"单像空间后方交会实验报告(c版)：计算原理、算法流程、源程序详解"

单像空间后方交会实验报告（c版） 姓名： 学号： 时间：2013年2月 目录 一、作业任务 本次实验的作业任务是进行单像空间后方交会，通过计算得到相机的内外参数。 二、计算原理 单像空间后方交会是通过对已知图像进行特征点匹配，从而确定相机的内部参数和外部参数的一种方法。其中，相机的内部参数包括焦距、主点等；外部参数包括旋转矩阵和平移向量。基本原理是通过特征点在不同图像中的对应关系，来计算相机的位姿。 在计算内部参数时，一般采用相机标定的方法，通过拍摄已知大小的棋盘格或标定板，在图像中提取特征点，并通过标定算法计算内部参数。 在计算外部参数时，需要进行特征点的匹配，通过特征点在不同图像的对应关系，计算出相机的旋转矩阵和平移向量。常用的方法包括基础矩阵法和单应性矩阵法。 三、算法流程 1. 读取图像：首先，需要读取已知的图像，提取特征点并进行匹配。 2. 计算内部参数：通过相机标定的方法，得到相机的内部参数。 3. 特征点匹配：对不同图像中的特征点进行匹配，得到特征点的对应关系。 4. 计算外部参数：通过特征点匹配的结果，计算相机的旋转矩阵和平移向量。 5. 优化：对计算得到的参数进行优化，提高精度。 四、源程序 以下为matlab源程序的主要代码： ``` % 读取图像 img1 = imread('img1.jpg'); img2 = imread('img2.jpg'); % 提取特征点 points1 = detectSURFFeatures(rgb2gray(img1)); points2 = detectSURFFeatures(rgb2gray(img2)); % 特征点匹配 [features1,valid_points1] = extractFeatures(rgb2gray(img1),points1); [features2,valid_points2] = extractFeatures(rgb2gray(img2),points2); indexPairs = matchFeatures(features1,features2); matchedPoints1 = valid_points1(indexPairs(:,1),:); matchedPoints2 = valid_points2(indexPairs(:,2),:); % 计算内部参数 intrinsics = estimateCameraParameters(matchedPoints1.Location,matchedPoints2.Location); % 计算外部参数 [R, t] = estimateWorldCameraPose(matchedPoints1.Location, matchedPoints2.Location, intrinsics); ``` 通过以上算法流程和源程序，可以实现单像空间后方交会的计算过程。并通过内外参数的计算，可以得到相机的具体参数，从而实现图像的三维重建和测量分析等应用。