基于结构光和双目视觉的三维重构(150510)PPT课件

合集下载

双目视觉三维重建技术方法

双目视觉三维重建技术方法

双目视觉三维重建技术方法双目视觉三维重建技术可有趣啦。

双目视觉呢,就好比我们的两只眼睛看东西一样。

它主要是利用两个摄像机从不同的角度去拍摄同一个场景。

这两个摄像机的位置就像我们的两只眼睛,有一定的间距哦。

那它是怎么实现三维重建的呢?其中一个关键的部分就是特征提取。

就像是在一幅画里找到那些特别的标记点。

比如说在一幅风景图里,那些独特的石头轮廓、树的形状特别的部分,这些就可以被当作特征点。

从两个摄像机拍摄的图像里找到对应的特征点,这就像玩一个找相同但是又有点不同的游戏呢。

接下来就是计算视差啦。

视差这个词听起来有点高大上,其实简单理解就是因为两个摄像机位置不同,同一个特征点在两张图像里的位置有差异。

这个差异就包含着很重要的信息。

通过这个视差,我们就能大概知道这个特征点离我们有多远。

就好像我们的眼睛看东西,近的东西在两只眼睛里的位置差异大,远的东西位置差异小。

然后呢,根据这些视差信息和摄像机的一些参数,像是焦距啊之类的,就可以计算出这个点在三维空间里的坐标啦。

这就像是把平面的东西,一下子变得立体起来。

在实际应用里,双目视觉三维重建技术用处可大啦。

在机器人领域,机器人可以通过这个技术更好地感知周围的环境,就像给机器人装上了一双智能的眼睛。

它能知道前面有什么东西,是障碍物还是它要寻找的目标,还能知道这些东西离自己有多远,这样机器人就能更灵活地行动啦。

在虚拟现实和增强现实方面,也离不开它。

可以让虚拟的东西更好地和现实场景融合,让我们感觉那些虚拟的物体就像是真实存在于我们周围的环境里一样。

不过呢,双目视觉三维重建技术也有它的小烦恼。

比如说在光线不好的情况下,提取特征点就会变得困难,就像我们在黑暗里看东西看不太清那些特别的地方一样。

还有,如果两个摄像机的标定不准确,就像我们的两只眼睛看东西不协调了,那计算出来的三维信息可能就会有偏差呢。

但是随着技术的不断发展,这些小问题也在慢慢地被解决啦。

09 数字图像处理_双目立体视觉 ppt课件

09 数字图像处理_双目立体视觉 ppt课件
Image & Vision Lab
2D 和 3D 的关系
现实存ห้องสมุดไป่ตู้的问题
一般的物体(Objects)都是三维的; 图像(Images)却是有关灰度,颜色等信息的阵列; 3D的深度(Depth)信息在一幅图像上不能明显的显示出
来。
2D的分析需要3D的信息
物体表面是连续,平滑(Smooth)的; 物体都有特定的形状和边界。
极线几何 (Epipolar Geometry)
动机:在哪寻找匹配点?
P
极平面 极线 极点
Pl
Pr
极平面
极线约束
极线
匹配点必须在极线上
pl
pr
2020/12/27
Ol
el
er
Or
极点
Image & Vision Lab
14
极线几何 (Epipolar Geometry)
基线:左右两像机 光心的连线;
Reference: 《计算机视觉——一种现代方法》第10章
2020/12/27
Image & Vision Lab
18
弱标定 (Weak Calibration)
使用一个玩具房子的两幅图像上的37个点作为输入的弱 标定实验。
数据点在图中用圆点表示,所经过的外极线用短的直线 段表示。
左图显示使用最小二乘法的普通8点算法得到的输出结 果;右图为使用Hartley变换后的该方法的输出结果。
2020/12/27
2
Image & Vision Lab
精品资料
• 你怎么称呼老师? • 如果老师最后没有总结一节课的重点的难点,你
是否会认为老师的教学方法需要改进? • 你所经历的课堂,是讲座式还是讨论式? • 教师的教鞭 • “不怕太阳晒,也不怕那风雨狂,只怕先生骂我

基于双目立体视觉的三维重构研究

基于双目立体视觉的三维重构研究

基于双目立体视觉的三维重构研究一、本文概述随着科技的不断发展,三维重构技术在许多领域,如机器人导航、自动驾驶、虚拟现实、增强现实、医疗诊断以及工业检测等,都发挥着越来越重要的作用。

在众多三维重构技术中,基于双目立体视觉的三维重构方法因其设备简单、成本低廉、实时性强等特点而备受关注。

本文旨在探讨基于双目立体视觉的三维重构技术的研究现状、基本原理、关键技术和应用前景,以期对这一领域的研究者和实践者提供有益的参考和启示。

本文将首先介绍双目立体视觉三维重构的基本原理,包括双目视觉的成像模型、立体匹配算法以及三维坐标计算等。

接着,将详细分析当前双目立体视觉三维重构技术中的关键问题,如视差计算、图像预处理、遮挡和纹理映射等,并探讨相应的解决方法和技术。

本文还将对双目立体视觉三维重构技术在不同领域的应用案例进行介绍,分析其优势和局限性,并展望未来的发展趋势和应用前景。

通过本文的研究,我们希望能够为基于双目立体视觉的三维重构技术的发展提供新的思路和方法,推动这一领域的技术进步和应用发展。

我们也希望本文能够为相关领域的学者和工程师提供有益的参考和借鉴,共同推动三维重构技术的发展和应用。

二、双目立体视觉原理双目立体视觉是人类和许多动物天生具备的一种空间感知能力,通过两只眼睛从稍微不同的角度观察物体,然后大脑综合这两个不同的视觉信号,形成立体视觉。

这种视觉原理为三维重构提供了重要的理论基础。

在双目立体视觉系统中,两个相机(模拟双眼)从不同的位置观察同一物体,得到两幅具有视差的图像。

视差是指同一物体在左右两幅图像中的像素坐标之差。

视差的大小取决于相机的基线距离(两个相机光心之间的距离)和物体到相机的距离。

物体距离相机越近,视差越大;物体距离相机越远,视差越小。

为了从这两幅图像中恢复物体的三维形状,我们需要利用三角测量的方法。

在三角测量中,我们知道相机的内外参数(包括相机的内参矩阵、畸变系数、旋转矩阵和平移向量等),通过匹配两幅图像中的同名点(即同一物体在两个图像中的像素坐标),可以计算出这些点在世界坐标系中的三维坐标。

基于结构光与双目视觉

基于结构光与双目视觉
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。
第8页/共23页
图像校正 (Rectified Images)
在校正图像中所有极线都平行
第9页/共征提取D.立体匹配E.三维重建
第12页/共23页
特征提取
特征主要包括特征点、特征线和区域。大多数情况下都是以特征点为匹配基元,特征点以何种形式提取与用何种匹配策略紧密联系。因此在进行特征点的提取时需要先确定用哪种匹配方法。特征点提取算法可以总结为:基于方向导数的方法,基于图像亮度对比关系的方法,基于数学形态学的方法三种。
第13页/共23页
第10页/共23页
图像获取
在进行图像处理之前,先要用摄像机获取三维物体的二维图像。光照条件、相机的几何特性等对后续的图像处理造成很大的影响。
第11页/共23页
相机标定
通过摄像机标定来建立有效的成像模型,求解出摄像机的内外参数,这样就可以结合图像的匹配结果得到空间中的三维点坐标,从而达到进行三维重建的目的。
第3页/共23页
极线几何 (Epipolar Geometry)
动机:在哪寻找匹配点?极平面极线 极点极线约束匹配点必须在极线上
第4页/共23页
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。
第16页/共23页
第17页/共23页
第18页/共23页
第19页/共23页
第20页/共23页
第21页/共23页
第22页/共23页

《双目立体视觉》课件

《双目立体视觉》课件

05
双目立体视觉的应用案例
机器人视觉导航
机器人视觉导航是双目立体视觉的重要应用之一。通过双目立体视觉技术,机器 人可以获取周围环境的深度信息,实现自主导航、避障和路径规划等功能。
双目立体视觉技术可以帮助机器人识别障碍物、行人和车辆等,提高机器人的安 全性和可靠性。
医学影像分析
在医学领域,双目立体视觉技术被广泛应用于医学影像分析 。通过双目立体视觉技术,医生可以获取患者的三维立体图 像,提高诊断的准确性和可靠性。
深度学习技术Байду номын сангаас
随着深度学习算法的不断发展, 双目立体视觉技术将更加智能化 ,能够自动识别和提取更多的三
维信息。
实时处理能力
随着计算能力的提升,双目立体 视觉技术将实现更快速、实时的 三维重建,满足实时应用的需求

多传感器融合
未来双目立体视觉技术将与其他 传感器技术(如激光雷达、毫米 波雷达等)融合,实现更全面的
运动模糊问题
总结词
运动模糊是由于摄像机或物体快速移动导致图像模糊的现象,对双目立体视觉的深度感知造成干扰。
详细描述
在动态环境中,摄像机或物体的快速移动可能导致图像模糊,从而影响双目立体视觉系统的深度感知 能力。为了解决这一问题,研究者们提出了基于运动补偿的算法,通过分析图像中的运动轨迹,对模 糊图像进行还原和补偿,以提高深度感知的准确性。
详细描述
在复杂的光照条件下,如明暗交替、阴影或高光,双目视觉 系统可能难以准确判断物体的深度和距离。这主要是因为阴 影或高光区域中的物体可能会与背景融为一体,导致立体匹 配算法失效。
遮挡和透明物体问题
总结词
遮挡和透明物体是双目立体视觉中的常见挑战,需要特殊算法来处理。

基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究

基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究

基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究基于双目线结构光的三维重建是一种常见的三维重建方法,在计算机视觉和图像处理领域有广泛应用。

本文将探讨双目线结构光三维重建的基本原理和关键技术。

一、基本原理双目线结构光的三维重建基于以下原理:通过投射具有特定空间编码的光线,利用摄像机捕捉图像,并对图像进行处理和分析,可以推断出场景中物体的三维形状和深度信息。

二、关键技术1. 双目成像双目成像是双目线结构光重建的基础。

通过使用两个物理上分开的相机,可以获取场景的不同视角,从而获得更多的信息,提高重建的精度和稳定性。

2. 线结构光投影线结构光投影是双目线结构光重建的核心技术。

通过投射特定编码的结构光,可以在场景中形成一系列光条或光带,从而在摄像机中产生对应的图像。

这样,可以通过分析图像中结构光的失真或形状变化,来推断物体表面的深度信息。

3. 结构光编码结构光编码是双目线结构光重建的重要组成部分。

通过在结构光中引入编码,可以增加光条或光带的区分度,从而提高重建的精度。

常见的编码方法包括灰度编码、正弦编码、校正编码等。

4. 影像获取与处理双目线结构光重建需要获取并处理图像数据。

影像获取涉及到摄像机的标定、同步和触发等技术,以确保双目系统的准确性和稳定性。

影像处理包括去噪、校准、纹理映射等步骤,以提取出有效的结构光信息,并进行后续的三维重建处理。

5. 三维重建算法三维重建算法是双目线结构光重建的核心内容。

常见的算法包括三角测量、立体匹配、点云拼接等。

这些算法通过分析不同视角的结构光图像,通过匹配和计算来推断物体的三维形状和深度信息。

6. 点云处理与可视化三维重建通常最终呈现为点云模型。

点云处理涉及到点云滤波、配准、分割等技术,以去除噪声、合并重叠点云、提取物体表面等。

点云可视化则将点云数据以直观的形式呈现,便于人们观察和理解。

综上所述,基于双目线结构光的三维重建是一种常见的三维重建方法。

它利用投射特定编码的结构光,结合双目成像和影像处理技术,通过分析图像中的结构光信息,推断物体的三维形状和深度信息。

结构光3D视觉原理PPT课件

结构光3D视觉原理PPT课件
6
1、点结构光模式
如图所示,激光器发出的光束投射到物体上产生一个光点,光点经摄像机 的镜头成像在摄像机的像平面上,形成一个二维点。摄像机的视线和光束 在空间中于光点处相交,形成一种简单的三角几何关系。通过一定的标定 可以得到这种三角几何约束关系,并由其可以唯一确定光点在某一已知世 界坐标系中的空间位置。
11
结构光三维视觉模型
1、解析几何模型(公式过多,省略)
12
2、透视投影模型
13
摄像机坐标系与模块坐标系的空间位置关系可用下式表示:
但上式不能够由摄像机二维像点坐标(X,Y)得到唯一对
应的三维物点坐标
,还需要增加一个方程的约
束才能消除这种多义性,为此,设结构光光平面在模块坐

标系(注:其建立是任意的)下的方程为:
实际上,线结构光模式也可以说是点结构模式的扩展。过相机光心 的视线束在空间中与激光平面相交产生很多交点,在物体表面处的交点 则是光条上众多的光点,因而便形成了点结构光模式中类似的众多的三 角几何约束。很明显,与点结构光模式相比较,线结构光模式的测量信 息量大大增加,而其实现的复杂性并没有增加,因而得到广泛应用。
10
5、相位法
近年来基于相位的光栅投影三维轮廓测童技术有了很大的发展,将光栅 图案投射到被测物表面,受物体高度的调制,光栅条纹发生形变,这种变形 条纹可解释为相位和振幅均被调制的空间载波信号。采集变形条纹并且对其 进行解调可以得到包含高度信息的相位变化,最后根据三角法原理计算出高 度,这类方法又称为相位法。基于相位测量的三维轮廓测量技术的理论依据 也是光学三角法,但与光学三角法的轮廓术有所不同,它不直接去寻找和判 断由于物体高度变动后的像点,而是通过相位测量间接地实现,由于相位信 息的参与,使得这类方法与单纯光学三角法有很大区别。

双目视觉PPT

双目视觉PPT
窗口更新函数选择
立体匹配
窗口更新函数 (12.6%)
Cd = e +α var( ) + e
β
w +γ
var( e ) = age ( e 2 ) e 2
e = ∑x, y∈W ed (x, y) / W
全局匹配算法
动态规划
立体匹配
两个一维信号的特征点全局最优匹配搜索.由于在立体视觉中,两 条共扼的极线上的图像信号都可以看作是一维信号,在单调性约束下, 可用动态规划对两条极线上的点集进行全局最优匹配搜索,使最终各 点的匹配在相似性与相容性上达到最优
x y
left
left
c
=
f
基于视觉三维重建的主要步骤
1. 2. 3. 4.
图像的获取 相机的标定 立体匹配(求取对应性) 三维信息提取或重建
单相机标定
线形标定,非线性标定 自标定,一般标定
相机标定
立体相机标定
立体相机标定与单相机标定有不同之处,还要求取两相机 之间的相对位置关系 基本矩阵F:在立体视觉里面,极线几何反映了两相机之 间的相对关系. 本质矩阵E: 仅仅反映位置关系 而与相机内参数无关. 对E进行SVD分解,就可以在相差一个常系数的情况下精 确描述相机的相对运动
mFm′ = 0
T
E = K FK
立体视觉的校正
为了加速立体匹配的速度,许多算法都是假设两幅图像的视 差仅分布在水平方向上,这样就将图像对的匹配问题从二维 降到了一维.而图像校正就是对两幅图像再进行一次平面射 影变换,使得两幅图像对应极线在同一水平线上,对应极点 被映射到无穷远处.因此图像校正是立体匹配中重要的预备 步骤. 校正后的图像对基础矩阵变成为
立体匹配方法:

双目立体视觉PPT课件

双目立体视觉PPT课件
廓线上确定特征点 (2) 利用立体匹配方法匹配各特征点 (3) 对匹配点求视差,获取匹配点的深度 (4) 利用获得的匹配点进行深度插值,以进
一步得到其它各点的深度
18
第18页/共54页
6.4.1 基本方法
• 特征点提取:平移、旋转、缩放、仿射不变性
1.SUSAN角点提取; 2.harris角点提取; 3.SIFT尺度不变特征提取
34
第34页/共54页
3 SIFT尺度不变特征提取:
• 3)确定特征点的主方向 利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为关键点
指定方向参数,使算子具备旋转不变性。
在以特征点为中心的邻域窗口内采样,并用梯度 方向直方图来统计邻域像素的梯度方向。梯度直方图的 范围是0°~360°,其中每10°一个柱,总共36个柱。 梯度方向直方图的峰值则代表了该特征点处邻域梯度的 主方向,即作为该特征点的主方向。在梯度方向直方图 中,当存在另一个相当于主峰值80%能量的峰值时, 则将这个方向认为是该特征点的辅方向。一个特征点可 能会被指定具有多个方向(一个主方向,一个以上辅方 向),这可以增强匹配的鲁棒性。
六个模块 六项工作
4. 立体匹配 根据对所选特征的计算来建立特征间的对应关系
,从而建立同一个空间点在不同图象中的象点之 间的关系,并由此得到相应的视差图象
5. 3-D信息恢复 根据得到的视差图象,可以进一步计算深度图
象,并恢复场景中的3-D信息
2
第2页/共54页
6.1 双目立体视觉原理
六个模块 六项工作
• 2004年,David. Lowe总结了已有基于不变量技术的特征检测方法,正式提出了一种基于尺度空间的, 对图像平移、旋转、缩放、甚至仿射变换保持不变性的图像局部特征,

双目立体视觉课件PPT

双目立体视觉课件PPT

左目处理结果
右目处理结果
这时我们首先对所有的情况都把立体坐标计算出来,扫描图像时,相邻两帧图像之间运动很小,我们可以近似看作是平移运动,所以
正确的标定点的位移一定是近似相等的,以此来排除进入约束条件的错误的标定点。
(1)相对位置固定的CCD两个
D =(vl-cly)/fly;frx,fry,flx,fly分别为左右相机的归一化焦距,(clx,cly),(crx,cry)分别为左右相机图像中心像素坐标。
扫描长方体铁块光滑的上表面的效果图
三 工作原理及算法流程
双目视觉程序算法流程:
左目处理结果
右目处理结果
其中 分别代表标定点在前后帧的,所有标定点重心的空间坐标。
这时我们首先对所有的情况都把立体坐标计算出来,扫描图像时,相邻两帧图像之间运动很小,我们可以近似看作是平移运动,所以
正确的标定点的位移一定是近似相等的,以此来排除进入约束条件的错误的标定点。
散点图
曲面重建图
扫描一个碗的侧面
四当一1如因又3三如左这这三自(当一因三自如自如 3左自双与其标 3((因这双与当一其 其记若三(左4自3 我对图此根图目种个定1我对此定图定图目定目数中定22此个目数我对中中P我1目定航生生生电 生关 工 工 ) 工 ) ) 工 )点们 齐 所 , 据 所 处 方 方 位 们 齐 , 位 所 位 所处 位 立 据 p点, 方 立 据 们 齐 qp们 图 位空物物物影 物分键作作标作分旋旋分作标在得到示左左示理法程技得到左技示技示 理技体后匹 左程体后得到得像技航医医医特 医别技原原定原别转转别原定左到一,相右,结是可术到一相术,术,结术视处配 相可视处到一到术假假假假天学学学效 学代术理理点理代矩矩代理点右了个机目果完以的了个机的的果的觉理时 机以觉理了个了的设设设设、制3333表(及及的及表阵阵表及的相DDDD准坐像相全用实准坐像实实实两, 像用两准坐实((n空空空空BB汽作标自算算精算标标算精RR对机建建建建确标面机的现确标面现现现部如 面部确标现SiSinn间间间间和和车与定定法法准法定定法准对坐VV模模模模oo的系上位点原的系上原原原分果 上分的系原中中中中平平ccDD、动点位流流匹流点点流匹应标uu相中的置对理相中的理理理,仅 的,相中理方方一一一一移移船ll漫在原 程 程 配 程 在 在 程 配的aa系邻,任变点:邻,任:::伴仅任伴邻,:法法rr点点点点矩矩舶建前理前前标下SS两意换运两意随利 意随两求求PPPP阵阵、模tt后)后后定坐ee在在在在帧一关算帧一着用 一着帧其其右右rrTT模帧帧帧点ee标的的左左左左图点系,图点光极 点光图最最oo目目具的的的坐分计计、、、、VV像只:像像只电限 只电像小小处处等,空空标ii别ss算算右右右右对要面对要传约 要传对二二理理ii工相间间,oo(相相相相应能上应能感束 能感应x乘乘右nn结结业l对坐坐我)),机机机机的在所的在器条 在器的是是解解目果果制于标标们y中中中中标右有标右件件 右件标今今。。图l品,所,,可成成成成定相点定相以, 相以定年年像的z有以RRl像像像像点机只点机及往 机及点几 几)和 和逆,标将位位位位的像要的像计往 像计的何何TT向(定其x代代置置置置准面存准面算会 面算准量量r设点关,表表分分分分确上在确上机出 上机确测测计重系y两两别别别别的找相的找视现 找视的量量r,心表个个为为为为运到应运到觉左 到觉运研研z的示坐坐rpppp动对的动对领目 对领动究究,)llll,成((((根标标信应匹信应域中 应域信中中uuuu空如llll据,,,,系系息的配息的的的 的的息的的vvvv间下llll小))))之之之匹点之匹日一 匹日之重重和和和和坐形孔间间后配,后配趋个 配趋后要要pppp标式rrrr成的的,点就,点成标 点成,领领((((uuuu。:像最最rrrr我,可我,熟定 ,熟我域域,,,,vvvv模优优rrrr们就以们就,点 就,们,,))))型刚刚需可参需可双在 可双需以以,,,,且且且且体体要以与要以目右 以目要测测两两两两变变求确上求确视目 确视求量量相相相相换换解定述解定觉中 定觉解物物机机机机关关两出运两出技会 出技两体体坐坐坐坐系系个该算个该术有 该术个的的标标标标,,坐点,坐点应多 点应坐三三系系系系NN标的从标的用个 的用标维 维间 间 间 间为 为系 三 而 系 三 领 标三 领 系轮轮存存存存测测之维获之维域定 维域之廓廓在在在在量量间坐取间坐不点 坐不间数数刚刚刚刚噪噪的标其的标断满 标断的据据性性性性声声刚。对刚。拓足 。拓刚为为变变变变。。体应体展约 展体目目换换换换变的变,束 ,变的的关关关关换三换目条 目换,,系系系系关维关前件 前关主主RRRR系坐系主! 主系要要、、、、才标才要要才包包TTTT。。。。能。能应应能括括将将用用将数数数数于于数据据据据::据测测统统统量量

基于双目视觉的三维重建共43页文档

基于双目视觉的三维重建共43页文档
鹰一样,生来就是自由的 ,但是 为了生 存,我 们不得 不为自 己编织 一个笼 子,然 后把自 己关在 里面。 ——博 莱索

27、法律如果不讲道理,即使延续时 间再长 ,也还 是没有 制约力 的。— —爱·科 克

28、好法律是由坏风俗创造出来的。 ——马 克罗维 乌斯

29、在一切能够接受法律支配的人类 的状态 中,哪 里没有 法律, 那里就 没有自 由。— —洛克

30、风俗可以造就法律,也可以废除 法律。 ——塞·约翰逊
61、奢侈是舒适的,否则就不是奢侈 。——CocoCha nel 62、少而好学,如日出之阳;壮而好学 ,如日 中之光 ;志而 好学, 如炳烛 之光。 ——刘 向 63、三军可夺帅也,匹夫不可夺志也。 ——孔 丘 64、人生就是学校。在那里,与其说好 的教师 是幸福 ,不如 说好的 教师是 不幸。 ——海 贝尔 65、接受挑战,就可以享受胜利的喜悦 。——杰纳勒 尔·乔治·S·巴顿
谢谢!
  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

双目测距原理
各坐标系关系示意图
三角法测量模型
xl
f
xc zc
xr
f
(xc B ) zc
yl
yr
f
yc zc
xc
B xl d
yc
B h d
zc
B f d
相机标定
定义 分类
相机标定:主要是获得相机几何 参数和光学参数(内部参数)以及相 机相对于世界坐标系的空间位置、方 向关系(外部参数)的过程。相机标 定结果的精度直接影响着计算机视觉 的精度
1) 除了端点,任意三角形的任意一条边不包含点云中的任何点。 2) 任意两条边若相交,只在公共端点相交。 3) 网格内的任意一个面都是三角面,且所有三角面的合集是点云集合的凸包。
贪婪三角剖分
它从一个随机的点开始,将越来越多的邻点包含进三角化网格,使网格逐渐增长。 在建网的过程中,每个点有可能被赋予这四种状态:FREE,FRINGE,BOUNDARY, COMPLETED。
视差一致性约束:在左右视差图中,若左图像的某一点的视差和以此视差对应 的右图像目标像素的视差相同,则满足视差一致性约束。
挑战性问题: 遮挡、弱纹理、深度不连续、光照影响、光学透射
立体匹配
立体匹配
点云重构
定义 方法
把点云重构成三维立体图形
三角剖分
贪婪三角剖分 Delaunay剖分
三角剖分
当得到被扫描物体的点云后,将进行三角剖分。三角剖分将点云组建成 一个由许多三角形组成的网格。通过三角剖分建立起来的网格应该满足以下 三个条件:
When You Do Your Best, Failure Is Great, So Don'T Give Up, Stick To The End 演讲人:XXXXXX 时 间:XX年XX月XX日
1 传统标定 2 基于主动视觉的标定 3 自标定
相机标定
图像坐标 系与像素
坐标系
图像坐标 系与相机
坐标系
相机坐标 系与世界
坐标系
相机标定
其中:
内部定
Tsai 标定 算法
张正友法
这种标定算法需要一个精确定制的3D 标定靶。操作过程是首先获取该标定靶块的 图像,并提取出图像上的角点特征,然后根 据角点坐标与其对应空间点的世界坐标计算 出摄像机的内、外参数。
基于结构光与双目视觉的 三维重构技术研究
报 告 人:XXX
2015年5月10日
应用现状
应用现状
实现流程
关键技术点和难点
关键技术点
1 相机标定 2 立体匹配 3 双目测距 4 点云重构
难点
除了双目测距
双目测距原理
小孔成像模型在构建三维测量模型中起着决定性作用,可以把它理解 为视觉测量技术大厦的根基。
立体匹配
立体匹配求解本身是个病态问题,需要通过一些附加信息或约束条件才能得到近 似解。立体匹配的约束主要包括搜索范围的寻找和相似度计算这两个方面。主要包括 如下:
极线约束:极线约束主要利用了空间点的投影在对应两幅图像的极线上 这一条件。
唯一性约束:一幅图像上的一点只能与另一幅图像上的一点对应,而不能 与多点对应。 视差的连续性约束:除了遮挡区域和一些视差不连续的区域外,其他的区域视差 的变化是平滑的,变化不大。
经常不断地学习,你就什么都知道。你知道得越多,你就越有力量 Study Constantly, And You Will Know Everything. The More
You Know, The More Powerful You Will Be
结束语
当你尽了自己的最大努力时,失败也是伟大的, 所以不要放弃,坚持就是正确的。
张正友在 1998 年提出了一种基于棋盘 格模板的相机标定方法成为相机标定研究的 经典之作。这种方法由两部分组成,首先对 相机的参数进行估计,再用优化函数进行迭 代求精。
激光辅助标定法
立体匹配
定义
立体匹配就是在两幅图像的匹配基元之
间建立对应关系的过程,它是双目体视中最 关键、困难的一步。
方法
区域匹配、特征匹配和相位匹配
FREE:未加入任何三角形。 FRINGE:已加入一些三角形,还有加入另一些三角形的可能性。 BOUNDARY:已位于三角化网格的边界,即已加入若干三角形,不能加入更多三角形,但 未被这些三角形完全包围。 COMPLETED:已加入若干三角形,不能加入更多的三角形,并被这些三角形完全包围。
学习总结
相关文档
最新文档