基于双目立体视觉的距离测量

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双目立体视觉测距流程

双目立体视觉测距流程

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基于双目视觉的识别测距系统设计

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。

基于双目视觉的快速定位与测距方法

基于双目视觉的快速定位与测距方法

基于双目视觉的快速定位与测距方法姚志生;许四祥;李天甲;王洋【摘要】In view of the problem of long matching time in binocular vision positioning and ranging process, a rapid method of binocular vision locating and ranging was proposed based on the background-subtraction method. Firstly, the original images captured by the binocular camera were processed by removing distortion and stereo correction.Then,the image frame and the background frame were subtracted,and morphological processing was carried out to obtain the image containing only the target object;Finally,the left and right images were matched, and the epipolar constraint law was employed to remove the mismatch to obtain the three-dimensional information of the object,and the positioning and ranging operation were completed.Experimental results show that the number of initial matching points is reduced by 96.7%,the number of effective matching points is reduced by 94.1%,and the matching time is reduced by 75.8%,compared with the traditional binocular vision ranging method.The method of this paper has practical significance to realize rapid positioning and ranging based on binocular vision.%针对双目视觉定位与测距过程中存在匹配时间较长的问题,提出一种基于背景差分法的双目视觉快速定位与测距方法.首先,对双目相机拍摄的原始图像进行去畸变和立体校正处理;然后,对图像与背景帧差并进行形态学处理,得到只包含目标物体的图像;最后,对左右图像进行匹配并运用极线约束法则去除误匹配得到物体的三维信息,完成定位与测距.经实验验证,与传统双目视觉定位测距方法相比,该方法初始匹配对数减少了96.8%,有效匹配对数减少了94.1%,匹配时间减少了75.8%,表明本文方法对于实现基于双目视觉的快速定位与测距具有实际意义.【期刊名称】《安徽工业大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2017(034)004【总页数】5页(P368-372)【关键词】双目视觉;相机标定;极线约束;背景差分法【作者】姚志生;许四祥;李天甲;王洋【作者单位】安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山243032;安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山243032;安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山243032;安徽工业大学机械工程学院,安徽马鞍山243032【正文语种】中文【中图分类】TP391在钢铁冶金行业中,板坯连铸成型后需被分段切割送入辊道。

基于双目立体视觉的前方车距测量

基于双目立体视觉的前方车距测量
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第3 O卷
Vo . 3 1 O
第1 期
No 1 . . 06
J OURNAL OF DAQI ET NG P ROI EUM N TI I S TUTE
雷达测距、 激光测距相比, 目立体视觉测距方法具有简单可靠 、 双 检测信息量大和测量精度高等优点.
1 数 学模 型
空 间任 意一点 P 在 2个摄像 机 O 和 O 上 的图像点 为 P 1 2 和 P , 图 1 。见 .假设 2个摄像 机 已经标 定 ,
则 它们 的投 影矩 阵 M M 已知 , : 和 即
素 , 一1 2 i , , ,—l 2 3 4 七 , ,一1 2 3 J , , , .
2 前 方 车辆 探 测
前方 车辆探 测 是车距 测 量 的前 提 .假设 道路 是直 线 , 路 面上除行 驶 的车 辆外 无其 他 障碍 物. 且
2 1 感 兴趣 区 ( O ) . A I 的确 定


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图 1 双摄像机 观察 空间点
式 中 : z 分 别为 点 P在 2个摄 像机 坐标 系 中的 z坐标 ; “ , , ) ( 。 , ) P z , (。 1 与 “ , 1 为 和 P 。 z在各 自图像 中的齐次 坐标 ;X Y , , ) ( 1 为点 P在世 界坐 标 系下 的齐次 坐标 ; 为 投影 矩 阵 M 的第 i 行第 J列 的元

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。

双目立体视觉测距算法研究共3篇

双目立体视觉测距算法研究共3篇

双目立体视觉测距算法研究共3篇双目立体视觉测距算法研究1双目立体视觉测距算法研究随着机器视觉技术的不断发展,双目立体视觉测距算法逐渐成为了一种广泛应用的测距技术。

双目立体视觉测距算法是通过两个视点来获取立体信息,并计算物体真实距离的一种方法。

本文对双目立体视觉测距算法进行了研究,并分析其在应用中的优势和不足。

一、双目立体视觉测距算法原理双目立体视觉测距算法基于人眼的立体视觉原理,即通过两个视角获取物体的三维信息。

常用的双目立体视觉系统由左右两个相机组成,同时获取场景的两幅图像。

通过对这两幅图像进行处理,计算出物体在左右两幅图像上的像素位置差(视差),从而推算出物体的真实距离。

二、双目立体视觉测距算法优势1.高精度:相较于其他测距方法(如激光测距),双目立体视觉测距算法具有更高的精度,能够在一定范围内实现毫米级别的测距。

2.适用性广:该算法可以适用于多种物体,无论物体大小、形状、材质如何,都可以进行测距。

3.实时性高:双目立体视觉测距算法能够在几毫秒内完成图像处理和测距,实时性较高。

三、双目立体视觉测距算法不足1.对环境影响大:该算法对环境的变化比较敏感,如光照、颜色、纹理等变化会影响到视差计算的准确性。

2.算法复杂度高:该算法相较于其他测距方法具有更高的计算复杂度,需要较高的计算资源支持。

3.视野较小:双目立体视觉测距算法的视野范围相对较小,需要控制好摄像机的位置和摆放角度,否则会影响测距结果的准确性。

四、双目立体视觉测距算法在实际应用中的案例双目立体视觉测距算法已经在多个领域得到了成功应用,以下是一些案例:1.物流自动化:在物流自动化领域,通过双目立体视觉测距算法可以实现对货物的快速识别和分拣,提高分拣效率。

2.智能驾驶:在智能驾驶领域,通过双目立体视觉测距算法可以实现对车辆和行人的快速检测和识别,提高自动驾驶的安全性。

3.机器人制造:在机器人制造领域,通过双目立体视觉测距算法可以实现对工件和机器人的快速识别和定位,提高机器人的自动化程度和生产效率。

双目测距原理 极线校准

双目测距原理 极线校准

双目测距原理极线校准
双目测距原理是基于人类双眼立体视觉的原理,通过两个摄像
头或传感器来模拟人类双眼观察物体的方式,从而实现对物体的测距。

这种方法利用了视差原理,即通过两个视点观察同一物体时,
由于视点之间的距离,物体在两个图像中的位置会有所不同,通过
计算这种差异,可以确定物体与摄像头的距离。

双目测距系统通常包括摄像头、图像处理单元和测距算法。


像头用于捕获物体的图像,图像处理单元用于处理和分析图像数据,测距算法则根据视差信息计算物体与摄像头的距离。

常见的双目测
距算法包括立体匹配算法、三角测量法和深度学习方法等。

而极线校准是双目测距中的一个重要步骤,它是指将两个摄像
头的成像平面上的像素点通过极线进行对应。

极线是由两个摄像头
的光心和对应的像素点确定的直线,极线校准的目的是建立这种像
素点之间的对应关系,以便后续的双目测距算法能够准确地计算视
差信息,从而实现精准的测距。

在极线校准过程中,通常需要进行摄像头的标定,确定摄像头
的内参和外参,然后通过特征点匹配等方法计算极线方程,最终实
现两个摄像头之间的像素点对应关系,为后续的测距提供准确的数据基础。

总的来说,双目测距原理基于视差原理,通过两个摄像头模拟人类双眼视觉,利用视差信息计算物体与摄像头的距离;而极线校准则是双目测距中的重要步骤,通过建立像素点之间的对应关系,为后续的测距算法提供准确的数据基础。

这些原理和方法在计算机视觉、机器人视觉和三维重建等领域有着广泛的应用。

双目视觉测距原理

双目视觉测距原理

双目视觉测距原理双目视觉测距是一种通过两只眼睛来获取深度信息的方法,它模拟了人类的双眼立体视觉原理。

在人类的视觉系统中,两只眼睛分别观察到的景象有所不同,这种差异被大脑用来计算物体的距离和深度。

双目视觉测距原理正是基于这一原理而来的。

首先,我们需要了解双目视觉系统是如何获取深度信息的。

当物体位于不同位置时,它在两只眼睛中所形成的影像也会有所不同。

这种不同主要体现在两只眼睛所看到的物体的位置和角度上。

通过比较这种不同,我们可以计算出物体的距离和深度。

双目视觉测距的原理基于三角测量法。

在这种方法中,我们假设两只眼睛和被观察物体之间构成一个三角形,通过测量这个三角形的各个边和角度,我们就可以计算出物体的距离和深度。

具体来说,我们可以通过测量两只眼睛之间的距离、两只眼睛到物体的距离以及两只眼睛所看到的物体的角度来计算出物体的距离和深度。

双目视觉测距的原理还可以通过立体成像来解释。

在双目视觉系统中,两只眼睛所看到的景象有所不同,这种差异被大脑用来构建一个立体的视角,从而使我们能够感知到物体的距离和深度。

通过比较两只眼睛所看到的景象,我们可以获得一个立体的视角,从而感知到物体的立体形状和位置。

双目视觉测距原理的应用非常广泛。

在机器人领域,双目视觉测距被广泛应用于机器人的导航和避障系统中。

通过模拟人类的双目视觉系统,机器人可以感知到周围环境的深度信息,从而更加准确地进行导航和避障。

在自动驾驶汽车领域,双目视觉测距也被广泛应用于汽车的环境感知系统中,通过获取周围环境的深度信息,汽车可以更加准确地感知到周围道路和障碍物,从而提高行驶安全性。

总的来说,双目视觉测距原理是一种通过模拟人类双眼立体视觉原理来获取深度信息的方法。

它基于三角测量法和立体成像原理,通过比较两只眼睛所看到的景象来计算物体的距离和深度。

双目视觉测距原理在机器人导航、自动驾驶汽车等领域有着广泛的应用前景,将会在未来发挥越来越重要的作用。

《2024年基于双目立体视觉的测距算法研究》范文

《2024年基于双目立体视觉的测距算法研究》范文

《基于双目立体视觉的测距算法研究》篇一一、引言在自动化技术、智能驾驶和机器人技术等应用领域中,精确的测距算法是关键技术之一。

双目立体视觉作为一种有效的视觉测距技术,在三维空间信息的获取中得到了广泛的应用。

本文旨在研究基于双目立体视觉的测距算法,为相关领域提供理论依据和技术支持。

二、双目立体视觉原理双目立体视觉原理基于人类双眼的视觉感知机制。

通过两个相机从不同角度获取同一场景的图像,利用图像处理技术对两幅图像进行匹配、计算视差,从而得到场景的三维信息。

双目立体视觉的测距原理主要依赖于视差计算和三角测量法。

三、双目立体视觉测距算法研究1. 算法流程基于双目立体视觉的测距算法主要包括图像获取、相机标定、图像预处理、特征提取、特征匹配和视差计算等步骤。

首先,通过两个相机获取同一场景的左右图像;然后,进行相机标定和图像预处理,包括去除噪声、灰度化等;接着,提取左右图像中的特征点;通过特征匹配算法,找到对应点对;最后,利用三角测量法计算视差,得到目标物体的深度信息。

2. 关键技术(1)相机标定:通过标定板获取相机的内外参数,为后续的图像处理提供基础。

(2)特征提取与匹配:提取左右图像中的特征点,并采用合适的匹配算法找到对应点对。

特征提取与匹配是双目立体视觉测距算法的关键步骤,直接影响测距精度。

(3)视差计算与三角测量法:根据对应点对计算视差,然后利用三角测量法得到目标物体的深度信息。

视差计算需要精确的匹配和算法优化,以提高测距精度。

四、算法优化与实验分析为了提高双目立体视觉测距算法的精度和鲁棒性,本文从以下几个方面进行了优化:1. 优化特征提取与匹配算法:采用更加稳定的特征提取与匹配算法,提高对应点对的准确性。

2. 引入机器学习与深度学习技术:利用机器学习和深度学习技术对双目立体视觉测距算法进行优化,提高算法的鲁棒性和适应性。

3. 实验分析:通过实验验证了本文提出的双目立体视觉测距算法的有效性和准确性。

实验结果表明,本文算法在各种场景下均能实现较高的测距精度。

《基于双目立体视觉的测距算法研究》范文

《基于双目立体视觉的测距算法研究》范文

《基于双目立体视觉的测距算法研究》篇一一、引言在现今的自动驾驶、机器人技术、以及3D计算机视觉领域,双目立体视觉测距算法以其准确度高、鲁棒性强的特点得到了广泛的应用。

本文旨在研究基于双目立体视觉的测距算法,深入探讨其原理、应用及其优缺点,并通过实验分析验证其有效性。

二、双目立体视觉原理双目立体视觉是通过模拟人类双眼的视觉过程,利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像,再通过图像处理技术恢复出场景的三维信息。

其基本原理包括图像获取、图像校正、特征提取、立体匹配和三维重建等步骤。

三、测距算法研究基于双目立体视觉的测距算法主要分为以下几个步骤:1. 图像获取与预处理:首先,通过两个相机获取同一场景的左右图像,然后进行预处理,包括去噪、灰度化等操作,以便后续处理。

2. 特征提取与匹配:在预处理后的图像中提取特征点,如SIFT、SURF等算法。

然后,通过立体匹配算法找到对应点,如基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法等。

3. 计算视差:通过立体匹配得到的对应点计算视差,即同一物体在不同相机图像中的位置差异。

视差反映了物体在空间中的深度信息。

4. 深度信息恢复与测距:根据视差和双目相机的基线距离计算深度信息,从而得到物体的三维坐标。

再结合相关算法计算得到物体与相机的距离。

四、算法优化与改进为了提高测距精度和鲁棒性,可以采取以下措施对算法进行优化和改进:1. 优化特征提取与匹配算法:采用更先进的特征提取与匹配算法,如深度学习算法等,提高匹配精度和速度。

2. 引入约束条件:利用先验知识或已知信息引入约束条件,如顺序一致性约束、极线约束等,以减少错误匹配的概率。

3. 深度学习算法的融合:将深度学习算法与双目立体视觉测距算法相结合,通过大量数据训练得到更准确的模型。

4. 多重校正技术:在图像获取阶段引入多重校正技术,以消除相机之间的几何畸变和光畸变等影响测距精度的因素。

五、实验分析本文通过实验验证了基于双目立体视觉的测距算法的有效性。

双目立体视觉测量原理

双目立体视觉测量原理

双目立体视觉测量原理双目立体视觉测量原理是基于人类双眼视觉的原理而设计的。

人类的双眼视觉是由于两只眼睛看到同一场景时,每只眼睛所看到的视角略微不同而产生的。

这种视角上的不同被称为视差,视差可以告诉我们观察的物体离我们有多远。

例如,当我们在街上看到一辆汽车时,我们的左眼和右眼所看到的视角略微不同,这种差异创造了视差,从而让我们知道汽车有多远。

基于这个原理,双目立体视觉测量系统利用两个相机模拟人眼的视觉,并借助计算机技术,解决了单眼视觉无法解决的某些问题。

通过对两只眼睛的视差图像进行处理,我们可以提取出三维信息,这样就可以进行测量。

在双目立体视觉测量系统中,主要有以下四个步骤:图像获取、校正、匹配、重建。

其中,图像获取是指通过两个相机获取同一物体的两幅图像;校正是指将两幅图像进行校正,使它们具有相同的视角和图像质量,从而进行匹配;匹配是指通过匹配两个图像中的像素点,得到它们之间的视差;最后,重建是指根据得到的视差图像,通过计算得到三维坐标。

图像获取是双目立体视觉测量中非常重要的一步,因为它决定了最终的测量精度。

在实际应用中,通常需要选择相机的参数、设置相机的位置和角度等,以便获得高质量的图像。

接下来的校正步骤是为了消除由两个相机拍摄角度不同和位置不同引起的视角畸变,这是为了方便生成精确的深度图像和三维坐标。

匹配是指计算两幅图像中像素的关联程度,以便测量像素之间的距离。

匹配通常采用区域匹配和特征匹配两种方法。

区域匹配是指在同一区域内找到最佳匹配的像素,而特征匹配是根据像素的特征来匹配像素。

匹配的结果是生成两个视差图像,它们显示了每个像素在水平方向上的距离。

最后,重建步骤是根据两个视差图像和相机的参数计算出每个像素的三维坐标。

这样就可以获得整个物体的三维形状和尺寸。

双目立体视觉测量系统在众多领域有广泛的应用,例如医疗、机器人、制造业、安防等。

在医疗方面,它可以帮助医生进行手术操作,提高手术精度。

在机器人领域,双目立体视觉测量系统可以帮助机器人精确测量物体的位置和形状。

基于ORB算法的双目立体视觉测距系统

基于ORB算法的双目立体视觉测距系统

通 用 的4 , ; f L 成像模型 , 如 图 1所 示 。 图 中有 四个 r ● 一 出 D ● 1 i ● l 坐标 0 系分 别是 世
界 坐 标 系 O 一 X  ̄ Y . Z , 摄 像 机 坐 标 系 O— x y z , 像 素坐 标 系 O0 一 u v 和图像坐标系 0 一 X Y,其 中 0 是 摄 像 机 光 轴 与 图 像 平 面 的 交
4 2
基 于 OR B算 法 的 双 目立 体 视 觉 测 距 系 统
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
基于 OR B算法的双 目立体视觉测距系统
Bi n o c u l a r S t e r e o Vi s i o n R a n g i n g S y s t e m B a s e d o n ORB Al g o r i t h m
di s t an c e c al cu l at i n g
K ey wor k s: bi n ocu l ar s t e r e o vi s i o n, r an gi n g, O RB al go r i t h m
双 目立 体 视 觉 是 计 算 机 视 觉研 究 领 域 的 一 个 重 要 分 支 , 它
李双 全 章 国宝 ( 东南大学自 动化学院, 江苏 南京 2 1 0 0 9 6 )
摘要 : 利 用视 差原 理 可 通过 双 目摄 像 机 还 原 场 景 的 三 维 信 息 , 距 离测 量 是 双 目立 体 视 觉的 一 个 简单 应 用 。 为提 高双 目立
体 视 觉测 距 系统 的 实时 性 , 采 用 OR B 算 法进 行 特 征 点 的 提 取 和 匹配 。建 立 光 轴 平行 的 双 目小孔 成像 模 型 。 利 用张 正 友 标 定 法做 摄 像 机 标 定 以获 取 摄 像 机 内外 参 数 。利 用 B o u g u e t 算 法进 行 图像 立体 矫 正 。建 立 了以 图 像 获 取 、 立体 矫 正 、 特征 匹配 、

基于双目立体视觉安全车辆间距测量技术研究

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





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J 2 】 l
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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

双目立体视觉测距原理

双目立体视觉测距原理

双目立体视觉测距原理双目视觉测距原理的基础是视差。

视差是指当两个眼睛观察同一物体时,由于视角的不同,物体在两个眼睛中的位置差异。

这种差异可以用来推算物体距离的远近。

视差的计算过程主要包括两个步骤:一是根据两个图像的相似性找到对应的点,即建立左右视差对应关系;二是通过计算视差值来推算物体的距离。

下面将详细介绍这两个步骤。

在实际应用中,首先需要对场景进行双目摄像机的标定。

这个过程通常包括获取标定板的图像、提取标定板的特征点、计算标定矩阵等步骤。

标定完成后,就可以进行双目视觉测距了。

第一步是建立左右视差对应关系。

通过双目摄像机获取到的两个图像,我们需要找到对应的特征点,从而建立左右视差对应关系。

常用的特征点匹配算法有SIFT、SURF、ORB等。

这些算法能够在两个图像中寻找到相似的特征点,从而找到对应的关系。

第二步是计算视差值。

在得到视差对应关系后,我们可以通过计算视差值来推算物体的距离。

视差值与物体距离之间存在着一定的数学关系,常用的计算方法是三角测量法。

具体而言,根据两个摄像机之间的基线长度、摄像机的焦距和视差值的大小,可以通过简单的数学关系计算出物体的距离。

双目立体视觉测距原理的优点是可以获得比单目视觉更精确的深度信息。

由于两个摄像机观察角度的差异,双目视觉可以获得更多的深度信息。

此外,双目视觉测距也具有一定的鲁棒性,即在一些复杂场景下仍然可以获得较准确的测距结果。

然而,双目视觉测距原理也存在一些局限性。

首先,双目系统的视差范围有限,当物体距离过远或过近时,视差值会超出可接受的范围,这会导致测量结果不准确。

其次,双目系统对环境光照条件和纹理特征的要求较高,如果环境光照变化大或者物体表面没有足够的纹理信息,会影响特征点的提取和匹配,从而降低测距的精度。

总结而言,双目立体视觉测距原理通过模拟人类双眼视觉系统来获得物体的深度信息。

它的基本原理是通过计算两个眼睛观察同一物体时的视差来推算物体的距离。

虽然存在一些局限性,但双目视觉测距技术已经在实际应用中取得了很大的成功,并且在未来的发展中有着广阔的应用前景。

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

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。

双目相机测距原理

双目相机测距原理

双目相机测距原理
双目相机测距技术是一项比传统的有源雷达、激光测距仪等测距技术更加精确、无损、安全的测距技术。

它利用双目视觉和三角测量原理,将双摄像头采集到的影像信号分析处理,依据一定的测量公式计算出特定目标物体的空间位置和距离。

双目相机测距技术是一种采用双摄像头,利用每台摄像头拍摄到目标物体影像的畸变
差来获得它与摄像头的垂直距离,从而实现双目视觉测距的技术,其原理主要是利用双目
视觉,分别由两个摄像头向目标物体拍摄,并根据本质科学的三角测量及透视畸变准则,
通过拍摄的两个影像之间的差异特征,从而计算出目标物体的深度、范围等信息从而获得
该物体与双目测距系统的距离。

双目相机测距技术产生的影像数据需要通过相机矫正模型进行纠偏,以准确提取出影
像坐标系下的特征点信息,进而通过三角测量计算出特征点在世界坐标系下的位置范围,
利用根据双目相机设置之间距离,凭借此已知量计算出特征点在双目相机原点之间的垂直
距离。

具体而言,双目相机获取的影像信息有反射光学特性,将每个特征点的投影以光学
坐标表示,然后根据双目立体视觉和三角测量原理,将投影点量化为两个参考坐标原点之
间的空间距离,从而计算出两个参考原点之间的实际距离。

双目相机测距技术具有范围篇幅较大,分辨率高,准确性高,灵敏度好,信号传输稳
定性强的优势,并且不会受到气体介质阻碍影响,适用性广,可以实现对有形无形、大小
反差巨大的物体的测距,能够更准确的描绘物体的空间位置和距离,为物体的智能感知提
供有力的支持。

双目视觉测距原理

双目视觉测距原理

双目视觉测距原理一、引言双目视觉测距是一种通过两个摄像头来获取深度信息的技术,它广泛应用于机器人、无人驾驶、AR/VR等领域。

本文将详细介绍双目视觉测距的原理。

二、基本原理双目视觉测距是基于三角测量原理实现的。

两个摄像头之间的距离已知,通过对同一个物体在两个视野中的像素坐标进行计算,可以得到该物体在空间中的位置。

三、立体匹配立体匹配是双目视觉测距中最关键的环节。

它指的是将左右两个图像中对应点进行匹配,找到它们之间的对应关系。

这个过程需要解决以下问题:1. 视差:左右眼看到同一个物体时,由于两个眼睛之间的距离不同,所以它们所看到的图像有所不同。

这种差异就是视差。

通过计算视差可以得到物体与摄像头之间的距离。

2. 匹配:如何找到左右图像中对应点?这需要考虑到光照、纹理等因素。

3. 多解性:当存在多个物体时,如何避免匹配出错?四、视差计算视差计算是双目视觉测距的核心。

它通过计算两个图像中对应点之间的像素差异来得到物体与摄像头之间的距离。

1. BM算法:BM算法是一种基于区域匹配的方法。

它将图像分成若干个小块,然后在每个小块内进行匹配。

这种方法适用于纹理丰富的场景。

2. SGM算法:SGM算法是一种快速而准确的立体匹配算法。

它将左右图像中的每个像素都看作一个节点,然后通过动态规划来求解最优路径。

3. CNN算法:近年来,深度学习技术在双目视觉测距中得到了广泛应用。

通过训练神经网络,可以实现更加准确和稳定的立体匹配。

五、误差分析双目视觉测距存在着多种误差,包括:1. 视差误差:由于光照、纹理等因素的影响,视差计算存在误差。

2. 系统误差:由于摄像头本身存在畸变等问题,会导致系统误差。

3. 运动误差:当物体或摄像头发生运动时,会导致视差计算出现误差。

六、应用场景双目视觉测距广泛应用于机器人、无人驾驶、AR/VR等领域。

具体应用场景包括:1. 机器人导航:通过双目视觉测距可以实现机器人的自主导航。

2. 无人驾驶:双目视觉测距可以用于无人车辆的障碍物检测和避障。

双目测距原理

双目测距原理

双目测距原理
双目测距原理是一种利用视差来测量距离的测距原理。

双目测距是指通过两只眼睛的视觉,来获取物体的距离信息,从而计算出物体到观察者的距离。

双目测距原理是一种被称为立体视觉的视觉原理,这种原理利用视差来表示物体距离观察者的距离。

视差是指两只眼睛看到的物体位置的差异。

当物体离观察者越近,两只眼睛看到的物体位置差异越大,反之距离越远,两只眼睛看到的物体位置差异越小。

双目测距原理是一种非常有用的测距原理,它可以用来测量物体的距离,也可以用来判断物体的大小,从而更好地表达自然环境中物体的位置关系。

同时,它也可以用来检测物体的运动,从而判断物体的速度和方向。

双目测距原理的应用十分广泛,它可以用来帮助人们精准地测量物体的距离,也可以用来改善人们的视觉能力,更好地把握物体的大小、位置和运动状态。

同时,它还可以用来开发各种计算机视觉应用,从而更好地控制机器人等设备。

总之,双目测距原理是一种利用视差来测量距离的测距原理。

它可以用来帮助人们准确地测量物体的距离,也可以用来提高人们的视觉能力,以及用于各种计算机视觉应用的开发。

基于车牌定位与双目立体视觉的车距测量

基于车牌定位与双目立体视觉的车距测量

空 间物 体表 面 某点 的三 维几 何 位置 与其 在 图像 中对应 点 之间 的相互关 系是 由摄像 机成像 的几何 参数 决定 的 , 通过实 验 与计算 确定摄像 机 的属性 参数 和位置参 数 、的过程 被称 为摄 像 机标 定 。
来更是倍 受重 视 。现 今车辆 的安 全性能 主要体 现在安 全 系统 、 危险预 警系统 、 防撞系 统等方 面 。这些 车载设 备在计 算 机的 控
其 中 , = “ , ) 图 像 点 的 齐 次 坐 标 , = , Z,) ( , 1 为 廊 ( Y, 1 为三 维空 间点 的齐次 次坐标 , A为 比例 系 数 。 这 样 就 得 到 一 个
术 , 于 双 目立体 视觉 原理 , 基 利用 两架 摄 像机 测量 出 了前方 车
即是车辆 测距技 术 。 汽 车 间 距 测 量 理 论 和 方 法 的 研 究 . 国 内 外 智 能 交 通 领 域 是 研 究 的前 沿 和热 点 之 一 。汽 车 测 距 主 要 有 以 下 4种 方 式 : 声 超
其 中 , 是有 效 焦距 ,x 是 摄像 机 的 图像 坐 标 中像 素的 大 厂 kl
A=
}一
0 0 0
‰0
。 1 o 0
制下 , 通过声 音 、 图像 等方式 向驾驶 员提 供辅助 驾驶信 息 , 可 并
自动或半 自动 的进行 车辆控 制 , 从而有 效地 防止事 故发 生 。为 保障行 车安 全 . 展 汽车 防撞 技术 十 分关键 , 一技 术 的重点 发 这
辆 与本 车的距离 。
图像 点 和空 间点之 间 的一个 映射 关 系。令 日 ( t , H被 R,)则
称 为透视 投影矩 阵 。 12 双 目 立 体 视 觉 .
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摘要立体视觉技术是机器人技术研究中最为活跃的一个分支,是智能机器人的重要标志。

双目立体视觉是通过对同一目标的两幅图像提取、识别、匹配和解释,重建三维环境信息的过程。

主要包括:视频捕获、摄像机定标、图像预处理和特征提取、立体匹配以及三维重建。

通过对双目立体视觉技术的进一步研究,对多目视觉具有重要的启发,为解决智能移动机器人、工业装配机器人、家用机器人、公共服务机器人的视觉问题奠定良好的技术基础。

计算机立体视觉的主要研究内容是由多幅二维的平面图像恢复出被摄物体的三维坐标,而其中基于两幅图像的双目视觉技术则是一个研究热点。

双目立体视觉的基本原理是模仿人眼与人类视觉的立体感知过程,从两个视点观察同一景物,以获取不同视角下的感知图像,通过三角测量原理计算图像像素间的位置偏差,以获取景物的三维信息。

一个完整的双目视觉系统通常可分为图像获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配、目标定位和深度图生成等六大部分。

本论文主要是图像特征提取、立体匹配这两方面的内容展开研究。

首先根据选择的立体视觉成像系统模型阐述了立体视觉测距的基本原理。

其次,对图像特征提取等预处理方法进行详尽地分析,通过实例对算法进行实验。

同时,对图像匹配问题涉及的内容包括图像匹配方式、质量控制策略等进行了总结。

最后,以特征提取与图像匹配研究为基础,针对不同类型的立体图像提出了基于图像边缘特征和图像兴趣点的匹配方法。

关键词:立体视觉摄像机定标特征提取立体匹配深度图用“双视点投影光栅三维测量”原理,由双摄像机获取图像对,通过计算机进行图像数据处理,不仅可以获取服装设计所需的特征尺寸,还可根据需要获取人体图像上任意一点的三维坐标。

§1.2.2发展趋势20世纪70年代中期以Matt、Barrow和Tenenbaum等人为代表的一些研究者提出了一整套视觉计算的理论来描述视觉过程,其核心是从图像恢复物体的三维形状。

在视觉研究的理论下,以Marr的理论影响最为深远,并成为这一领域的主导思想IlJ。

马尔教授认为:视觉可分为三个阶段。

第一阶段是早期视觉(earlyvision),其目的是拍取观察者周围景物表面的物理特性,如距离、表面方向、材料特性(反射、颜色、。

纹理)等,具体来说包括边缘检测、双目立体匹配、由阴影确定形状、由纹理确定形状等。

第二阶段是二维半简图(2.5Dsketch)或本征图像(IntrinsicImage)。

它是在以观察者为中心的坐标系中描述表面的各种特性。

根据这些描述,可以重建物体边界,按表面和体积分割景物。

但在以观察者为中心的坐标系中只能得到可见表面的描述,得不到遮挡表面的描述,故称二维半简图。

第三阶段是三维模型一视觉信息处理的最后一个层次,是用二维半简图中得到的表面信息建立适用于视觉识别的三维形状描述。

这个描述应该与观察者的视角无关,也就是在以物体为中心的坐标系中,以各种符号关系和几何结构描述物体的三维结构和空问关系。

经过近三十年的发展,在马尔的理论框架下,机器人立体视觉取得了一大批成果。

但随着机器人立体视觉研究的不断深入,大们发现了马尔视觉理论的局限性,即从景物图像或系列图像求出景物精确的三维几何场景并定量的确定景物中物体的性质时遇到了困难121。

在Marr的理论中,输入是被动的,给什么图像系统就处理什么图像,整个处理过程基本上是“自底向上”的,没有反馈。

处理的目的是不变的,总是要求出场景中物体的形状和它们的空I’日J位置和关系。

其理论强调表示的重要性以及从不同层次上去研究信息处理问题,在计算理论和算法实现上又特别强调计算理论的重要性。

这些理论多数是建立在对人类感知三维信息分析的基础上。

尽管这些方法在数学上是可行的,但由于各种干扰的存在以及逆成像的问题,使得问题本身是病态的。

进入80年代中后期,随着移动式机器人立体视觉研究的发展,大量运用空间几何的方法以及物理知识来研究双目立体视觉,其主要是完成对道路和障碍的识别处理。

这一时期引入主动视觉的研究方法,并采3颜色的方法,这里不介绍了。

灰度图像的RGB三个分量的值相同,处理很方便。

在256级灰度图中,图像数据一个字节就代表一个像素,如果灰度级是2级或16级,还要拼凑字节,比较麻烦.所以本文主要讨论256级灰度图。

对于灰度图像,因为其RGB值相同,所以只要定义一个二维数组p[x][Y]即可,数组元素的值,也就是图像中每一点的灰度值,这个二维数组就是我们用计算机处理的对象,它和图像是一一对应的。

一幅图像所有像素的灰度信息可以用灰度直方图来描述,灰度直方图是灰度级的函数,描述的是图像中具有该灰度级的像素的个数:其横坐标是灰度级,纵坐标是该灰度出现的频率(像素的个数)。

计算灰度直方图的算法如下:for(i=O:i<height:i++)for(j=o:j<height:j++){k=p[i][j]:gray[k]++:)下图是实验中的一幅图像及其灰度直方图:直方图给出了一个简单的指示,用来判断一幅图像是否合理的利用了全部被允许的灰度级范围,这对分析数字化的效果很有用。

通过直方图还可以选择合适的灰度阈值,进行图像分割和边界提取。

§3.3图像预处理由于各种噪声的干扰和影响,在对图像进行特征提取前需先进行图像的平滑滤波等操作,以消除噪声的影响。

为了抑制数字图像中的噪声,需采用空间低通滤波器。

低通滤波器不影响低频分量,但由于图像边缘轮廓包含多种高频信息,所以在抑制噪声的同时会使图像边缘变得模糊。

若采用高频滤波器提取图像特征又会增强图像噪声。

图像处理中解决该矛盾的手段多采用中值滤波法或复合型中值滤波法。

图像预处理过程通常包括噪声消除、图像增强、边缘提取等过程。

图像增强是指对图像的某些特征,如边缘、轮廓、对比度等进行强调或锐化,以便于显示、观察或进一步分析与处理[20l。

图像增强不增加图像数据中的相关信息,但它增加所选择特征的动态范围,从而使这些特征检测或识别更加容易。

图像增强的主要方法有:基于点运算的方法、基于空间运算的方法、基于频域运算的方法和彩色增强方法。

基于点运算的图像增强方法属于时域处理方法,实际上是对图像的灰度级进行变换,使图像对比度得到调整,是一种点对点的变换。

主要有以下几种:(1)灰度线性变换(2)灰度非线性变换(3)灰度切片变换(4)直方图修整基于空问运算的图像增强方法属于时域处理方法,是一种利用各像素及其邻近各点的像素值来判断该点是否含有噪声,并用适当的方法消除所发现的噪声的图像增强方法。

主要有以下几种:(1)图像平滑(2)图像锐化(3)反对比度映射和统计比例尺度变换§3.3.1灰度变换(1)灰度线性变换假定原图像的灰度范围为[a,b],希望变换后的图像g(X,Y)的灰度范围为[c,d],可用下述变换来实现:g(x,力:—(d—-—c)_[f—(x—,y一)-a]+c(3.1)D一口如果己知图像的大部分像素的灰度级分布在区间[a,b],小部分像素的灰度级不在此区I’丑J内,下列变换也可改善图像的效果。

贴棚={警竹a≤f(x,y≤bf(x,y1<a(3.2)f(x,_y)>b下面是实验中的一幅图像及对其进行灰度线性变换后的图像:图3.2原图像及灰度线性变化图像图3.3原图像及其且刀闰均衡化图像§3.3.3图像平滑图像在生成和传输过程中常受到各种噪声源的干扰和影响而使图像质量变差,抑制或消除这类噪声而改善图像质量的过程称为对图像的平滑过程。

图像平滑的方法主要有:(1)邻域平均法在领域平均法中,假定图像是由许多灰度恒定的小块组成,相邻像素间有很高的空间相关性,而噪声是统计独立的叠加在图像上的。

因此,可用像素领域内的各像素灰度值的平均代替该像素原来的灰度值,实现图3.3原图像及其中值滤波法平滑后的图像如上图所示,噪声被明显得消除了,图像质量得到了改善。

§3.3.4图像锐化图像锐化的目的是增强图像中景物的边缘和轮廓。

常用的方法有微分法、高通滤波法等【23l。

(1)微分法在图像中,边缘是由灰度级和邻域点不同的像素点构成的。

因而,若想增强边缘,就应该突出相邻点的灰度级的变化。

微分运算可用来求信号的变化率,因而具有加强高频分量的作用。

如果将其应用在图像上,可使图像的轮廓清晰。

由于无法事先确定轮廓的取向,因而挑选用于轮廓增强的微分算子时,必须选择那些不具备空|’丑J方向性的和具有旋转不变性的线性微分算子。

图3.4原图像及其高通滤波法锐化后的图像§3.4小结对灰度图像进行特征提取等预处理过程是进行图像配准的前提条件。

像素灰度提取和灰度直方图计算,可以得到图像中每个像素点的灰度值和所有点的灰度统计,以便进行灰度运算和为图像分割、边界提取选择合适的灰度阂值。

图像增强的目的是使图像特征检测或识别更加容易,本章研究了灰度变换、直方图修整、图像平滑、图像锐化等图像增强方法,用Visualc++编程实现了其中一些算法,并给出了处理后的效果图。

(a)原图像(c)Robert算子(b)Sobel算子(d)Kirsch算子(e)Laplacian算子图4.1原图像及其边缘检测效果图图4.2llarr算法边缘检测效果图§4.2边缘细化边缘细化的目的是将有一定宽度的边缘变窄,并保持其形状的拓扑结构不变,可以大大减少边缘的数据量。

这里主要介绍Hilditch细化算法和Sobel细化算法。

Hilditch细化算法适用于输入图像为0和1的二值图像。

像素值为1的区域是需要细化的部分,像素值为0的区域是背景。

Hilditch细化算法可描述如下:设P为被检测的像素,f(P)为像素P的灰度值,仃。

(扛1,2,...,8)为P的8邻域像素,一。

的位置如图所示。

玎^鸭疗2p体确‰,厶飞图4.3像素P的8邻域设集合I={1)表示需要细化的像素子集,集合N={gIg一所≤o)表示背景像素子集,集合R=卜m)表示在第m次减薄时,I中被减掉的像素。

(a)原边缘图(c)Sobel算法细化后边缘图图4.3边缘细化效果图(b)Hilditch算法细化后边缘圈§4.3特征点的提取两眼立体视觉中左右眼图象的对应特征计算是立体视觉中很重要的问题。

为图像上的每个象素找出对应点通常是不实际的。

例如一幅图像上灰度相同的一个区域中的点可能与另一个图像上相应区域中的许多点对应。

提取特征点就是为了解决这一问题从而实现唯一的匹配。

如果对左右立体图象对的所有点都进行相关计算,其计算量将会同基于面积的匹配一样很大。

为了提高处理速度,人们进行了大量研究。

其中,Ohta陋1和LlogdE”I提出利用边界方向的对应特征性质减少对应候补的数目,然后通过加局部约束和重复使用概率松弛法提高对应计算的可信度。

但这种方法在选择递推计算次数的评价函数时遇到困难。

与此同时奥富和三浦分别提出利用不同观察点的两眼立体视数据的融合消除3D视觉信号中的模糊性。

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