双目立体视觉系统

光轴会聚模型3D坐标计算（3）
在△o1 o 2 P’中有：
在△PP’o1中： 最终得：
其中，
主要内容
1：双目视觉系统模型
2：双目视觉系统关键技术 •系统标定 •立体匹配 •3D重建及后续处理
双目立体视觉系统
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双目系统标定
1：单个摄像机标定 2：系统标定
摄像机标定
双目系统标定
径向畸变
切向畸变
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结构光 (Structure Light)
光学投影器将一定模 式的结构光投射于物 体表面，在表面上形 成由被测物体表面形 状所调制的光条三维 图。
结构光的目的就是增 加三维物体的纹理信 息。
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各种结构模板光实例
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条纹与散斑
P
t=n
P
t=2
P
t=1
主要内容
1：双目视觉系统模型
2：双目视觉系统关键技术 •系统标定 •立体匹配 •3D重建及后续处理
1：唯一性约束 也就是说一幅图像上的一个像素在另一幅图像上最
多只能对应第二幅图像中的一个像素。例外情况是存在 遮挡条件下，将不存在对应点。这条约束条件是立体匹 配必须满足的。
立体匹配约束条件
2．连续性约束(Continue Constraint) 物体表面一般都是光滑的，因此物体表面上各点在
图像上的投影是连续的，其视差也是连续的。但是，由 于遮挡问题，在物体边界处，比如边界两侧的两个点， 连续性约束并不成立。 3．相似性约束(Feature Compatibility Constrain)
2：双目视觉系统关键技术 •系统标定 •立体匹配 •3D重建及后续处理
双目立体视觉系统
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双目视觉系统模型
物体的深度信息 可以通过双眼的 观察得到。
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双目立体视觉三维测量原理 (Triangulation)
双目立体视觉三维 测量是基于视差原 理。
计算公式：
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视差(Disparity)与深度(Depth)的关系
极线几何 (Epipolar Geometry)
基线：左右两像 机光心的连线；
极平面：空间点 ，两像机光心决 定的平面；
极点：基线与两 摄像机图像平面 的交点；
极线：极平面与 图像平面的交线 。
极平面
P
Pl
Pr
极线
pl
pr
Ol
el
极点
er
Or
基线
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极线几何 (Epipolar Geometry)
Programming), 图像分割(graph-cut), etc.
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图像匹配方法
图像匹配方法
ห้องสมุดไป่ตู้像匹配方法
图像匹配方法
图像匹配方法
特征匹配 VS 区域匹配
特征匹配 (Feature match)：
速度快，匹配效率高； 特征的提取可以到亚像素级别，精度较高； 匹配元素为物体的几何特征，对照明变化不敏感； 重建需要拟合。
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图像校正 (Rectified Images)
在校正图像中所有极线都平行
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图像校正 (Rectified Images)
把极点拉向无穷远处。
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图像校正 (Rectified Images)
校正后
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图像匹配方法
图像匹配方法
区域匹配
局部算法 (Local/window-based algorithms):
双目系统标定
只与摄像机内部
结构有关，称这些参数为摄像机内部参数；M2 完全由摄像机相对
于世界坐标系的方位决定，称为摄像机外部参数，确定某一摄像机 的内外参数，称为摄像机定标。
双目系统标定
用两个摄像机同时观察周围环境，如果外参数分别用 R1 、 t 1与 R2 、t2 表示，则R1 、t1 表示C1 摄像机与世界坐标系之间的相对位置， R2 、t2 表示 C2 摄像机与世界坐标系的相对位置。对任意点P，如它 在世界坐标系、 C1 坐标系与C2 坐标系下的非齐次坐标分别为Xw 、 Xc1 、Xc2 ，则
双目立体视觉三维 测量是基于视差原 理。
计算公式：
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3D坐标计算
双目立体视觉系统
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光轴平行模型3D坐标计算
则三维坐标为(X/W, Y/W, Z/W).
双目立体视觉系统
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双目视觉系统模型
光轴会聚模型
O，O’分别为相机光心，
光轴会聚模型3D坐标计算（1）
O，O’分别为相机光心，
X
Zc
双目立体视觉系统
2
背景
立体视觉通过设计和模仿人类视觉来获得物体 深度信息。
它在逆向工程、测试测量、文化产业、公共安 全、视觉导航、地图生成、航空勘测等领域都有很 好的应用价值。
二维信息与三维信息的结合，也为一些具体的 工程问题提供了方法，如目标识别的图像分割。
双目立体视觉系统
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主要内容
1：双目视觉系统模型
在匹配点的一个特定窗口中计算相似度。 SSD， SAD， MSE， MAD，etc.
全局算法 (Global algorithms)：
能量方程： E(d ) Edata (d ) Esmooth (d ) 模拟退火(Simulated annealing), 动态规划 (Dynamic
双目立体视觉系统
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That’s all ,thank you!
双目立体视觉系统
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u1 1v1
M
left
Y
Z
1
1
X
Zc
u2 2v2
M
right
Y
Z
1
1
光轴会聚模型3D坐标计算（1）
可以求解出X、Y、Z，在实际应用中，由于数据总是有噪声的，可 以用最小二乘法求X、Y、Z。
光轴会聚模型3D坐标计算（2）
光轴会聚模型3D坐标计算（3）
两个相机的光轴与基线形成的夹角 (α1, α2)； 基线是两台照相机物镜光学中心的连线（B）； 两台照相机的焦点(f1 ,f 2)；
视差和深度成反比关系：
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视差(Disparity)与深度(Depth)的关系
同一深度下的视差一样
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亚像素(Sub-pixel)
在某些对精度要求较高的场合，需要对视差进 一步精细化 (Refinement)，亚像素是其中的一 种方法。
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双目立体视觉三维测量原理 (Triangulation)
两个摄像机之间的几何关系可以用以下R 和 t 表示：
主要内容
1：双目视觉系统模型
2：双目视觉系统关键技术 •系统标定 •立体匹配 •3D重建及后续处理
双目立体视觉系统
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立体匹配主要难点
立体匹配主要难点
立体匹配主要难点
立体匹配主要难点
立体匹配约束条件
匹配的约束条件，就是根据所选匹配基元将现实物 理世界的某些固有属性表示成匹配所必须遵循的若干规 则，用以提高系统的去歧义匹配能力和计算效率。优良 的匹配算法口引应能充分利用尽可能多的辅助信息或者 约束条件来提高匹配的质量。
双目立体视觉系统 Binocular stereo vision system
学生：
双目立体视觉系统
1
背景
立体视觉是机器视觉的一个重要分支，立体视 觉的研究目的是使机器具有通过二维图像认知三维 环境信息的能力。
这种能力将不仅是机器能感知三维环境中物体 的几何信息（形状、位置、姿态、运动等），而且 还能对它们进行描述、存储、识别与理解，以满足 特定的需求。
物体表面上一点在两幅或多幅图像上的投影在某些 物体度量上(如灰度，灰度梯度变化等几何形状上)具有 相似性。比如空间某一个点在一条直线上，它在图像中 的投影也应该在一条直线上。 像。此约束限制了寻找对应点时的搜索范围。
立体匹配约束条件
4．顺序一致性约束(Ordering Constraint) 因为图像是对现实世界的投影，因此假如在现实世
动机:在哪寻找匹配点
P
?
Pl
Pr
极平面
极平面
极线
极点
极线约束
极线
pl
pr
匹配点必须在极线上
Ol
el
er
Or
极点
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极线方程
左右两幅图像相对应的点之间的关系可以通过 Essential 矩阵来表明。
Essential 矩阵是摄像机标定情况下用的。
公式： ( pr )T Epl 0
界中，P点在Q点的左边，则在图像上，P点仍然在Q 点 的左边。但是，如果视点的方位变化很大，这个约束条 件可能不被满足。 5．互对应约束(Mutual Correspondence Constraint)
假设搜索从左图像点足开始，找到右图像上对应的 点斥。如果任务反过来，搜索从只点丌始，但是没能找 到e，则匹配不可靠，应该被排除。这个约束有助于排 除由于遮挡，高光或噪声原因而不存在对应的那些点。 6．视差范围约束(Disparity Limit Constraint) 7. 极线约束
pr和pl分别是齐次摄像机坐标向量。 公式描述了点pr位于与向量Epl相关的外极线上。 Essential 矩阵是奇异矩阵，并有两个相等的非零奇异
值，秩为2。
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图像校正 (Rectified Images)
目的：规范化极 线约束中的极线 分布，使得匹配 效率得到进一步 的提高。
校正后的图像不 需要求极线方程 ，因为相对应的 匹配点在图像相 对应的扫描线 (Scan-line)上。
区域匹配 (Dense match):
重建不需要拟合； 速度慢，效率低； 对于无纹理，纹理不明显的图像匹配效果不理想； 对光强、对比度、照明条件敏感。
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图像匹配方法
多个摄像机
三个摄像机
增加第三个摄像机可以消除（大部分）由双目图像 点造成的不确定性。
本质上，第三幅图像可以用来检查前两幅图像中假 定的匹配：和前两幅图像中匹配点对应的三维空间 点首先被重建，然后再投影到第三幅图。如果在第 三幅图像的再投影点周围没有相容的点，那么这个 匹配一定是错误的匹配。