机器视觉测量技术6立体视觉.(推荐完整)

u 窗口内光强平均值. σ 光强分布函数
2 1
n
m
( f (i, j) )2
mn j1 i1
• 唯一性约束
nm
R
fL (i, j) fR (i, j)
j1 i1
• 连续性约束 光滑物体>>投影连续>>视差连续
（2）基于边缘的立体匹配
• 在某一行上计算各边缘的位置． • 通过比较边缘的方向和强度粗略地进行边缘匹配． • 通过在精细尺度上进行匹配，可以得到视差估计．
激光雷达测距
已知调制频率和相位差,则物体到传感器的距离为:
d

c 4f
4
测距范围： D c
2f 2
f频率，c光速，λ波长。
只能检测0-2π相位差，测距Leabharlann Baidu有多义性。
技术实现难度较大。
•变焦测距
1 1 1 z z f
b df (z2 z) z( f z2 )
f 为区域灰度均值
• 相关系数
r(dx , d y ) {
[
( x, y)S
f1(x, y)
f1 ][
f2(x dx, y
dy)
f2]
[
( x, y)S
f1(x, y)
f1 ]2
(x, y)S [ f1(x d x , y d y ) f2 ]2}1/ 2
假定垂直视差为零.
z BF xl xr
零视差线
•立体成象的一般情况：
2. 立体匹配的基本方法 （1） 立体匹配的基本约束
• 外极线约束
•一致性约束
对图像进行规范化处理(M×N)：
fL i, j ( fL i, j L ) / L
fR i, j ( fR i, j R ) / R
第六章 立体视觉
1. 立体成像
•被动测距传感 >>视觉系统接收来自场景发射或反射 的光能量，形成图像.
主动测距传感 >>视觉系统首先向场景发射光能量， 然后接收场景对发射光能量的反射能 量，形成图像.
•共轭点： 同一场景点在二个图像中的对应投影点. •外极平面： 场景点与两投影中心. • 外极线： 外极平面与图像平面的交线. • 外极点： 同一平面上的所有外极线交于一点.
I3 [ f (x, y) f (x 1, y 1)]2 ( x, y)S
I4 [ f (x, y) f (x 1, y 1)]2 ( x, y)S
I(xc , yc ) min(I1, I2 , I3 , I4 )
• 特征点匹配 设待匹配的候选特征点对的视差为 dx dy
（3）基于区域相关性的立体匹配
• 在立体图像对中识别兴趣点，而后使用区域相关法 来匹配两幅图像中相对应的点．
• 兴趣点计算公式如下: (基于外极线)
I1 [ f (x, y) f (x, y 1)]2 ( x, y)S
I2 [ f (x, y) f (x 1, y)]2 ( x, y)S
全息干涉测量
• 结构光三角测距
[x, y, z] b [x, y, F ]
Fctg x
线结构光测距
脉冲飞行时间测距
蝙蝠和海豚超声测距
莫尔光栅测距
1、影像莫尔法：
一侧点光源，另一侧用眼睛观察。 光栅在面内移动等高线不变。
Nsl hN d Ns
2、光栅投影法：
光栅G1和G2。 一侧光栅微动，据条纹运动方向和趋势，判断物 体形状的凹凸。