内容发布更新时间 : 2024/12/27 3:11:35星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

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4.1总结........................................................................................................... - 28 - 4.2展望........................................................................................................... - 29 - 参考文献......................................................................................................... - 31 - 致谢................................................................................................................. - 33 -

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第一章 绪论

第一章 绪论

1.1研究背景与意义

随着图像处理，人工智能，计算机科学等相关学科的发展，计算机视觉的研究也得到了深入的发展[1]。双目视觉系统技术作为计算机视觉最重要的一个分支，在军事、医学、工业等领域都有着极其重要的作用，例如3D电影，谷歌视觉眼镜、无人驾驶以及虚拟现实网上购物等技术为我们的生产生活提供了新的技术和工具，不断改变着我们的生活。因此双目视觉的研究发展对各个领域科技创新发展具有重要的价值。

双目视觉系统的设计原理源自于人类的视觉感知系统，模拟人眼获取视觉范围内的物体信息。客观世界真实存在是3D的，但人眼或者摄像机获取的图像是显示场景中物体的2D信息，人类视觉系统能够通过大脑神经网络分析出空间中的物体3D信息。因此双目视觉系统最终目标是利用计算机图像处理，模式识别，人工智能等技术，对摄像机得到的图像或者图像序列进行处理，进而恢复图像中的3D信息，形成具有立体感的图像。

双目视觉系统[2]中摄像机标定的目的是求解出摄像机内外参数；立体匹配过程利用求解出的参数采用特定的算法获取图像的深度信息，还原图像的立体感。因此，双目视觉系统中的利用2D图像获取3D信息过程中，摄像机标定与立体匹配具有极其重要的地位。标定的精确度与立体匹配算法的可靠度直接影响获取深度信息的准确性，后续三维重建优劣以及最终实验结果的整体效果。

1.2国内外研究现状

1、国内研究现状

浙江大学完全利用透视成像原理并结合双目视觉技术设计出了机械系统。该系统可动态精准检测多自由度装置的位姿，仅需提取左右两幅图像必要的特征点，具有信息量少，速度快，无运动影响，精度高的特点[3]；东南大学电子工程系提出了一种新双目视觉立体匹配算法。该算法基于灰度相关多峰值极小化，可非接触精密测量三维不规则物体(偏转线圈)的空间坐标[4]； 哈工大采用异构双目活动视觉系统实现了全自主足球机器人导航

。该系统包括一个固定在机器人顶部的摄像机和一个安装在机器人中下部可以水平旋转的摄像机，可以实现全自主足球机器人导航[5]；火星863计划课题“人体三维尺寸的非接触测量”，采用“双视点投影光栅三维测量”原理，通过对双摄

第一章 绪论

像机获取的左右图像进行图像处理，获取人体图像上任意一点的三维坐标，从而计算出服装设计所需的人体特征尺寸[6]。

2、国外研究现状

日本冈山大学研制了视觉反馈系统，该系统使用立体显微镜和双目摄像机控制微操作器对细胞进行操作，进行基因注射和微装配等微操作[7]；麻省理工学院计算机系统提出了一种新的传感器融合方式，并将其运用于智能交通上，该方法采用雷达系统和双目立体视觉得到目标深度信息，再结合改进的图像分割算法，能够在高速环境下对视频图像中的目标位置进行分割[8]；华盛顿大学与微软公司合作研制了宽基线立体视觉系统[9]。

1.3论文的主要工作

本文重点围绕双目立体视觉系统技术进行探究，其中重点阐述摄像机标定与立体匹配两个重要模块。本文通过摄像机的线性模型与非线性模型探讨出了摄像机内外参数的理论求解公式，叙述了张正友平面标定法[10] 基本原理，提出了基于全局误差能量最小立体匹配算法[11]和基于线性生长立体匹配算法[12]两种匹配算法。并且均基于Matlab进行实验，对实验结果进行了探究，对两种算法进行了利弊分析。

1.4论文的组织结构

第一章：绪论。主要阐述双目视觉系统的研究背景与意义以及国内外研究发展现状。

第二章：双目视觉系统。简单介绍双目视觉系统及其应用，重点探究了摄像机标定与立体匹配两个模块的理论知识。

第三章：立体标定与匹配。基于Matlab叙述立体标定和匹配的仿真过程，并对实验结果进行分析。

第四章：总结与展望。对论文内容进行总结，对今后工作进行展望。

第二章 双目视觉系统

2.1双目立体视觉系统简介

立体视觉系统设计原理仿照人类双眼工作原理：两台平行的摄像机模拟双眼；计算机图像处理相当于人脑神经系统。双眼所形成的图像信息是具有差异性的，这种图像信息的差异性通过大脑神经系统进行分析匹配，得到图像的深度信

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第二章 双目视觉系统

息[13]。随着人们生产生活与科技的发展，利用立体视觉的原理设计出了双目视觉系统，让计算机分析得出2D图像中的立体信息，即获取图像的深度信息。

如图2-1是双目平行摄像机成像示意图，点Ol和点Or分别是左右摄像机的成像焦点，即左右摄像机坐标系的原点；空间任意点p(XW,YW,ZW)投影在左右两图像上的点是pl(xl,yl)和pr(xr,yr)，立体匹配算法找出p(XW,YW,ZW)与点

pl(xl,yl)和pr(xr,yr)之间的关系。

图2-2 双目平行摄像机成像示意图

由投影原理的性质，有：

xr?xl?bZW?fXW?ylYW?yl??? (2-1) bZWXWYW则

XW?xlbybbf,YW?l,ZW? (2-2) xl?xrxl?xrxl?xr其中，f为左右摄像机的焦距，T表示为两平行双目摄像机的距离。在这里，点p(XW,YW,ZW)以Ol为坐标中心，左摄像头成像坐标系为坐标系；由（2-2）式表示的是左右两图像的投影点与空间中点之间的关系。

2.2双目立体视觉系统应用

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