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视觉拍照定位原理嘿，你有没有想过，当你拿着手机或者相机拍照的时候，这个小小的设备是怎么知道你要拍的东西在哪里的呢？这就涉及到超级有趣的视觉拍照定位原理啦。
我有个朋友叫小李，他就是个摄影爱好者。
有一次我们一起出去旅行，他拿着他那高级的相机到处拍美景。
我就好奇地问他：“你这相机咔嚓一下就能把景拍得这么好看，它咋就知道要把哪块地方框进去呢？”小李就笑着跟我说：“这里面学问可大着呢，这就是视觉拍照定位的奇妙之处。
”那这视觉拍照定位到底是怎么回事呢？简单来说，就像是我们的眼睛在寻找目标一样。
相机或者手机里有一个成像系统，这个成像系统就相当于我们的眼睛。
它能捕捉到光线，然后把光线转化成图像。
这图像可不是随便生成的，它里面包含了很多信息，就像一幅神秘的地图。
我们再来看这个成像系统的构造。
里面有镜头，镜头就像是一个放大镜。
你想啊，小时候我们拿放大镜看小虫子，放大镜能把小虫子放大好多倍让我们看清楚。
镜头也是这样，它能把远处或者近处的物体聚焦到相机的传感器上。
传感器呢，就像是一块超级敏感的画布，光线打在上面就会留下痕迹，这个痕迹就是图像的基础。
我又问小李：“那相机怎么知道这个图像里哪个是我要拍的主体呢？”小李挠挠头说：“这就跟大脑的工作有点像了。
相机里有算法，这些算法就像小助手一样。
比如说，有的算法能识别出图像里的轮廓。
你看那座山，它的轮廓和周围的东西不一样吧。
算法就像我们的眼睛能分辨出轮廓的差别，然后确定这就是一个单独的物体。
”除了轮廓，颜色也是一个重要的识别因素。
不同的物体有不同的颜色。
就好比在一群穿着白衣服的人里，有个穿红衣服的人就特别显眼。
相机的算法也能识别出这种颜色的差异。
它能把颜色不同的部分区分开，然后确定这个颜色独特的部分可能就是我们想要拍摄的主体。
而且啊，现在很多相机还有深度感知的功能。
这又是什么呢？这就好比我们人能感觉到物体离我们的远近一样。
相机怎么做到的呢？有些相机有专门的深度传感器。
这个传感器就像一个小雷达，它能发射出信号，然后根据信号反射回来的时间来判断物体离相机的距离。
数码照相机的双目定位方法-论文数码照相机的双目定位方法数码相机定位方法是双目定位方法，双目定位能精确地确定两部相机相对位置，该方法只需在物体表面标定靶标，从靶标上把圆心的像精确地找到，标定就实现。
对物体上一个特征点，用两部固定于不同位置的相机拍摄物体的像，分别得到点在两部相机像平面的坐标。
确定靶标上圆心的像的坐标时，由于圆是椭圆的特例，从而用椭圆来处理更具有普遍性，但是椭圆的图象中心并不是椭圆中心所对应的像点，因此，我们建立坐标系，利用空间椭圆的透视变换，空间椭圆在照相机像平面上投影椭圆的中心坐标与空间椭圆中心的实际投影像点坐标的空间几何关系，再结合椭圆拟合法利用计算机编程求解出在照相机像平面上投影椭圆的中心坐标。
在确定两台照相机的相对位置时，首先分析简单的平视双目立体视觉的三维测量原理，再对两个照相机的摆放位置不做特殊要求时利用照相机的透视变换对模型进行分析，用两个相机定位是利用空间点在两照相机像面上的透视成像点坐标来求取空间点的三维坐标。
为了简化分析，设两台照相机水平放置，视觉系统的坐标原点为其中一台照相机的投影中心。
对模型检验时考虑到精度和稳定性对模型的影响，建立了双目定位系统精度模型，从系统结构参数对精度的影响和照相机焦距对精度的影响两方面进行了分析，检验结果符合预期目标。
最后用靶标的坐标得出了两部固定照相机的相对位置。
关键词：椭圆拟合；几何关系；透视投影变换；双目定位；非线性最小二乘，无约束化问题一问题的重述数码相机定位在交通监管（电子警察）等方面有广泛的应用。
所谓数码相机定位是指用数码相机摄制物体的相片确定物体表面某些特征点的位置。
最常用的定位方法是双目定位，即用两部相机来定位。
对物体上一个特征点，用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像，分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。
只要知道两部相机精确的相对位置，就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标，即确定了特征点的位置。
摄像机定位和跟踪的算法设计与实现随着科技的不断发展，摄像机技术也得到了极大的提升。
如今，各种摄像机的应用越来越广泛，从普通的监控摄像机到自动驾驶汽车摄像机，所有这些应用都需要进行定位和跟踪。
因此，摄像机定位和跟踪的算法设计和实现变得越来越重要。
本文将对摄像机定位和跟踪的算法进行详细的介绍和剖析。
首先，我们将介绍摄像机定位算法的一般原理，并且分析其优缺点。
接着，我们会介绍两个摄像机跟踪算法，分别是基于模板匹配的跟踪算法和基于卡尔曼滤波的跟踪算法。
最后，本文将探究一下它们的实现细节，并提供相应的案例。
一、摄像机定位算法摄像机定位算法的主要目标是从采集的视频流中识别和定位物体的位置。
摄像机定位算法一般分为两个步骤：特征提取和特征匹配。
首先，我们需要从摄像机中提取出物体的特征，通常特征包括颜色、纹理和边缘等。
这里，我们可以使用一些经典的特征提取算法，例如SIFT（尺度不变特征变换）等。
然后，在特征提取的基础上，我们需要将提取出的特征与预先提供的目标模板进行匹配。
匹配可以通过计算目标模板和提取特征之间的相似度来完成。
该相似度可以使用一些距离度量算法来进行计算，例如欧氏距离或相关系数。
虽然摄像机定位算法具有许多优点，例如实时性好、准确度高等，但其缺点在于对于目标的识别过于依赖特征提取。
一旦场景中的光线、阴影或者物体移动等条件发生变化时，特征提取的质量就会受到影响，进而导致摄像机定位算法的失败。
二、基于模板匹配的摄像机跟踪算法基于模板匹配的摄像机跟踪算法通常将摄像机定位算法作为初始化过程，然后应用模板匹配算法跟踪目标物体。
与摄像机定位算法不同的是，模板匹配的匹配过程非常简单和高效。
在模板匹配算法中，我们首先需要在第一帧中选择目标物体的一个区域作为模板。
然后，我们将该模板与第一帧中其他区域进行匹配，以找到目标物体在第一帧中的位置。
在后续帧中，我们只需要在上一帧中的目标物体位置周围寻找新的目标物体位置即可。
虽然基于模板匹配的摄像机跟踪算法简单、高效，但是也存在一些缺点。
数码相机相对位置定位方法1.摘要本文给出了空间中两部固定照相机相对位置的标定方法，将照相机成像过程近似为针孔成像过程，使得成像过程中光学中心—像点—物点三点共线，实现了成像的非线性到线性的简化。
文中将标定两部相机相对位置的方法分成三个步骤：第一步，将针孔成像抽象为点投影式映射的过程，根据射影几何中“点线结合的不变性”，具体通过射影前后任意两圆的公切线与圆的切点的唯一性，并且运用“标靶像坐标得切点切线算法”对所给像图片进行操作，求得切点的坐标，每对切点连线的交点即为圆心的像。
求得的结果如下表：点 A B C D E坐标(-194,-193,1577) (-97,-186,1577) (119,-169,1577) (67,113,1577) (-226,114,1577)（单位：像素）第二步，依靠成像过程光学中心—像点—物点三点共线的性质，用已知的像点坐标去标定对应的标靶圆心的坐标，再利用标靶上各点的几何关系，对待定系数进行求解，从而得到标靶圆心坐标；第三步，在已知标靶圆心在两个相机坐标系中的坐标的前提下，利用这些坐标求出坐标系变换矩阵。
再利用求出的变换矩阵求出一部相机在另一相机坐标系中的坐标，这样就可以求出两个相机的相对位置。
此外，根据投影过程中“共线不变性”和“交比不变性”对模型中的第一个步骤的结果进行评价，并对这两种方法的准确性和稳定性进行讨论，其中设计了恰当的算法对方法二进行了全面的评定，得出方法一具有局限性而方法二具有良好得准确性和稳定的结果。
在模型扩展中，我们建立了考虑畸变的非线性模型。
分析了理想像点坐标和实际有畸变的像点坐标之间的函数关系，从而提出了将非线性模型问题转换到线性模型下解决的方案。
关键词：照相机定位针孔模型射影变换交比坐标变换目录数码相机相对位置定位方法 (1)1.摘要 (1)2.问题重述 (3)3.问题分析 (3)4.模型假设 (3)5.符号说明 (4)6.模型建立与求解 (4)1)模型准备： (4)2)模型建立 (4)3)对问题一的解答： (6)a)问题分析： (6)b)算法：标靶像坐标的切线切点算法 (6)c)改进算法：基于罚函数思想的切点切线算法 (7)d)算法分析： (7)4)对问题二的回答： (7)5)求解标靶圆心在照相机坐标系下的坐标 (8)a)问题分析: (8)b)求解方法： (8)6)利用空间坐标变换法确定两部照相机的相对位置： (10)a)问题分析： (11)b)求解过程： (11)7.模型分析及检验 (12)1)对问题三的回答： (12)a)方法一：利用共线不变性对结果的检验 (12)b)方法二：基于射影变换交比不变性的检验方法 (13)2)模型分析 (16)8.模型拓展 (16)9.参考文献 (17)10.附录 (18)2.问题重述题目要求根据标靶的像和标靶进行对系统的标顶，最终找到两台照相机的相对位置。
现在的数码相机市场存在着严重的同质化现象，产品的功能因素在消费者的购买决策中占的比例越来越小，人们更多的是追求产品的个性化，体现在消费上就是追求符合自己品位的品牌、设计，消费者的心理需求成为数码相机厂商营销发展的最大内在驱动力。
不同人群对品牌、功能、外观、价位都有不同的选择，求全、求大、一锅端已经不能适应市场变化的要求。
找准不同消费群体的心理需求，开发并满足多元化的细分市场，才是数码相机品牌的发展之道。
一、市场细分(Segmentation)。
市场细分的标准有地理因素、人口因素、心里因素、行为因素。
本公司根据数码相机调查报告，按人口因素和行为因素将消费市场进行了一下划分。
1、针对不同收入群体开发高低端产品不同人群对品牌、功能、外观、价位都有不同的选择。
现在的家用相机卡片化的趋势明显，集实用和易携带于一身，时尚的同时也能满足绝大部分家庭用机的需求，成为大部分消费者未来最希望购买的类型。
中低收入的绝大部分消费者未来愿意购买1500元以下的家用消费类数码相机，这类数码相机已经能满足他们的需求。
3000-6000元的数码相机受到中等收入人群的亲睐。
高收入的消费者对于6000元以上的高端消费类数码相机和专业类数码相机有比较明显的需求。
数据显示，未来消费者未来可能接受的数码相机的价位有向两端分布的趋势，市场细分会更加明显。
2、首部数码相机和升级换代机的不同市场数字100研究发现，没有数码相机的人群中，低学历、学生、退休人员和一般企业职工较多，20岁以下人群、个人收入在2000元以下者较多。
这个人群未来购买中低端消费类数码相机的可能性大。
而已经购买数码相机的人群中，女性更多，高收入者、高职位者较多，25岁以上人群较多。
如今，这群已经购买数码相机的消费者也面临着数码相机升级换代、追求更高品质、更高性能数码相机的愿望，其中大部分会继续购买性能更好、功能更全的消费类数码相机，另一群消费者则更加亲睐高端消费类数码相机和专业机。
二、相机的控制与定位在任何初始场景中都包含有相机这一特有的对象，因为在场景设置(或称布局)过程中和程序运行时都需要使用相机。
在场景布局时，主窗口中的场景画面也可看作相机取景窗口的画面，改变相机位置也就能改变窗口的画面，相当于改变场景布局，因此在场景布局时常用改变相机位置的方法来设置场景，以便在某个特别的位置来看对象。
在程序运行时，可根据事先设定的几个相机位置来实时调整相机位置，或者相机随某一对象一起运动，这些都将会使制作的动画更加生动和有趣。
1. 相机的手动控制(1)改变相机的位置和方位。
在场景中相机也是一个对象，虽然不出现在场景中，但也有它的位置和方位。
前靣曾提到过，在虚拟场景下方有三组蓝色箭头，它们就是用来控制照相机的位置及方位。
以下图为例，通过这三组箭头手动控制相机的位置和方位后，可以观察画靣的变化过程。
第一组兰箭头是用来控制相机向上、向下、向左、向右移动，第二组兰箭头有二个箭头分别用来控制相机向前、向后移动，箭头所指的方向就是相机移动的方向。
因此，相机可以在六个方向上移到新的位置，移动的方向和箭头所指方向一致。
显然在不同位置的相机看到的场景画靣是不一样的。
柤机的方位也有四个方向，即左、右、前、后，第二组兰箭头另二个箭头表示方位向左和向右，第三组兰箭头表示方位是向前和向后。
在操作时，可以不断点击兰色箭头，逐步改变相机位置或方位，也可以指向箭头按住鼠标来改变相机位置或方位。
如果沿箭头方向拖动鼠标将会加快动作的速度。
为了熟悉操作相机的移动，可以利用第二组箭头中的向前箭头对准Coach的腹部向前移动相机，直到相机出现在他的背靣，再利用向左或向右移动相机直就可看见如下画靣，这样就能设置好相机的位置和方位，在利用兰色箭头操作相机过程中可以使用Undo来返回相机前一位置。
(2)改变相机镜头的角度。
在虚拟场景的左边对象的操作按钮下，有一个’more control’按钮，点击它后产生如下画靣，其中有改变相机镜头的角度的滑块，通过它可改变lens angle，从狭窄的角度逐步变到广角去看场景画靣的变化。
多摄像头视觉定位与跟踪技术研究与实现摄像头作为一种常见的传感器，被广泛应用于各个领域，如安防监控、智能交通系统、机器人导航等。
在这些应用场景中，摄像头常常需要进行目标的定位与跟踪。
近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，多摄像头视觉定位与跟踪技术也得到了广泛的研究与实现。
多摄像头视觉定位与跟踪技术可以帮助摄像头实现准确的目标定位与跟踪，提高系统的智能性和准确性。
本文将从多摄像头视觉定位与跟踪的基本原理、技术方案以及实现方法等方面进行阐述。
在多摄像头视觉定位与跟踪技术中，常见的基本原理是利用多个摄像头同时拍摄目标，通过图像处理和分析算法，将目标在图像中的位置信息转化为实际世界坐标系下的位置。
首先，需要对每个摄像头进行标定，获取摄像头的内参和外参参数。
然后，通过特征点匹配或者轮廓检测等方法，将目标在不同摄像头图像中的位置进行对应。
最后，根据摄像头的位置和外参参数，利用三角测量等方法计算目标在实际世界坐标系下的位置。
在多摄像头视觉定位与跟踪技术的实现中，常见的技术方案包括基于特征点匹配的方法、基于轮廓检测的方法以及基于深度学习的方法等。
特征点匹配是一种经典的图像处理算法，通过寻找图像中具有明显特征的点，并在不同图像中进行匹配，从而计算目标在不同摄像头图像中的位置。
轮廓检测则是通过检测目标的外形轮廓，并在不同摄像头图像中进行比对，实现目标的跟踪和定位。
而基于深度学习的方法则是通过训练神经网络模型，实现对目标的自动定位与跟踪。
在实际应用中，多摄像头视觉定位与跟踪技术的实现还需要考虑一些问题，如摄像头的布局与位置选择、目标在不同摄像头之间的切换以及光照变化等。
摄像头的布局与位置选择是影响系统性能的重要因素之一。
合理布局摄像头可以提高目标的可见性，及时发现和跟踪目标。
目标在不同摄像头之间的切换需要考虑到目标在不同摄像头之间的连续性，以减少跟踪中的漏检和误检。
光照变化是摄像头视觉定位与跟踪中常见的问题之一，需要通过光照补偿等方法进行处理，提高系统的鲁棒性和稳定性。
数码相机定位问题研究赵志刚 薛江堂 冷振鹏摘要基于双目CCD 立体测量系统标定技术被广泛用于交通监管中，该技术的核心是摄影测量。
本文利用MATLAB 对圆的边界提取，再用最小二乘法拟合椭圆曲线，并借助摄影测量基本公式建立二维模型求得靶标圆心像坐标。
并对该模型作t 检验，再利用针孔模型分别求得两部相机像平面对应于物平面的旋转向量12,R R 和平移向量12,t t ，进而确定两相机的相对位置。
首先，我们假设：已知四点的物平面坐标和像平面坐标，借助摄影测量基本公式建立二维模型求得物平面与像平面的对应关系，但有12,c c ...8c 八个未知数待定（将在第二问中给予求解）。
其次，我们根据A 、B 、C 、D 、E 五个圆形靶标的成像情况利用MATLAB 软件提取其边缘阈值。
在此基础上利用最小二乘法拟合椭圆求得其中心坐标。
在不考虑畸变影响的前提下，该中心坐标即为圆心的像坐标。
任取A 、B 、C 、D 、E 中四点代入模型一中，即可求得物平面和像平面的对应关系。
再次，我们在第三问中分别以A 、B 、C 为研究对象求出其在模型一的条件下的圆心像坐标。
利用t 检验，比较拟合椭圆中心坐标与模型一求得结果的差异，在置信度0.05a =情况下，这三组结果无显著差异，从而检验了模型的精度及稳定性。
最后利用线性相机模型（针孔模型）确定世界坐标系和计算机数字图像坐标的对应关系，从而分别求得两部摄像机的旋转矩阵12,R R 和平移向量12,t t ，从而我们可以求得两相机相机坐标系间的关系：112R R R -=1122t t R t -=-问题二的求解结果如下表：1.问题重述（1）问题的背景摄影技术自 20 世纪 40 年代开始应用于交通事故分析，已经得到广泛的应用，但仅用做简单定性分析，随着计算机视觉和图像处理技术的发展,摄影测量技术在交通事故现场测量中的应用研究已经成为热点，国内外许多学者已经做了大量研究，使定量分析成为可能。
如在 80 年代，Kerkoff 对透视投影发展的历史、透视绘图原理和透视成像原理进行了详细阐述，根据透视原理研究了利用摄影图像确定拖痕长度等的方法，逐步形成了二维摄影测量方法，开发出 Pc-rect 等现场测量软件。
在 1994 年，Nicholas 等提出了交通事故现场的反投影照片三维重建法。
近年来，随着计算机视觉原理的突破和飞速发展，国内学者李江教授、许洪国教授等相继提出了利用立体视觉原理的多照片重建交通事故现场的方法，并初步开发了软件。
为改变标定参考物的限制，进行照相机自标定研究，鲁光泉等提出了基于基础矩阵的交通事故现场三维重建方法。
当前主要的交通事故现场重建方法，有二维方法、三维方法等。
（2）问题的提出用数码相机摄制物体的相片确定物体表面某些特征点的位置，目前最常用的定位方法是双目定位，即用两部相机来定位。
对物体上一个特征点，用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像，分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。
只要知道两部相机精确的相对位置，就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标，即确定了特征点的位置。
于是对双目定位，精确地确定两部相机的相对位置是关键，这一过程称为系统标定。
本问题的第四小问就是解决该问题。
系统标定最常用的一种做法是：在一块平板上画若干个点，同时用这两部相机照相，分别得到这些点在它们像平面上的像点，利用这两组像点的几何关系就可以得到这两部相机的相对位置。
然而，无论在物平面或像平面上我们都无法直接得到没有几何尺寸的“点”。
所以我们实际的做法是在物平面上画若干个圆（称为靶标），它们的圆心就是几何的点了。
而它们的像一般会变形，所以必须从靶标上的这些圆的像中把圆心的像精确地找到，系统标定就可实现。
题目中第一问和第二问就是解决该问题。
该题目不但要求我们建立模型和算法，而且要求我们对所见的模型进行精度和稳定性分析。
在前三个问题的基础上，第四问要求我们通过物平面与像平面的对应关系找到像平面相对物平面的旋转矩阵和平移矩阵，从而建立两部相机像平面的夹角和距离关系，以便确定两部相机的相对位置。
2.条件假设（1）不考虑相机自身因素导致的误差（2）对第二问中抽样选取部分边界点拟合的椭圆误差不予考虑（3）两相机透镜光心处于同一水平高度（4）两部相机的内部参数是相同（5）本题中所给图像信息和数据真实准确（6）不考虑人为因素造成的误差3. 符号说明(,)x y ：物点在二维图像平面坐标系上的坐标(,)X Y ：物点在二维物平面坐标系上的坐标I ：表示图像的灰度值A ：处理前图像的信息矩阵B ：处理后图像的信息矩阵f ：相机的像距（这里假定两部相机的焦距一样）dx ：像平面上x 轴方向每一像素的物理尺寸dy ：像平面上y 轴方向每一像素的物理尺寸00(,)u v ：若图像中心在u 、v 坐标系中的坐标为（）（以像素为单位） (,,)w w w X Y Z ：被摄像点在世界坐标系中坐标11(,)u v ：被摄像点在摄像机1中的u 、v 坐标系中的坐标22(,)u v ：被摄像点在摄像机1中的u 、v 坐标系中的坐标1c Z ：被摄像点在摄像机1的相机坐标系中的Z 坐标2c Z ：被摄像点在摄像机2的相机坐标系中的Z 坐标1M ：系统内部参数矩阵2M ：系统外部参数矩阵M ：投影矩阵R ：旋转矩阵t ：平移向量4. 模型的建立及分析问题一的模型：对于给定的像平面上的靶标圆的图像，我们可以先提取其边界坐标，再根据最小二乘法进行椭圆拟合（在问题二中将进行详细讨论），用拟合椭圆的中心近似地代替靶标上圆心像的坐标。
但是，当我们只有靶标上的圆而没有它的图像时，是否也可以通过某种替代关系，找出它在相机平面上的坐标呢？本文对其展开如下讨论：图 1如上图所示：在靶标上建立实际坐标系X Y -，在相机平面内建立平面坐标系x y -，透视中心表示相机光心。
若在实际坐标系中各待求像坐标点在同一平面上，则可以根据直接线性变换，推出从实际坐标平面到图像平面的对应关系，若已知实际坐标系中4个或4个以上共面点的空间坐标和像坐标，这种对应关系就可以求得。
根据对应关系，可以求平面上任一靶标圆心的像坐标了。
其原理如下：设空间坐标系中任意点(,,)X Y Z 和它在二维图像平面坐标系上的坐标为(,)x y ，根据摄影测量基本公式空间点和图像点满足123781c x c y c X c x c y ++=++456781c x c y c Y c x c y ++=++假设四个已知点的空间坐标和图像坐标分别是11(,)X Y 22(,)X Y 33(,)X Y 44(,)X Y 和11(,)x y 22(,)x y 33(,)x y 44(,)x y 可得如下方程组：1121317181(1)c x c y c X c x c y ++=++1222327282(1)c x c y c X c x c y ++=++1323337383(1)c x c y c X c x c y ++=++1424347484(1)c x c y c X c x c y ++=++4151617181(1)c x c y c Y c x c y ++=++4252627282(1)c x c y c Y c x c y ++=++4353637383(1)c x c y c Y c x c y ++=++4454647484(1)c x c y c Y c x c y ++=++通过对上述方程组的求解，我们可以得到1c 到8c ，这样就建立起空间坐标系中的点和二维图像平面对应点之间的关系，也就是说如果知道空间坐标系中一点(,,)X Y Z ，通过以下公式就能得到其对应点在二维图像平面的坐标(,)x y 。
3172847586X c c Xc c Xc x c Yc c Yc y Y c ---⎛⎫⎛⎫⎛⎫= ⎪ ⎪ ⎪---⎝⎭⎝⎭⎝⎭问题二的求解：在问题一中，我们建立了求解没有图像的空间点的像坐标，它是基于4个以上含有像坐标的空间点的。
因此，只有当我们把四个（或以上）像坐标求出，模型一才是有效的。
现在就已知空间点和它的图像求其像坐标的问题进行如下讨论：我们认为空间中一个圆孔经过相机成像后，在图像平面上呈现为椭圆形状。
对于图像中的圆中心像坐标，可以用如下方法进行提取：自动阈值分割图像中的椭圆，提取椭圆轮廓并用轮廓数据进行最小二乘椭圆拟合，求出椭圆的中心作为空间圆孔所对应的图像坐标，下面是具体算法。
1.取ROI 图像灰度范围内的中值作为初始阈值：max min 02I +I =T 其中，I 表示图像的灰度值。
2.根据k T 将图像分割成目标和背景两个部分，求出两部分的平均灰度值o I ，b I 。
其中(),i j N 为权重系数，一般取=1(1)求出新的阈值：()()()()(),,,*,,k k i j o i j i j i j i j I <T I <T I N I =N ∑∑()()()()(),,,*,,k k i j b i j i j i j i j I >T I >T I N I =N ∑∑如果，结束迭代。
去迭代结束时的为最佳分割阈值对ROI 图像进行二值化。
但是，在本题中，图像的坐标已进行二值化，因此上述步骤本文并未进行。
(2)提取椭圆轮廓并拟合椭圆包含源口特征的ROI 图像进行轮廓提取，其提取方法如下：首先将本题中所给的分别率为1024768⨯的图像信息读入到MATLAB 的一数组A 中，然后利用MATLAB 中的边界函数edge 对数组A 进行处理，通过这一过程我们可将图像中边界的相关信息读入另一数组B 中，再通过对数组B 的简单处理，我们便可得到图像的轮廓信息。
得到如下图所示的图像：图 2 处理前的图像（即本文中数组A 对应的图像）图 3 处理后的图像（即本文中数组B 对应的图像）注：数组A 、B 都是7681024⨯的二维数组，其对应元素值为0和1其中图像上白色的区域值为1，黑色的区域值为0从而得到椭圆轮廓数据，下表为其中一个椭圆的轮廓上的坐标值坐标单位这样通过这些边界点坐标就可以利用最小二乘法实现椭圆拟合。
(3)求解椭圆的中心作为空间圆孔中心所对应的图像坐标椭圆的中心坐标可以通过如下公式求得：对于曲线221234510c x c y c xy c x c y +++++=的中心坐标00,x y 可以由下式得出：24350231224c c c c x c c c -=- 34150212324c c c c y c c c -=- 因此，拟合椭圆后，可以将椭圆方程的系数代入上式求出圆孔中心图像坐标。
我们依然以E 点为研究对象，我们把上文表格中的E 值横坐标和纵坐标分存在两个数组中:X=[502,509,483,475,…,526];Y=[246,246,254,262,…254]。
