双目立体视觉被动测距

２双 目立体视觉摄像机系统参数
为 了能够对 （ ４ ）式进 行求解 ，需要确 定所 有 参数 数值 ，其 中 ｕ １ 、ｖ ｌ 和ｕ ｒ 是 匹配 后 的特
根据 以上 假 设，在左 目摄像 系统 中， 公
（ ｘ ｗ ， ｙ ｗ ， ｚ ｗ ） 表 示 ；摄像 机 的 光学 成 像系
Ｉ 摄像机 系统 （ Ｘ Ｃ ， ｙ ｃ ， ｚ ｃ ） 表 示 ，事物 的 图像 Ｉ １ 所示的 ｘ ｏ ｙ平 面内，即 图像坐标系平面 ，
Ｙ ． ｚ ｃ ）
摄
一
¨一 班 同
０
Ⅳ ｖ
Ｏ 摄 目
●
舫
像 系
丌 儿
图１ ：摄像机 系统坐标 系关系示意图 示事物 到镜 头的距 离，ｆ 表 示焦距 ，ｆ ｘ ＝ ｆ ／ ｄ ｘ ，
统
中
事 物 （ ４） 坐
桁
）
键词 】特征点提取 特征 点 匹配 Ｆ － Ｈ Ａ Ｒ Ｒ Ｉ Ｓ
征 点进 行某 种表 示， 常用 的描述 子 有 Ｂ Ｒ Ｉ Ｅ Ｆ 描述 子和 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ 描 述 子 ， 最 后 进 行 特 征 点 的 匹
配。
： 首先变换到摄像机坐标系 ， 然后通过取整 、 ： 后，变换到 图像坐标 系的行和列 。变换公
下：
托蛐 ㈣ 斟
（１ ）
通过 图 １ 可 以看到 ，摄 像机 坐标 系 就是
：
图 像 坐 标 系 和 世 界坐 标 系 的 桥 梁 ，世 界 坐 成像 坐 标 系 的 转换 关 系为 （ ３ ）式。
３特征点的寻找
目前应用 比较广泛 的 图像匹 配是特 征 点 匹配法 ，首先利用特征点算法计算特征 点的位 置 ，常用 的特 征 点有 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ特 征点 、ＨＡＲ Ｒ Ｉ Ｓ 特征 点和 Ｆ ＡＳ Ｔ特 征点；然后利用描述子对特
ｌ 像中心一般不和 Ｚ Ｃ 轴 重合 。
式 （ １ ） 中 Ｒ为单位 阵，Ｔ为零 向量 ，事物坐 征 点像 素 坐 标 ，标 定后 的 其它 系 统参 数 如 下 ： 标到 图像 坐标 的转换关 系为 （ ２ ）式 ，ｚ ｗ就是 ｕ ０ ｒ 为． １ ７ 、ｕ ０ １ 为４ ３ 、ｖ Ｏ ｌ 为． ５ ８ 、ｒ １ 为０ ． ９ ９ ９ ６ 、
事物 到 镜 头 的 距 离 。
ｒ ２为 ． Ｏ ． ０ ０ １ ０ 、ｒ ３为 ． ０ ． ０ ２ ９ ０ 、ｒ ７为 ０ ． ０ ２ ８ ９ 、 ｒ ８为 ． Ｏ ． ０ ０ ８ ６ 、ｒ ９为 ０ ． ９ ９ ９ ５ 、ｆ ｌ为 ｌ ８ ７ ２ 、ｆ ｒ为 １ ９ ０ ８ 、ｔ ｘ为 ． ２ ｌ ６ ． ２ １ 和ｔ ｚ为 ． ０ ． ０ ８ ｌ ８的值 。
简化 问题，我们假设世界坐标系 的原 点和双 目
目立体视觉 的数学表达
为 了描 述 问题的 方便 我们 定义 三个 坐标 真实世界事物 的大小、位置一般用世 界坐
视 觉 系 统 中 左 目摄 像 系 统 的摄 像 坐 标 系 重 合 ， 且 各 自成 像 系 统 的 有 效 焦 距 相 同 。
坐 标系 中事 物 的坐 标转 换到 摄像 机坐 标 由ｆ 组成 的转换矩 阵，将摄像机坐标 系中 ｌ 的坐标投影 到图像坐标 系的 Ｘ — ｙ平 面上， 把 得到 的位于 图像坐标 系 Ｘ — ｙ平面 上的坐 值 除 以表示 像 素大 小的 ｄ ｘ 、ｄ ｖ ，就得 到 坐 标系 的行 ｕ和列 ｖ ，但 由于 图像坐 标系 Ｉ 心和 摄像 机坐 标系 的 Ｚ Ｃ轴一般 不重 合，
［ ； ］ ＝ ［ ｊ ． ０ ： ｕ ｏ ｒ ］ ［ ｉ ｉ ｉ ， ￣ Ｅ ｘ － ｉ ， ［ ｉ ｉ ｉ ］ ＝ ｒ
（ ３）
公式 （ ２ ）、 （ ３ ）表示事物上 同一点的坐
标在左右两 目图像 中的像素坐标 ， 联 立（ ２ ） 、 （ ３ ） 即可得 到用像 素的位置坐标表示的事物坐标 。 但这些像素 一般得 具有某些特点才能被计算机 自动识别 并从 两幅图中找到，这就是特征点的
ｍａ ｇ ｅ＆Ｍｕ ｌ ｔ ｉ ｍｅ ｄ ｉ ａ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ・ 图像与 多媒体技术
双 目立体视觉被动测距
文／ 李永 刘 建 功
视 觉 是 人 类 获 取 周 围环 境 信
息 的重要 手 段 ， 当用 双 眼去 观 察 不 同 物 体 的 时 候 ，会 有 远 近 之 分 。 双 目立 体 视 觉 系 统 就 是 仿 照 人 的 双 眼去感 知距 离，具 体 实现 过程 如 下 ： 双 目视 觉 系 统 的 摄 像 机 标 定 、 双 目摄 像 机 同 时 获 取 图 像 、 图像 预 处理 、特 征 点提取 、特 征 点 匹配和 空间 坐标 计 算。本 文从 双 目视 觉 系统 的原 理 出发 ，推 导 了双 目视 觉 系统 的数 学表 达式 ， ’ 分 析 了几 种 不 同的特 征点 提取 方 法，提 出 了 Ｆ － Ｈ Ａ Ｒ Ｒ Ｉ Ｓ方 法 ，提 高 了计 算效 率 ，利用 双 向 交叉 匹配 办法 匹配 特征 点 ，在 利用 几何 约 束， 剔除误 匹配点 ， 原 理简单 易懂 ， 效 果 比较 理想 。试验 中采 用畸 变 效应 小的摄像机 （ 即不考虑畸 变 ） ， 且摄 像 机 已做 过 标定 ： 图像 预 处 理 就是 一 些 简单 的平 滑 滤波； 图 像分辨率为 ２ ０ ４ ８ ＊ １ ５ ３ ６ 。
ｆ ｙ ＝ － － ｆ ／ ｄ ｙ ，表示有效焦距 。 在 单 目摄 像 机 系 统 中 ， 世 界 坐 标 系 到 图
公式 （ ２ ）、 （ ３ ）、 （ ４ ） 中角 标 ｌ 表 示
左 目摄 像 机 系 统 ，Ｗ 表 示 世 界 坐 标 系 ｒ 表 示
系 至
像坐标 系 的转 换关系 用公式 （ １ ）表示 ，为 了 右 目摄像机 系统 。
识 别 和 匹配 。
＝
公 式 中 Ｒ和 Ｔ组 成 旋 转 、 平 移 矩 阵 ， 将
３ ． １特征点寻找 双 目视觉 图像没 有旋 转、尺 度变 化，不 能发挥 Ｓ Ｉ Ｆ Ｔ算子在 不变特 征提取方面 无可 比 拟的长处 ，反而暴露 出其很差 的实时性 。本文 针对 ＨＡ Ｒ ＲＩ Ｓ实时性不足和 Ｆ ＡＳ Ｔ太依赖 阈值