数据单位代码密级硕士学位论文论文题目视频监控中目标的空间定位优化技术研究朱少坡胡栋教授信号与信息处理图像处理与多媒体通信工学硕士二零四年四月学号姓名导师学科专业研究方向申请学位类别论文提交日期万方数据万方数据南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担切相关的法律责任。南京邮电大学学位论文使用授权声明本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文档允许论文被查阅和借阅可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索可以采用影印缩印或扫描等复制手段保存汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相致。论文的公布包括刊登授权南京邮电大学研究生院办理。涉密学位论文在解密后适用本授权书。研究生签名日期研究生签名导师签名日期万方数据摘要在智能视频监控中计算机视觉是个热门的研究领域。其主要目的就是自动检测跟踪定位对感兴趣目标的识别以及对它们的活动的理解和分析，从而能够从很多监控摄像机所获得的大量信息中抽取有用信息。目标空间位置的确定是视频监控中个重要的研究方向。通过目标空间位置的确定来对目标进行跟踪以及行为分析具有更高的可靠性，因此目标的空间定位受到人们越来越多的关注。本文研究了摄像机标定及目标空间位置的确定方法。根据摄像机标定得到摄像机的参数及坐标系之间的转换关系，并由摄像机标定得到的参数按照定的投影模型确定出目标在空间上的位置，通过优化算法获得准确的定位。对于基于对极几何约束的相对空间目标定位采用了光束平差法，对于基于的绝对空间目标定位采用了卡尔曼滤波。论文的主要研究内容和创新点如下在基于对极几何约束的相对空间目标位置确定方面，采用鲁棒性的方法来对两个摄像机之间基本矩阵进行求解，根据张正友平面模板标定方法求得的摄像机内参及基本矩阵得到本质矩阵，由本质矩阵的分解和特征点空间深度信息的计算得到摄像机外参及外参的符号，从而确定出两个摄像机之间的位置关系，由获得的摄像机内外参