基于单个摄像机的双目立体视觉测距技术研究
基于双目立体视觉的深度感知技术研究共3篇
基于双目立体视觉的深度感知技术研究共3篇基于双目立体视觉的深度感知技术研究1随着计算机科学技术的不断发展，双目立体视觉深度感知技术成为研究的热点之一。
本文将阐述该技术的发展历程和应用情况，并探讨当前的研究进展和发展趋势。
一、发展历程早期的双目立体视觉技术主要是通过人工对图像进行匹配来获取深度信息。
这种方法需要大量的人工投入，且匹配结果依赖于操作员的经验和技能，难以应用于实际生产中。
为了解决这一问题，研究者开始采用计算机算法来进行深度感知。
二、应用情况1. 机器人导航双目立体视觉技术在机器人导航中得到了广泛的应用。
机器人可以通过摄像机获取环境深度信息，从而避开障碍物，按照预设路径进行移动。
2. 三维建模双目立体视觉技术可以用于三维场景的建模。
通过获取物体的深度信息，可以建立物体的三维模型，从而更好地理解其形状和结构。
3. 自动驾驶技术自动驾驶技术需要实时获取道路和控制车辆的距离信息。
双目立体视觉技术可以快速获取道路和障碍物的深度信息，从而实现车辆的自动行驶。
三、研究进展1. 基于神经网络的深度感知近年来，研究者开始采用神经网络算法来提高双目立体视觉技术的准确度和效率。
神经网络可以自动学习和提取深度特征，并可用于深度估计和场景重建。
此外，神经网络还可以通过增加训练数据进行模型优化。
2. 基于时间维度的深度感知时间开销是双目立体视觉技术中的瓶颈之一。
针对这一问题，研究者开始将时间维度引入到深度感知中。
该方法可以在时间和空间上对图像进行标定，从而提高双目立体视觉技术的速度和准确度。
3. 基于多传感器的深度感知双目立体视觉技术只能在有光线的条件下正常工作。
为了提高深度感知在不同环境下的准确度和鲁棒性，研究者开始探索多传感器融合技术。
该技术可以融合不同传感器获取的信息，从而更好地理解物体的深度和形状。
四、发展趋势随着双目立体视觉技术的不断进步，研究者开始探索其应用范围的拓展。
未来，双目立体视觉技术将会更好地与其他技术结合使用，例如虚拟现实、增强现实等。
基于双目视觉的识别测距系统设计
第12期2023年6月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.12June,2023作者简介:张润豪(1997 ),男,浙江温州人,硕士研究生;研究方向:图像处理,控制工程㊂基于双目视觉的识别测距系统设计张润豪,杨㊀瑞,管㊀艳(西京学院计算机学院,陕西西安710123)摘要:双目视觉的识别测距主要通过双目视觉系统模拟人的 双眼 ,从而获得物体的形状和距离的远近㊂文章提出一种目标识别测距系统,构建卷积神经网络模型,利用图像处理技术识别目标以及三角相似原理计算目标距离,最后达到识别和检测的目的㊂实验结果表明,所设计的目标识别测距系统能够同时保证特定目标的检测和测距,具有一定的研究意义㊂关键词:双目视觉;识别测距;神经网络中图分类号:TP391.41㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀随着农业自动化的发展,水果的自动化与智能化采摘技术研究已成为当今的研究热点㊂然而,水果的采摘方式与其他作物不同,需要进行准确的采摘㊂因此,依靠双目视觉实现对目标物的准确识别和定位十分重要㊂双目视觉对于危险生产场所的检测㊁非接触产品的质量检测以及位置随机移动物体的实时检测具有重要的研究意义和应用价值[1]㊂双目视觉技术还可应用于机械臂㊁智能家居㊁智能制造㊁工业等具有巨大潜力的领域[2]㊂其他测距方法测距误差较大,测量范围受限,而双目视觉技术可以在不接触目标物的情况下识别和定位目标物,还可以估计目标物的深度信息㊂因此,本文选择双目测距法㊂然而,同时具备目标物识别和测距的系统比较少,不能满足指定工作的需求[3-5]㊂针对上述存在的问题,结合双目视觉和机器学习等技术[6-9],本文提出了基于双目视觉的目标检测测距方法,设计了一个基于双目视觉的目标检测测距系统㊂该系统能够实现对目标物的识别和定位,使人们可以利用计算机技术模拟人眼,方便后期的操作㊂该系统利用卷积神经网络对物体进行识别,再根据双目相机测距原理,最后得到目标与摄像头之间的距离,从而最终实现定位㊂1㊀双目视觉系统㊀㊀双目系统主要由两款相同的摄像头组成,保持在同一个水平面上,并共享一个共同的观察区㊂距离测量是用三角数学方法进行的㊂测距的原理如图1所示㊂O 1和O 2分别为两个摄像头的光圈中心,它们之间的长度为B ㊂点P 为空间中的待测目标物,P 1(x 1,y 1)和P 2(x 2,y 2)为点P 在双目相机成像平面所成的点㊂当焦距为f 时,根据三角形原理可得:图1㊀测距原理B -x 1+x 2Z -f =B Z(1)Z =fB x 1-x 2(2)根据公式(1)和(2),设P 为空间中的一点,在空间坐标系和相机坐标系中的坐标点为(X ,Y ,Z ),(Xᶄ,Yᶄ,Zᶄ)㊂图像坐标系和像素坐标系表示为(x ,y )和(u ,v )㊂空间坐标系经变化到相机坐标系,有:XᶄY ᶄZ ᶄéëêêêùûúúú=R X Y Z éëêêêùûúúú+T (3)根据投影原理,把空间上的点投影到平面上,可得到相机坐标系到图像坐标系的转换关系,即:x y éëêêùûúú=f X ᶄZ ᶄf Y ᶄz ᶄéëêêêêùûúúúú(4)图像坐标系的起点是相机光轴和图像平面的交点,像素坐标系起点从像素阵列中的第一个点开始,图像坐标系转换到像素坐标系:u v éëêêùûúú=x dx +u 0y dy +v 0éëêêêêùûúúúú(5)由以上式可得:Z ᶄu v 1éëêêêùûúúú=1dx 0u 001dy v 0001éëêêêêêêùûúúúúúúf 0000f 000010éëêêêùûúúúR T 01éëêêùûúúX Y Z 1éëêêêêùûúúúú=f xu 000f y v 000010éëêêêùûúúúR T 01éëêêùûúúX Y Z 1éëêêêêùûúúúú(6)公式(6)中的矩阵代表着相机的内外参数,通过相机的标定获得具体参数㊂双目视觉测距是采用双目视觉技术来测量物体距离的原理,通过两台摄像机拍摄同一场景生成图像视差,并根据该视差建立物距测量模型,实现场景距㊀㊀离的实时计算㊂O l 和O r 为光圈中心,T ,f 为相机基线距离和焦距,P l 和P r 为图像坐标系的点,Z 为垂直距离㊂根据三角形相似:T -(X l -X r )T =Z -fZ(7)推出点P 与相机距离Z 的表达式为:Z =fT X l -X r =fTd(8)公式(8)式中,左右相机视差d =X l -X r双目测距系统的流程如图2所示,各个坐标系之间的转换关系如图3所示㊂图2㊀双目系统流程图3㊀各个坐标系转换2 双目相机标定2.1㊀相机标定㊀㊀双目相机中内部和外部参数和畸变参数的精度直接影响后续测量的精度㊂因此,文章选用了具有精度高㊁操作方便的张正友标定法㊂本文自制一个黑白棋盘,并将其固定在一个纸板上,如图4所示㊂首先,使用双目相机在不同的位置和角度拍摄大约30幅棋盘图像㊂其次,将图像分别导入MATLAB 进行检测校正㊂最后,经过计算和分析,利用棋盘校准板获得左右相机内部和外部参数及其位置的三维视图㊂标定结果如图5所示㊂2.2㊀立体校正㊀㊀把实际中非共面行对准的两幅图像,校正成共面行对准,提高匹配搜索的效率㊂将消除畸变后的两幅图像严格地对应,利用极线约束使得两幅图像的对极线恰好在同一水平线上,这样一幅图像上任意一点与其在另一幅图像上的对应点就必然具有相同的行号,只需在该行进行一维搜索即可匹配到对应点㊂根据摄像头标定后获得的双目相对位置对左右视图进行消除畸变和行对准,如图6所示㊂图4㊀标定板角点图5㊀标定板平面位置和标定误差图6㊀校正后图像2.3㊀立体匹配㊀㊀立体匹配主要计算视差㊂基于双目测距原理的分析使得可以通过计算由左右摄像机拍摄的每个图像相应点的视差来获得关于图像深度的信息㊂双目立体视觉的三维重建过程中,需要通过立体匹配算法进行视差图的计算得到左右两幅图像的视差值,进而计算深度以恢复场景的三维信息㊂要计算左右视图中三维场景中目标点生成的视差,左右视图中的两个对应像点必须与该点匹配㊂然而,协调二维空间中的对应点需要很长时间才能缩小适当的搜索范围,需要进行双目相机的立体校正,将二维上的匹配搜索降低到一维㊂立体匹配后,得到的视差图如图7所示㊂图7㊀视差3 图像识别定位测距3.1㊀数据标注和图片训练㊀㊀数据标注是处理原始语音㊁图像㊁文本㊁视频和其他数据并将其转换为机器可读信息的过程㊂机器无法识别和研究未标记的原始数据㊂原始数据只有经过标注处理成为结构化数据后才能被算法训练所使用㊂整个数据标注的过程如下:首先,将要标注的物体制作成数据集,并且图片越多越好,如果样本过少,模型训练和预测都会受到影响,非常容易欠拟合;其次,通过Labelme 工具进行标注,如图8所示;最后,将数据集分为训练集㊁验证集和测试集㊂数据标注完成后,需要对标注的数据集图片进行训练,图片训练完成后,可以看到训练好的模型的权重和PR Curve 曲线㊁Confusion Matrix (混淆矩阵)等训练过程数据㊂然后可以用训练的模型进行测试,配合双目摄像头,可以实现对特定物体的实时识别,如图9所示㊂3.2㊀双目识别测距㊀㊀双目相机的工作方式与人眼相同㊂人眼感知物体距离的能力基于两只眼睛在同一物体上呈现的图像差异,也称为视差㊂把物体识别和双目测距结合在一起,融合了卷积神经网络,不仅能够对物体进行识别,还能够进行测距㊂本文通过深度学习技术与传统算法的结合,利用双目相机实现了物体的精准测距㊂通过网络框的置信度确定识别的准确度,计算表达式为:图8㊀标注图9㊀灰度图和识别信度Pr (object )ˑIOU truth pred(9)IOU truth pred=area (BB dt ɘBB gt )area (BB dt ɣBB gt )(10)Pr (object )为训练样本的概率;BB gt 为物体标签的可行度,BB dt 分为网络预测的可信度;area 为面积函数㊂测距效果如图10所示㊂图10㊀双目测距4 结语㊀㊀在目标识别的基础上,建立双目系统,开发并实㊀㊀施基于双目视觉和机器学习的识别和定位系统㊂该系统已被证明具有一定的精度和稳定性㊂通过对双目距离原理的研究,本文开发了一种基于双目视觉的目标测距和检测系统,通过收集图像㊁校准相机㊁处理图像并进行比较,最后进行目标测试㊂实验表明,目标测距和检测系统具有良好的精度和可行性㊂下一步,笔者将继续深入研究㊁分析和提高双目视觉,消除系统测量的准确性和可靠性,研究双目视觉在智能制造设备和相关智能场景中的应用㊂参考文献[1]任慧娟,金守峰,程云飞,等.面向分拣机器人的多目标视觉识别定位方法[J ].机械与电子,2019(12):64-68.[2]赵刚,郭晓康,刘德政,等.随机工件的点云场景CAD 模型的快速识别与定位[J ].激光与红外,2019(12):1490-1496.[3]柴钰,许继科.基于机器视觉的目标识别与定位系统[J ].计算机工程与设计,2019(12):3557-3562.[4]连黎明.基于多信息融合的移动机器人定位算法[J ].西南师范大学学报(自然科学版),2019(9):89-95.[5]蒋萌,王尧尧,陈柏.基于双目视觉的目标识别与定位研究[J ].机电工程,2018(4):414-419.[6]王德海,洪伟,程群哲.基于双目立体视觉的目标识别与定位[J ].吉林大学学报(信息科学版),2016(2):289-295.[7]高如新,王俊孟.基于双目视觉的目标识别与定位[J ].河南理工大学学报(自然科学版),2014(4):495-500.[8]袁小平,张毅,张侠,等.基于改进FAST 检测的ORB 特征匹配算法[J ].科学技术与工程,2019(21):233-238.[9]BOYKOV Y ,VEKSLER O ,ZABIH R.Fast approximate energy minimization via graph cuts [J ].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ,2001(11):1222-1239.(编辑㊀王雪芬)Design of recognition and ranging system based on binocular visionZhang Runhao Yang Rui Guan YanSchool of Computer Science Xijing University Shaanxi 710123 ChinaAbstract The recognition and ranging of binocular vision mainly uses a binocular vision system to simulate the eyes of humans thereby obtaining the shape of objects and the distance between them.This paper proposes a target recognition and ranging system constructs a convolutional neural network model uses image processing technology to identify the target and calculates the target distance based on the triangular similarity principle finally achieving recognition and detection.Experimental results show that the designed target recognition and ranging system can simultaneously ensure the detection and ranging of specific targets which has certain research significance.Key words。
新型单摄像机镜像双目视觉传感器的研究
＼ ． ｂ ｎＢ ｏＤｅ ｕＬｉｏＣ ， Ｄ．Ｊｎ ｎ２０ ０ ，Ｃ ｉ ２ Ｊ Ｎａ ａ Ｌ ａ Ｏ． ＬＴ ｉａ ５ １ ９ ｎ ａ
Ａｂ ｔａ ｔ Ｄｉｃ ｓ ｈ ｒｎ ｉｌ ｆｖｓｏ ｅ ｓ ｒ ｈ ｔｕ ｔ ｒ ｎ ｄ ｌ ｆｖｓｏ ｙ ｔ ｍ ｎ ｏ ｄ ｅ ｎ ｏ ｓｒ ｃ ： ｓ ｕ ｓｔ ｅ ｐ ｉ ｃｐｅｏ ｉｉ ｎｓ ｎ ｏ ，ｔ ｅｓ ｒ ｃ ｕ ｅａ ｄ ｍｏ ｅ ｉｉｎ ｓ ｓｅ ａ ｄ ｇ ｅ ｐ ｉ ｔ ｏ
摘 要 ： 分析玻璃厚度激光折射测量原理误差 ， 通过 并以双 目立体视觉传感器三维测量模 型为基础 ， 提出一种 自动补偿玻璃
板上下表面倾 斜的单像机双 目视觉传感器模型． 变传统 的双 Ｃ Ｄ摄像机结构 为单 Ｃ Ｄ摄像机 结构 ， 装一组对称 光学反射 Ｃ Ｃ 加 镜， 镜像 出一对虚拟摄像机 ， 可在同一 个 Ｃ Ｄ像 面上采 集到存在视差的两 幅图像 ， 而消除玻璃 板上下表 面倾斜 角引起 的系 Ｃ 从 统误差 ； 建立 了标定数学模型 ， 确定视觉传感器测量模 型的标定方法 ． 并
ａ ａｙ ｉ ｂ ｕ ｈ ｎ ｌ ｅ ｃ ｏ ａ ｃ ｒ ｃ ｒ ｍ ｈ ｔｕ ｔ ｒ ．Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅｔ ｉ ｅ ｓｏ ａ ｉｏ ｕａ ｉｉｎ ｎ ｌｓｓａ ｏ ｔｔ ｅｉｆｕ ｎ ｅｔ ｃ ｕ ａ ｙｆｏ ｔ ｅｓ ｒ ｃ ｕ ｅ ｓ ｄｏ ｈ ｗｏｄｍ ｎ ｉ ｎ ｌ ｎ ｃ ｌｒｖｓｏ ｂ
ＥＥＡＣＣ： ２ ０Ｃ ７３
新 型单 摄 像 机镜 像 双 目视 觉 传 感 器 的研 究
张 铫 王 宝光Ｈ ， ， 李亚标 卢 慧卿 于水 良 ， ，
（． １天津大学精密测试技术及仪器 国家重点实验室 ， 天津 ３ ０ ７ ；． ０ ０ ２ ２ 济南鲍 德炉料有 限公 司 ， 济南 ２ ０ ０ ） ５ １９
《2024年度基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》范文
《基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，计算机视觉技术在许多领域中得到了广泛的应用。
其中，双目立体视觉定位和识别技术以其高精度、高效率的特点，在机器人导航、工业检测、无人驾驶等领域展现出巨大的应用潜力。
本文将围绕双目立体视觉定位和识别技术进行深入的研究和探讨。
二、双目立体视觉技术概述双目立体视觉技术是一种模拟人类双眼视觉的计算机视觉技术。
通过模拟人眼的视差感知原理，双目立体视觉技术利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，然后通过图像处理和算法分析，得到场景中物体的三维信息。
双目立体视觉技术主要包括相机标定、图像获取、图像预处理、特征提取、立体匹配、三维重建等步骤。
三、双目立体视觉定位技术双目立体视觉定位技术是双目立体视觉技术的核心部分，它通过计算左右相机获取的图像间的视差信息，实现场景中物体的三维定位。
具体而言，双目立体视觉定位技术首先需要对相机进行精确的标定，以获取相机的内外参数。
然后通过图像预处理和特征提取，获取场景中的特征点或特征线。
接着，利用立体匹配算法，将左右相机获取的图像进行匹配，得到视差图。
最后，根据视差信息和相机的内外参数，计算得到场景中物体的三维坐标信息。
四、双目立体视觉识别技术双目立体视觉识别技术是在定位技术的基础上，进一步对场景中的物体进行分类和识别。
通过分析物体的形状、大小、纹理等特征信息，结合机器学习、深度学习等算法，实现对物体的识别和分类。
双目立体视觉识别技术可以广泛应用于无人驾驶、机器人导航、工业检测等领域。
五、双目立体视觉技术的应用双目立体视觉技术在许多领域都得到了广泛的应用。
在无人驾驶领域，双目立体视觉技术可以实现车辆的定位和障碍物识别，提高车辆的行驶安全性和自动驾驶的准确性。
在机器人导航领域，双目立体视觉技术可以帮助机器人实现精准的路径规划和导航。
在工业检测领域，双目立体视觉技术可以实现对产品的快速检测和质量控制。
六、研究展望随着计算机视觉技术的不断发展，双目立体视觉定位和识别技术将会有更广泛的应用前景。
双目立体视觉测距原理
双目立体视觉测距原理双目立体视觉系统由两个相机组成，每个相机代表一个眼睛。
相机之间的距离通常被称为基线（baseline）。
在观察同一个目标时，两个相机会获取两个稍微不同的图像。
这是因为两个相机的位置不同，导致从不同角度观察到的目标图像有所偏移。
基于这个差异，我们可以使用视差原理来计算目标的距离。
视差是指两个眼睛在看同一个目标时，两个图像中相同物体之间的像素差异。
这个差异是由于目标在三维空间中的位置和相机的视角造成的。
我们可以通过比较两个图像的像素来计算出这个视差。
为了进行视差计算，我们首先需要进行图像配准。
这意味着将两个图像对齐，使得相同的物体在两个图像中位置相同。
这可以通过计算两个图像之间的特征点匹配来实现。
一旦图像对齐完成，我们就可以计算图像中像素之间的视差。
计算视差的常见方法是使用极线约束（Epipolar constraint）和匹配算法。
极线约束是指在双目视觉中，两个相机的对应像素点位于相应极线上。
换句话说，一个像素只能与另一个图像中相同视线上的像素匹配。
这个约束可以减少计算量并提高匹配的准确性。
匹配算法的选择取决于具体的应用需求和计算资源。
一些常见的匹配算法包括块匹配（block matching）、图像金字塔（image pyramid）和灰度共生矩阵（gray-level co-occurrence matrix）方法。
这些算法可以在图像中最佳匹配，并计算出视差值。
一旦获取了视差值，我们可以使用三角测量原理来计算目标的距离。
三角测量基于几何原理，通过知道基线长度和视差值，我们可以计算出目标的距离。
双目立体视觉测距原理有许多应用。
在工业领域，它可以用于机器人导航、三维重建和物体检测。
在医疗领域，双目视觉可以用于辅助手术和视觉康复。
在自动驾驶和无人机等领域，双目视觉可以帮助测量目标距离并进行障碍物检测。
总结起来，双目立体视觉测距原理利用两个相机观察同一目标，并计算出视差值来测量目标的距离。
单摄像机立体视觉测量的研究
相 对 于较 成 熟 的双 摄 像 机 的 基 于 双 目立 体 视 觉 的测 量结 构 ， 摄像 机 立 体视 觉 ¨ 是 在 允许 的测 单
量 精度 范 围内 ， 尽量 的简 化 测量 系统 而 采用 的一 种
结 构 ， 基本 结构如 图 １ 示 。 其 所 图 １由 反 射 镜 片 、 完 成 单 摄 像 机 ｃ 的 像 面 拆 分 ， 终 构 成 虚 拟 摄 像 机 ｃ小 最 ｃ 空 间点 Ｐ会 通 过 反 射 镜 片 成 像 在 虚 拟 摄 像 机 ， 上 （ 像 机 ｃ 的左 右 像 面 ）， 根 据 视 差 原 理 进 行 摄 再 空 间点求 解 ， 摄 像 机 立 体 视 觉 基 于 传 统 的 视 差 单 原 理 ， 于立 体 视 觉 法 ， 构 设 计 依 托 于立 体 视 觉 源 结
模型。
第一作者简介 ： 贵（９ Ｏ ） 男 ， 无为人 ， 邾继 １７ 一 ， 安徽 博士 ， 教授 ， 研 究方 向： 视觉检测 。Ｅ ｍ ｉ ｊｕ ｈ ＠ ｕ ｅ ｕ ｃ 。 — ａ ：ｇｉ ｕ ．ｄ ．ｎ ｌｉ ｚ
维普资讯 科学技 Nhomakorabea术
与
工
程
⑥ ２０ Ｓｉ Ｔｃ． ｎｎ． ０７ ｃ ｅ Ｅ ｇｇ ． ｈ
单摄 像 机 立 体视 觉 测 量 的研 究
邾继贵 杨金峰 李艳 军 叶声华
（ 天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室 ， 天津 ３０ ７ ） ００ ２
摘
要
立体视觉测量 的单摄像机结构相对双摄像 机结构在 结构尺 寸、 检测速度和 经济成本上有 明显的优势 ， 有着广泛 的应
基于深度学习的双目立体视觉关键技术研究
基于深度学习的双目立体视觉关键技术研究随着深度学习技术不断地深入发展，其在计算机视觉领域的应用得到了越来越广泛的探索和应用，其中双目立体视觉技术便是其中的一个重要方向。
那么，基于深度学习的双目立体视觉关键技术究竟是什么？它有什么作用和应用场景呢？本文将对这些问题进行一定的探讨和分析。
一、什么是双目立体视觉技术？双目立体视觉技术是一种通过两个摄像机分别拍摄同一场景的图像，然后通过计算机视觉技术将这两张图像进行配对，最终得到一个三维的深度图像，以模拟人类双眼观察物体的效果。
相对于单目视觉技术，双目立体视觉技术能够提供更加丰富的信息，包括物体的距离、深度、大小等，这在机器人导航、三维重建、虚拟现实、安防监控等领域都有着广泛的应用。
二、基于深度学习的双目立体视觉关键技术传统的双目立体视觉技术主要是通过构建匹配代价函数，利用像素级别的匹配方法获取两幅图像之间的对应关系，并进而计算出深度信息。
然而，由于环境、光照、物体材质等因素的影响，传统的双目立体视觉技术往往难以获得准确的深度信息。
基于深度学习的双目立体视觉技术则可以通过神经网络的学习和训练，将图像中的区域特征提取出来，进而实现更加精准和准确的深度信息获取。
具体来说，基于深度学习的双目立体视觉关键技术主要包括以下方面：1、基于神经网络的立体匹配算法传统的立体匹配算法主要是通过计算左右两个视角内不同像素之间的匹配代价，并选择匹配代价最小的一组像素作为匹配结果。
而基于深度学习的立体匹配算法则是通过训练一个深度卷积神经网络（CNN）来提取出深度信息的特征，再通过卷积核匹配图像，从而获取更加精准和准确的深度信息。
2、深度学习的特征提取和表示学习利用深度学习模型可以对图像进行特征提取和表示学习，将图像中的区域特征提取出来，包括边缘、角点、纹理等。
这些特征能够进一步用于深度估计和视差计算等任务中，以提升深度信息的准确度和精度。
3、基于深度学习的图像生成和增强技术基于深度学习的图像生成和增强技术可以通过生成对抗网络（GAN）和卷积神经网络将图像进行合成和增强。
双目视觉测距技术研究及应用
双目视觉测距技术研究及应用随着科技的飞速发展，人类对于高精度的测距需求也越来越高。
其中，双目视觉测距技术无疑是一种重要的技术手段。
在这篇文章中，我们将探讨双目视觉测距技术的原理、优缺点、应用情况以及未来发展趋势。
1. 双目视觉测距技术原理双目视觉测距技术，顾名思义，就是通过获取物体在两个视点下的图像信息，利用视差（即两个视点下的图像差异）计算出物体的距离。
在具体实施中，需要将两个摄像头分别放置在一定距离内，在实时采集两个视点下的图像信号，并将其通过计算机进行处理，得到距离等目标参数。
2. 双目视觉测距技术优缺点与传统测距技术相比，双目视觉测距技术具有以下优点：（1）测距精度高。
双目视觉测距技术可以利用两个视点提供的图像信息，剔除光照、尺寸等因素的影响，从而实现更为准确的距离测量。
（2）测距范围广。
由于双目视觉测距技术不受光源、物体大小等因素的限制，它的测距范围比传统技术更为广泛。
（3）应用范围广泛。
双目视觉测距技术可以用于形态检测、机器人控制、医疗诊断等领域，具有很大的应用潜力。
然而，双目视觉测距技术也有一些缺点：（1）计算复杂度高。
由于需要进行多余的图像处理，双目视觉测距技术的计算复杂度比较高，需要使用高性能计算机。
（2）对环境光线敏感。
双目视觉测距技术对环境光线的变化十分敏感，需要进行相应的补偿，否则可能会影响测距精度。
3. 双目视觉测距技术应用情况目前，双目视觉测距技术已经被广泛应用于各个领域。
以下是其中一些典型应用：（1）机器人控制。
在机器人运动控制中，测量目标与机器人的距离十分重要。
双目视觉测距技术可以实现对机器人运动轨迹的高精度跟踪控制。
（2）三维成像。
在三维成像领域，双目视觉测距技术具有不可替代的地位。
通过对不同视角的图像信息进行融合处理，可以快速生成高精度的三维成像图。
（3）安防监控。
在安防监控领域，双目视觉测距技术可以快速准确地检测出目标物体距离，以及目标移动方向等相关信息，对于防范犯罪、提高治安水平具有重要的作用。
《基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》范文
《基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，计算机视觉技术在众多领域中得到了广泛的应用。
其中，双目立体视觉定位和识别技术以其高精度、高效率的特点，在机器人导航、无人驾驶、三维重建等领域中发挥着越来越重要的作用。
本文旨在研究基于双目立体视觉的定位和识别技术，分析其原理、方法及在各领域的应用，以期为相关研究提供参考。
二、双目立体视觉原理双目立体视觉技术基于人类双眼的视觉原理，通过两个相机从不同角度获取物体的图像信息，然后利用图像处理技术对两幅图像进行匹配、计算，从而得到物体的三维空间信息。
该技术主要包括相机标定、图像预处理、特征提取与匹配、三维重建等步骤。
三、双目立体视觉定位技术双目立体视觉定位技术是利用双目相机获取的图像信息，通过图像处理算法对物体进行定位。
该技术主要包括以下步骤：1. 相机标定：确定相机内参和外参，包括相机的焦距、光心位置、畸变系数等。
2. 图像预处理：对两幅图像进行去噪、平滑等处理，以便更好地提取特征。
3. 特征提取与匹配：利用特征提取算法（如SIFT、SURF等）提取两幅图像中的特征点，并通过匹配算法（如暴力匹配、FLANN匹配等）找到对应的特征点。
4. 三维定位：根据匹配的特征点，利用三角测量法等算法计算物体的三维空间坐标。
四、双目立体视觉识别技术双目立体视觉识别技术是在定位技术的基础上，进一步对物体进行分类、识别。
该技术主要包括以下步骤：1. 特征描述与分类：根据提取的特征点，建立物体的特征描述符，并通过分类器（如支持向量机、神经网络等）进行分类。
2. 模式识别：利用机器学习等技术对物体进行识别，包括目标检测、语义分割等。
3. 深度学习应用：利用深度学习算法（如卷积神经网络等）对物体进行更精确的识别和分类。
五、应用领域双目立体视觉定位和识别技术在众多领域中得到了广泛的应用，主要包括以下几个方面：1. 机器人导航与无人驾驶：通过双目相机获取周围环境的信息，实现机器人的自主导航和无人驾驶。
基于双目立体视觉的深度测量
式中，（XwiYwiZwi）为空间第i点的坐标；（ui,vi）为第i点的 图像坐标；M称为投影矩阵，mij为其第i行j列元素。
⎧Xwi ⋅ m11 +Ywi ⋅ m12 + Zwi ⋅ m13 +m14 −ui (Xwi ⋅ m31 +Ywi ⋅ m32 + Zwi ⋅ m33) = ui ⋅ m34 ⎨ ⎩Xwi ⋅ m21 +Ywi ⋅ m22 + Zwi ⋅ m23 +m24 −vi (Xwi ⋅ m31 +Ywi ⋅ m32 + Zwi ⋅ m33) = vi ⋅ m34
当选择的摄像机坐标系与世界坐标系原点重合时，此即为所求。
五．摄像机标定
上述方程组表示，如果标定目标上有n个己知点，并知道 它们的空间坐标与对应的图像坐标，则有2*n个关于M矩阵 元素的线性方程，用矩阵的形式表示为下式：
1 0 0 0 0 − u1 Xwi − u1Ywi 0 Xwi Ywi Zwi 1 − v1 Xwi − v1Ywi M 1 0 0 0 0 − un Xwn − un Xwn 0 Xwn Ywn Zwn 1 − vn Xwn − vnYwn − u1Zwi ⎤⎡m11⎤ ⎡u1 ⎤ ⎢m ⎥ ⎢v ⎥ − v1Zwi ⎥ ⎥⎢ 12⎥ ⎢ 1 ⎥ ⎥⎢ M ⎥ = ⎢ M ⎥ ⎥⎢ ⎥ ⎢ ⎥ − un Xwn⎥⎢m32⎥ ⎢un ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ − vn Zwn ⎥ ⎦⎣m33⎦ ⎣vn ⎦
式中，ax1，ay1，ax2，ay2为摄像机的内部参数，u0，v0为 图像的主点（即图像的中心点）在图像坐标系的坐标。
七、深度测量
由上式解出Xc1，Yc1，Zc1得 ：
⎧ a x 2 (u1 − u 0 ) d ⎪ X c1 = a x 2 ( u1 − u 0 ) − a x1 ( u 2 − u 0 ) ⎪ ⎪ ⎪ a x 1 ⋅ a x 2 ( v1 − v 0 ) d ⎪ Y = ⎨ c1 a y 1 [ a x 2 ( u 1 − u 0 ) − a x 1 ( u 2 − u 0 )] ⎪ ⎪ ⎪ a x1 ⋅ a x 2 ⋅ d ⎪ Z = ⎪ c1 a ( u − u ) − a ( u − u ) x2 1 0 x1 2 0 ⎩
双目视觉测距国内外研究综述
双目视觉测距国内外研究综述一、引言双目视觉测距是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它通过模拟人类双眼来获取场景的深度信息。
双目视觉测距技术在机器人导航、三维重构、智能交通等领域具有广泛的应用前景。
本文将对国内外双目视觉测距的研究进行综述，以期全面、详细、完整地探讨该主题。
二、双目视觉测距原理双目视觉测距原理基于视差的概念，即两个摄像机观察同一场景时，由于视点的差异，同一物体在两个图像中的位置会有所偏移。
通过计算这个偏移量，可以推导出物体到摄像机的距离。
2.1 视差计算方法视差计算方法可以分为基于特征点的方法和基于区域的方法。
2.1.1 基于特征点的方法基于特征点的方法通过提取图像中的特征点，如角点、边缘等，计算特征点在两个图像中的视差，从而得到深度信息。
常用的算法有SIFT、SURF、ORB等。
2.1.2 基于区域的方法基于区域的方法将图像划分为若干个区域，然后计算这些区域的视差。
常见的算法有块匹配、全局优化等。
2.2 双目标定双目标定是双目视觉测距的前提，它的目标是确定两个摄像机之间的几何关系。
常用的双目标定方法有张正友标定法、Tsai标定法等。
三、国内双目视觉测距研究国内在双目视觉测距方面的研究取得了很多进展，以下是其中的几个重要研究成果。
3.1 XXX方法XXX方法是一种基于特征点的双目视觉测距方法，它通过提取图像中的关键点，并利用这些关键点的视差信息计算深度。
该方法在实验中取得了较好的测距精度。
3.2 XXX方法XXX方法是一种基于区域的双目视觉测距方法，它将图像划分为多个区域，并利用区域间的视差信息计算深度。
该方法在复杂场景中表现出较好的鲁棒性。
3.3 XXX方法XXX方法是一种结合了特征点和区域的双目视觉测距方法，它通过提取图像中的关键点和区域，综合利用它们的视差信息计算深度。
该方法在复杂光照条件下具有较好的稳定性。
四、国外双目视觉测距研究国外在双目视觉测距方面也有很多杰出的研究成果，以下是其中的几个代表性研究。
双目立体视觉测距技术
双目立体视觉测距技术马肖;舒博伦;李景春【摘要】Based on the principle about the optical parallax of human's eyes,taking pictures for the same thing by two cameras whose function is identical to each other.Then we could work out the actual distance from cameras to the object according to the optical parallax of different pictures shot before.Thus the binocular stereo vision range would be realized.This paper introduces every step of the optical range-measuring system in detail.It uses MATLAB as a tool to improve and optimize some of the steps and practical methods to some extent,on the basis of some related researches.%基于人眼视差的原理,采用两台性能相同的相机从不同角度对同一物体进行拍摄,然后再根据获取的不同图像的视差计算出物体的实际距离,从而实现了双目立体视觉测距.本文对双目视觉测距系统的各个步骤作了详细介绍,并在相关理论研究的基础上,以MATLAB软件为工具,对其中的步骤进行了一定的改进和优化.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2016(024)004【总页数】3页(P81-83)【关键词】双目立体视觉;视差;测距;MATLAB软件【作者】马肖;舒博伦;李景春【作者单位】沈阳航空航天大学创新学院, 辽宁沈阳 110136;沈阳航空航天大学创新学院, 辽宁沈阳 110136;沈阳航空航天大学机电工程学院, 辽宁沈阳 110136【正文语种】中文【中图分类】TN98所谓的计算机视觉是指用各种成像系统代替视觉器官作为输入敏感手段，由计算机来代替大脑完成处理和解释［1］。
《2024年基于计算机立体视觉的双目立体成像研究》范文
《基于计算机立体视觉的双目立体成像研究》篇一一、引言随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉技术已成为现代科技领域中一个重要的研究方向。
其中，双目立体成像技术作为计算机立体视觉的重要应用之一，已经得到了广泛的应用。
本文旨在探讨基于计算机立体视觉的双目立体成像技术的研究现状、基本原理以及其在实际应用中的价值。
二、双目立体成像技术的基本原理双目立体成像技术是基于人类双眼的视觉原理，通过模拟人眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度拍摄同一场景，获取场景的深度信息，从而实现三维重建。
其基本原理包括图像获取、图像预处理、特征提取、立体匹配和三维重建等步骤。
在图像获取阶段，双目相机通过各自的镜头拍摄同一场景的左右两张图像。
接着，进行图像预处理，包括去噪、校正等操作，以改善图像质量。
然后，通过特征提取算法提取出左右图像中的特征点。
在立体匹配阶段，根据一定的匹配准则，将左右图像中的特征点进行匹配，从而得到视差图。
最后，通过三维重建算法，根据视差图和相机参数，计算出每个像素点的三维坐标，实现三维重建。
三、双目立体成像技术的研究现状目前，双目立体成像技术已经得到了广泛的应用。
在研究方面，国内外学者对双目立体成像技术的各个阶段进行了深入研究。
在图像获取阶段，研究者们致力于提高相机的分辨率和拍摄速度，以获取更清晰的图像。
在图像预处理和特征提取阶段，研究者们通过改进算法，提高了图像处理的效率和准确性。
在立体匹配阶段，研究者们提出了多种匹配算法，如基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法等，以提高匹配精度和速度。
在三维重建阶段，研究者们通过优化算法，提高了三维重建的精度和效率。
四、双目立体成像技术的应用双目立体成像技术在实际应用中具有广泛的价值。
首先，在机器人导航和避障方面，双目立体成像技术可以实现机器人对环境的感知和识别，为机器人提供准确的导航和避障信息。
其次，在三维重建和虚拟现实方面，双目立体成像技术可以实现对场景的三维重建和虚拟现实的呈现，为人们提供更加真实和沉浸式的体验。
基于双目立体视觉安全车辆间距测量技术研究
在 左 右 摄 像 头 所 获 得 的立 体 图 像 对 应 的不 同 坐标 ， 算 出 目标 车 辆 到 摄 像 头 的距 离 。试 验 结 果 表 计
明， 该测距方 案测量精度高 、 测量范 围广 ， 能满足智 能交通 中车辆安 全距 离测量 的实际需要 ， 是一 种有效 的前方车距测量方案。本文 的研究方法 ， 同样适用 于对车辆前方其他 目标物的距离测量 。
本 方法 的有 效性 。
＝
图 １ 双 目成 像 示 意 图
则根 据照 相机 成像 的线性 理论 得
，
ｗ
ｗ
ｗ
乙
（） １
ｚ ｎ
科 ＝ １ ）
Ｊ ２ 】 ｌ
（） ２
式 中 ： ’ｚ ’ ｚｎ ， 分别 为 点 Ｐ 在 ２个 摄像 机 坐标 系
１ 双 目立 体 视 觉 原 理
立 体视 觉 是 计算 机 视 觉 的一 个重 要 分支 ， 它 利 用成像 设 备从不 同 的位置 获取 被测 物体 的 ２幅 或 多幅 图像 ， 根据 三角 测量原 理 ， 通过 计算 图像对
中的 轴 （ 光轴 ） 标 ； ¨， ｊ ， ） （ ∞， ５ 坐 （ ｙ” １和 ｙ∞， １ 分 别为 图 １中 尸－ 尸 在各 自图像坐 标 系下 的 ） 和 ｚ
关键词 双 目视 觉 ； 辆 间 距 ； 体 图像 对 车 立
文献标识码 ： Ａ 中 图法 分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ３１
Ｏ 引 言
随着 高速公 路 的飞 速发展 和汽车保 有量 的迅
速增 加 ， 年来 ， 国公 路交 通事 故 频 繁发 生 ， 近 我 给
应 点问 的位置偏 差 ， 获取 目标 的三维 信息 ， 而测 进
双目视觉测距国内外研究综述
双目视觉测距国内外研究综述双目视觉测距技术是一种利用两个摄像机来获取深度信息的技术。
随着计算机视觉和机器视觉技术的不断发展，双目视觉测距技术已经在各个领域得到了广泛应用。
本文旨在综述近年来在双目视觉测距领域国内外的研究现状和最新进展。
国内双目视觉测距研究我国的双目视觉测距研究起步较早，早在上世纪80年代就开始有学者开始探究双目视觉测距的基本理论。
近年来，随着深度学习等新兴技术的兴起，一批新的双目视觉测距算法相继出现。
其中，基于卷积神经网络（CNN）的双目视觉测距算法得到了广泛应用。
通过训练一个全卷积神经网络，可以在不同数据集上得到较好的结果（如KITTI数据集上的误差小于1%），证明了基于CNN的双目视觉测距算法的高效性和准确性。
国外双目视觉测距研究国外的双目视觉测距研究也取得了很大的进展。
近年来，许多高效和准确的双目视觉测距算法相继出现。
其中，基于卷积神经网络的双目视觉测距算法也在国外得到了广泛的研究。
例如，Deep3DBox、DispNet和Pseudo-lidar等算法，在KITTI数据集上取得了很好的效果。
同时，也有一些基于几何学的传统算法，如MatchNet等，可以取得较好的效果。
双目视觉测距技术的应用双目视觉测距技术在计算机视觉和机器人领域得到了广泛的应用。
例如，在自动驾驶领域，通过双目相机获取道路上车辆和物体的深度信息，可以实现车辆的自动驾驶；在机器人领域，双目相机可以帮助机器人对周围环境进行3D建模和识别，实现机器人导航和路径规划等功能。
结论双目视觉测距技术作为一种获取深度信息的有效手段，已经得到了广泛应用。
基于卷积神经网络的双目视觉测距算法在近年来得到了较广泛的关注和研究，取得了较好的效果。
双目视觉测距技术在计算机视觉和机器人领域有着广泛的应用前景，预计未来还将继续得到研究和应用。
计算机视觉中的双目视觉和3D重建技术研究
计算机视觉中的双目视觉和3D重建技术研究一、双目视觉技术双目视觉技术，是指通过两个相互平行的摄像机，以其中一个摄像机为参考，将两个图像之间的距离关系确定下来，利用该距离实现三维空间的建模，以及立体图像的合成。
该技术在计算机视觉和人工智能的相关领域中得到广泛的应用。
1.1 双目视觉原理双目视觉的原理是两个摄像机拍摄一个场景，由于两个摄像机之间的距离不同，导致拍摄到的左右图像之间存在差异，称为视差。
通过视差，可以计算出物体到两个摄像机的距离，推导出物体的三维坐标。
这种原理被称为视错觉裸眼立体原理。
1.2 双目视觉技术应用双目视觉技术经常应用于机器人、安防系统、虚拟现实等领域。
机器人利用此技术可以实现自动导航、拍摄外部环境等功能。
安防系统中采用双目视觉技术，可以计算出不同角度的人脸，并进行三维重建，提高了识别准确率。
在虚拟现实中，利用双目视觉技术可以实现真实的立体效果和交互体验。
1.3 双目视觉技术发展趋势双目视觉技术逐渐向深度学习和机器学习方向发展。
强化学习和深度学习技术在机器视觉算法中愈发流行，包括双目视觉技术也是如此。
其中深度学习技术能够大大提高深度图像重建和视差计算的精度。
如将深度学习技术应用到视差计算中，能够极大提高立体视觉的精度。
二、3D重建技术3D重建技术，是指利用计算机运算，将现实中三维的物体建立出来，并在计算机中进行三维建模、渲染、动态模拟等操作。
这种技术被广泛应用于工业设计、建筑设计、虚拟现实、影视动画等领域。
2.1 3D重建技术的原理3D重建技术主要基于视觉成像技术、点云扫描技术等原理，将物体在现实中的三维形态，通过以上技术转换为计算机中的三维形态，并生成模型，对物体的表面进行贴图，并对其进行物理效果的模拟。
2.2 3D重建技术应用3D重建技术应用广泛，从建筑设计、工业设计、产品设计到虚拟现实和影视动画等各个领域。
例如在建筑设计中，建筑师可以将建筑物的三维模型在计算机中进行展示，以便更好地了解建筑物的设计细节。
基于双目立体视觉车辆距离测量算法的研究的开题报告
基于双目立体视觉车辆距离测量算法的研究的开题报告一、研究背景随着汽车的快速发展，尤其是自动驾驶技术的逐渐成熟，车辆的智能化程度不断提高。
其中，车辆的距离测量技术是车辆智能化控制的关键技术之一。
现有的车辆距离测量技术主要包括雷达、激光测距仪等，这些技术虽然精度高，但价格昂贵，对于普通消费者来说难以承受。
而基于双目立体视觉的车辆距离测量技术则具有成本低、精度高等优点，在车辆智能化控制中具有广阔的应用前景。
二、研究内容本研究旨在基于双目立体视觉技术，开发一种车辆距离测量算法，具体研究内容包括：1. 研究车辆距离测量的基本原理和方法，重点介绍双目视觉系统的构成和工作原理。
2. 系统研究双目图像配准算法和深度信息计算方法，得到车辆距离的精确测量结果。
3. 对基于双目视觉的车辆距离测量算法进行实现和测试，评估算法的准确性、可靠性和实用性。
三、研究意义1. 提高车辆距离测量的精度和准确性，为车辆智能化控制提供更加精准的数据支撑。
2. 降低车辆距离测量成本，扩大车辆智能化控制应用范围。
3. 探索基于双目视觉技术的应用前景，为双目视觉技术在车辆智能化领域的推广和应用提供技术支撑。
四、研究方法和技术路线本研究将采用文献综述和实验研究相结合的方法，具体技术路线如下：1. 文献综述阶段，对车辆距离测量技术、双目视觉系统原理以及相关算法进行梳理和分析。
2. 基于OpenCV和Python两种编程语言，搭建双目视觉系统，并得到距离测量的初始结果。
3. 对双目图像进行像素级匹配、去噪、滤波等算法处理，提取深度信息。
4. 对算法进行实验验证，并进行数据分析和处理，评估算法的准确性和可靠性。
五、研究进度安排1. 研究方案设计：1个月2. 文献综述：2个月3. 双目视觉系统搭建和算法实现：3个月4. 实验验证和数据分析：2个月5. 论文写作和答辩准备：2个月六、预期研究成果1. 开发一种基于双目立体视觉的车辆距离测量算法，可用于车辆智能化控制中。
基于单目视觉的实时测距方法研究
基于单目视觉的实时测距方法研究近年来，自动驾驶、无人机等领域的快速发展，对实时测距技术提出了更高的要求。
实时测距是指通过使用单目视觉系统，即利用一台摄像机采集的图像来实现物体到摄像机的距离的实时测量。
目前，实时测距方法主要分为几种：立体视觉法、红外相机法、结构光法等。
其中，基于单目视觉的实时测距方法有着成本低、使用方便等优点，因此备受研究者的关注。
区域方法中常用的测距算法有基于光流的方法和基于重要性采样的方法。
基于光流的方法通过分析同一目标在图像序列中的运动，从而估计物体的距离。
而基于重要性采样的方法则是通过采样图像中的像素点，并利用像素点之间的关系来估计距离。
这两种方法在实时性和准确性上都存在一定的问题，需要进一步的改进。
特征方法中常用的测距算法有基于角点的方法和基于线条的方法。
基于角点的方法通过识别图像中的角点，并计算角点之间的距离来估计物体的距离。
而基于线条的方法则是通过检测图像中的线条，并计算线条的长度来估计物体的距离。
这两种方法的计算复杂度较低，速度较快，但对于复杂场景的测距效果较差。
为了提高基于单目视觉的实时测距方法的准确性和实时性，研究者们进行了一系列的探索。
一种方法是结合多种测距算法，例如结合角点和线条进行测距。
另一种方法是引入深度学习的方法，通过训练神经网络来进行测距。
这些新方法能够显著提高测距的准确性和实时性，但是需要更多的数据和计算资源来支持。
综上所述，基于单目视觉的实时测距方法是现代计算机视觉领域中的热门研究方向。
尽管目前已经存在一些有效的测距方法，但仍然需要进一步的研究和改进来提高准确性和实时性。
随着技术的不断发展，相信基于单目视觉的实时测距方法会在自动驾驶、无人机等领域得到更广泛的应用。
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基于单个摄像机的双目立体视觉测距技术研究
摘要：双目立体视觉测距关键是如何找到准确的匹配点。
本文介绍了利用单个摄像机在导轨上滑动来实现双目视觉系统并且利用提取目标上的角点作为匹配点来实现双目立体视觉测距的方法。
该方法简单可靠，实验结果证明了此方法的有效性。
关键词：双目立体视觉；立体匹配；视频捕捉中图分类号：TH741
文献标识码：A
文章编号：1672－9870（2008）01－0001－03
收稿日期：200726
项目基金：国家自然科学基金资助项目(60405006)作者简介：陈佳（
1981
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ÔÚ×óÓÒÁ½ÉãÏó»ú
CCD 成像
面上的像点坐标分别是
，。
则由三角关系得到
为
1
2
（1）
1系统结构
系统结构如图2所示［2］，当单个摄像机位于位置1和位置2时，分别采集包含目标特征点的图
像。
摄像机仅仅沿着
与摄像机的移动
距离有关。
如果摄像机事先移动的两个位置确定下来，该系统只需标定一次，即可构成双目视觉系统的测量系统。
系统的软件部分是基于OpenCV (Open Source Computer Vision Library )［3］和DirectShow ［4，5］
的应用程序，用DirectShow 完成的是视频捕捉和单帧图像的采集部分，开发环境为VC++6.0。
2关键技术
2.1标定方法
系统采用是通过单个摄像机在导轨上滑动来模
拟两个不同位置的摄像机，这样构成的“双目”系
图1双目立体视觉几何模型Fig.1The geometrical model
of Binocular stereo vision
图2单摄像机双目立体视觉系统
Fig.2The binocular stereo vision systerm based on
single camara
第31卷第1期2008年3月
长春理工大学学报（自然科学版）
Journal of Changchun University of Science and Technology （Natural Science Edition ）Vol.31No.1
Mar.2008
统具有相同的内部参数，基线的距离可以在导轨上
读出，这样只要标定出摄像机的有效焦距就可以完成距离的测量。
摄像机标定采用的是Zhang 平面标定法［6］，利用OpenCV 编程实现。
标定板如图3。
图3标定板
Fig.3The calibrationplate
该方法需要摄像机从不同角度拍摄标定板的多幅图像，可以通过摄像机与标定板间自由地运动得到，而且运动参数无需知道。
摄像机基于针孔成像模型，空间点
~
~
和
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2）式可以表示为
=（4）
这样标定板上每个特征点与其图像上相应的像点之间可用一个映射矩阵的估计有很多方法，本文采用的是由OpenCV 提供的函数直接得出。
假设标定板平面位于世界坐标系的平面上，即
=131
Çó
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5）和
12
=0，
22）可得两个基本方程
２=0（6）
１=2
（7）
令
以后，利用Choleski
分解算法求解出
2
2
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2
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µã¡£
Harris 角点检测是像素级的，
还要对角点子域的像素灰度进行拟合内插。
常用的拟合曲面是高斯曲面，其函数为
，
２+0
20
=
2
2
2
2
（12）
这样二维高斯曲面就可以由两个一维高斯曲线拟合来完成。
通过高斯曲面拟合内插之后就可以达到亚像素级精度。
3测量结果与误差分析
如图4所示为摄像机在不同位置时拍摄到的图像，其中只保留目标上的三个点。
从两图中的角点放大图像上可以看出角点区域的灰度有些差异，但比较其放大图像可以看出角点的位置检测的十分精确。
{
长春理工大学学报（自然科学版）2008年
2
图4在不同位置上拍摄到的目标图像Fig.4The images from two position 表1实际测量数据
Tab.1The actual data of measurement
左上角点坐标()(pixel )
右上角点坐标()(pixel )左下角点坐标()(pixel )
左图像（252.927155，124.012939）（472.938293，124.565247）（253.086047，237.340118）右图像（241.313736，123.988373）（461.449615，124.466141）（241.504248，236.962369）距离
(m )
123.6023948
124.9444366
123.9396954
注：
有效焦距：400（mm ）
从测量结果可以看出，测量点不在由两摄像机光轴所构成的平面上，而是在其上方。
所以根据图1原理得到的距离是目标点在由两摄像机光轴构成的水平面上的投影点到基线的垂直距离。
而实际需要的测量距离是目标点到两摄像机基线的垂直距离
角
控制的很小，这样
与
为两摄像机基线之间的距离，
和
轴方向上的坐标。
轴方向上的尺寸。
在考虑有匹配点匹配误差的情况下，测得距离
用
表示，则：
=
=
2
±
（16
）
=
1334.
［7］Harris C ，Stephens M J.A combined corner and edge de-tector ［C ］.Proceedings of the 4th Alvey Vision Conferen-ce ，1988：147
374．
陈佳：基于单个摄像机的双目立体视觉测距技术研究
第1期
3。