1、在計算機視覺中,通過攝像機系統(tǒng)去實現(xiàn)三維空間信息的感知一直是計算機視覺的研究熱點之一。國際上利用針孔攝像機模型來進行攝像機標定,用圖像序列間的幾何約束來實現(xiàn)對于空間拼接方法的研究也逐漸成熟和完善。伴隨著Kinect等一系列TOF攝像機系統(tǒng)的出現(xiàn),如何對這類攝像機系統(tǒng)進行攝像機標定以及利用其本身存在的幾何約束和圖像序列間的關(guān)系實現(xiàn)空間拼接是一個至關(guān)重要的研究任務(wù)。
　　本文從Kinect攝像機模型的幾何結(jié)構(gòu)出發(fā),研究了基于非線性空間

2、的圖像校正、Kinect攝像機標定,并在此基礎(chǔ)之上實現(xiàn)了空間的拼接。
　　具體包括:
　　(1)在統(tǒng)一非線性攝像機模型 RTCam下,研究了圖像幾何失真校正算法,該方法只需要利用圖像序列間存在的幾何約束,就可以實現(xiàn)對于復雜幾何失真圖像數(shù)據(jù)的校正,特別適合于廣角攝像頭、魚眼攝像頭等非線性成像系統(tǒng)所成的圖像。
　　(2)研究了Kinect攝像機的幾何結(jié)構(gòu),直接利用RGB顏色信息對Kinect成像系統(tǒng)進行標定,并利用攝像機系

3、統(tǒng)中存在的幾何約束,通過基于相機對的重投影最小值非線性優(yōu)化得到高精度的攝像機內(nèi)外參數(shù)。
　　(3)研究了Kinect深度數(shù)據(jù)中存在的無效深度信息的問題,利用基于像素鄰域的多幀深度圖像修復方法去填充深度圖像中無效的深度信息,然后利用圖像數(shù)據(jù)和點云數(shù)據(jù)之間信息的冗余,改進了RGBD-ICP算法,實現(xiàn)了基于Kinect的空間拼接方法。
　　本文的研究成果和方法對于多攝像頭協(xié)同工作的系統(tǒng)的標定以及深空空間的探測具有很重要的作用。同時