双目视觉立体匹配算法研究
《2024年度基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》范文
《基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，计算机视觉技术在许多领域中得到了广泛的应用。
其中，双目立体视觉定位和识别技术以其高精度、高效率的特点，在机器人导航、工业检测、无人驾驶等领域展现出巨大的应用潜力。
本文将围绕双目立体视觉定位和识别技术进行深入的研究和探讨。
二、双目立体视觉技术概述双目立体视觉技术是一种模拟人类双眼视觉的计算机视觉技术。
通过模拟人眼的视差感知原理，双目立体视觉技术利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，然后通过图像处理和算法分析，得到场景中物体的三维信息。
双目立体视觉技术主要包括相机标定、图像获取、图像预处理、特征提取、立体匹配、三维重建等步骤。
三、双目立体视觉定位技术双目立体视觉定位技术是双目立体视觉技术的核心部分，它通过计算左右相机获取的图像间的视差信息，实现场景中物体的三维定位。
具体而言，双目立体视觉定位技术首先需要对相机进行精确的标定，以获取相机的内外参数。
然后通过图像预处理和特征提取，获取场景中的特征点或特征线。
接着，利用立体匹配算法，将左右相机获取的图像进行匹配，得到视差图。
最后，根据视差信息和相机的内外参数，计算得到场景中物体的三维坐标信息。
四、双目立体视觉识别技术双目立体视觉识别技术是在定位技术的基础上，进一步对场景中的物体进行分类和识别。
通过分析物体的形状、大小、纹理等特征信息，结合机器学习、深度学习等算法，实现对物体的识别和分类。
双目立体视觉识别技术可以广泛应用于无人驾驶、机器人导航、工业检测等领域。
五、双目立体视觉技术的应用双目立体视觉技术在许多领域都得到了广泛的应用。
在无人驾驶领域，双目立体视觉技术可以实现车辆的定位和障碍物识别，提高车辆的行驶安全性和自动驾驶的准确性。
在机器人导航领域，双目立体视觉技术可以帮助机器人实现精准的路径规划和导航。
在工业检测领域，双目立体视觉技术可以实现对产品的快速检测和质量控制。
六、研究展望随着计算机视觉技术的不断发展，双目立体视觉定位和识别技术将会有更广泛的应用前景。
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，双目视觉技术已成为三维重建、机器人导航、自动驾驶等领域的重要技术手段。
其中，立体匹配算法作为双目视觉技术的核心，其性能的优劣直接影响到整个系统的精度和稳定性。
本文旨在研究基于双目视觉的立体匹配算法，探讨其原理、方法及应用，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、双目视觉原理及立体匹配算法概述双目视觉技术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场景的图像信息，然后通过立体匹配算法对两幅图像进行匹配，从而获取场景的三维信息。
立体匹配算法是双目视觉技术的核心，其主要任务是在两个视图的像素之间找到对应的匹配点。
目前，常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法和基于相位的匹配算法等。
其中，基于区域的匹配算法具有较高的精度，但计算量大；基于特征的匹配算法计算量较小，但易受噪声和光照变化的影响；基于相位的匹配算法具有较好的抗干扰性和鲁棒性。
三、基于双目视觉的立体匹配算法研究（一）算法原理及流程本文研究了一种基于区域和特征的混合立体匹配算法。
该算法首先提取两幅图像中的特征信息，如边缘、角点等；然后，在特征匹配的基础上，利用基于区域的匹配算法对剩余区域进行精细匹配。
该算法既提高了匹配精度，又降低了计算量。
（二）算法优化及改进针对传统立体匹配算法在复杂场景下易出现误匹配的问题，本文提出了一种基于全局能量的优化方法。
该方法通过引入能量函数，将立体匹配问题转化为能量最小化问题，从而提高了匹配的稳定性和准确性。
此外，本文还研究了多尺度、多方向的特征提取方法，以提高特征匹配的鲁棒性。
四、立体匹配算法的应用（一）三维重建基于双目视觉的立体匹配算法可以用于三维重建。
通过获取场景的两个视图，并利用立体匹配算法获取视差图，然后根据视差图和相机参数进行三维重建，从而得到场景的三维模型。
该技术广泛应用于虚拟现实、游戏开发、工业检测等领域。
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目视觉立体匹配算法在三维重建、机器人导航、自动驾驶等领域得到了广泛应用。
本文旨在研究基于双目视觉的立体匹配算法，探讨其原理、方法及实际应用，以期为相关领域的研究提供参考。
二、双目视觉立体匹配算法原理双目视觉立体匹配算法是通过模拟人类双眼视觉原理，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，通过计算两幅图像间的视差，从而恢复出场景的三维信息。
立体匹配是双目视觉的核心问题，其基本原理包括特征提取、特征匹配、视差计算等步骤。
1. 特征提取：在两幅图像中提取出具有代表性的特征点，如角点、边缘点等。
这些特征点将用于后续的匹配过程。
2. 特征匹配：利用一定的匹配算法，如基于区域的匹配、基于特征的匹配等，在两幅图像中寻找对应的特征点。
3. 视差计算：根据匹配得到的特征点，计算视差图。
视差图反映了场景中各点在两幅图像中的相对位移，从而可以恢复出场景的三维信息。
三、立体匹配算法研究针对双目视觉立体匹配算法，本文重点研究了以下几种方法：1. 基于区域的匹配算法：该类算法通过计算两幅图像中对应区域的相似性来寻找匹配点。
常见的区域匹配算法包括块匹配、窗口匹配等。
2. 基于特征的匹配算法：该类算法通过提取图像中的特征点，如角点、边缘点等，进行特征匹配。
常见的特征匹配算法包括SIFT、SURF等。
3. 视差计算优化方法：为了提高视差计算的精度和效率，研究者们提出了多种优化方法，如引入先验知识、利用多尺度信息、采用半全局匹配算法等。
四、立体匹配算法应用双目视觉立体匹配算法在多个领域得到了广泛应用，如三维重建、机器人导航、自动驾驶等。
本文将重点介绍其在以下两个领域的应用：1. 三维重建：通过双目视觉立体匹配算法，可以恢复出场景的三维信息，从而实现三维重建。
三维重建技术在游戏开发、虚拟现实、医疗影像处理等领域具有广泛应用。
2. 自动驾驶：双目视觉立体匹配算法可以用于自动驾驶系统的环境感知。
基于深度学习的双目立体视觉关键技术研究
基于深度学习的双目立体视觉关键技术研究随着深度学习技术不断地深入发展，其在计算机视觉领域的应用得到了越来越广泛的探索和应用，其中双目立体视觉技术便是其中的一个重要方向。
那么，基于深度学习的双目立体视觉关键技术究竟是什么？它有什么作用和应用场景呢？本文将对这些问题进行一定的探讨和分析。
一、什么是双目立体视觉技术？双目立体视觉技术是一种通过两个摄像机分别拍摄同一场景的图像，然后通过计算机视觉技术将这两张图像进行配对，最终得到一个三维的深度图像，以模拟人类双眼观察物体的效果。
相对于单目视觉技术，双目立体视觉技术能够提供更加丰富的信息，包括物体的距离、深度、大小等，这在机器人导航、三维重建、虚拟现实、安防监控等领域都有着广泛的应用。
二、基于深度学习的双目立体视觉关键技术传统的双目立体视觉技术主要是通过构建匹配代价函数，利用像素级别的匹配方法获取两幅图像之间的对应关系，并进而计算出深度信息。
然而，由于环境、光照、物体材质等因素的影响，传统的双目立体视觉技术往往难以获得准确的深度信息。
基于深度学习的双目立体视觉技术则可以通过神经网络的学习和训练，将图像中的区域特征提取出来，进而实现更加精准和准确的深度信息获取。
具体来说，基于深度学习的双目立体视觉关键技术主要包括以下方面：1、基于神经网络的立体匹配算法传统的立体匹配算法主要是通过计算左右两个视角内不同像素之间的匹配代价，并选择匹配代价最小的一组像素作为匹配结果。
而基于深度学习的立体匹配算法则是通过训练一个深度卷积神经网络（CNN）来提取出深度信息的特征，再通过卷积核匹配图像，从而获取更加精准和准确的深度信息。
2、深度学习的特征提取和表示学习利用深度学习模型可以对图像进行特征提取和表示学习，将图像中的区域特征提取出来，包括边缘、角点、纹理等。
这些特征能够进一步用于深度估计和视差计算等任务中，以提升深度信息的准确度和精度。
3、基于深度学习的图像生成和增强技术基于深度学习的图像生成和增强技术可以通过生成对抗网络（GAN）和卷积神经网络将图像进行合成和增强。
双目视觉立体匹配算法研究
双目视觉立体匹配算法研究双目视觉立体匹配算法是计算机视觉领域中的一项重要研究内容，主要是通过分析两个视野稍有不同的图像，来确定每个像素点在三维空间中的位置。
立体匹配算法的研究旨在通过计算机模拟人眼的视觉感知能力，实现深度信息的获取和三维重建，为许多计算机视觉应用提供基础支持。
目前，双目视觉立体匹配算法主要包括了基于图像的局部匹配算法和全局匹配算法两类。
基于图像的局部匹配算法是立体匹配算法中最简单的一种方法，它主要通过比对两个图像中的像素，寻找最佳的匹配对应点。
常见的方法包括以下几种：1.窗口匹配算法：将两个图像中的局部窗口进行匹配，通过比较窗口中像素的相似性来确定最佳匹配。
2.匹配代价算法：基于窗口匹配的原理，通过定义匹配误差度量指标（如均方差、绝对差等），计算每个像素点的匹配代价。
3.匹配代价聚合算法：将匹配代价进行聚合，通过横向、纵向或斜向的扫描来减少误差，并提高匹配效率。
然而，基于图像的局部匹配算法存在几个问题，如像素间的不连续性、边界的不唯一性等。
因此，全局匹配算法应运而生，主要用于解决这些问题。
常见的全局匹配算法包括以下几种：1.动态规划算法：以图像像素为节点构建图，通过最小化能量函数来寻找最佳匹配点。
2.基于图割算法：将图像像素看作图中顶点，以像素之间的关系为边，通过割集的划分来确定最佳匹配点。
3.代价聚合算法：通过代价聚合来减少匹配误差，常用的方法有图像金字塔、多尺度匹配等。
此外，近年来，深度学习技术的快速发展，也为双目视觉立体匹配算法的研究带来了新的思路。
采用深度学习模型进行立体匹配可以有效地解决传统算法中存在的问题，提高匹配的准确性和鲁棒性。
常见的深度学习方法包括使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和匹配，使用生成对抗网络（GAN）进行深度图像估计等。
总之，双目视觉立体匹配算法的研究涉及到图像处理、计算机视觉、优化算法等多个领域，目前已经取得了很多重要的研究成果。
随着计算机硬件性能的不断提高和深度学习技术的迅速发展，双目视觉立体匹配算法将在未来更广泛地应用于三维重建、虚拟现实、自动驾驶等领域。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言双目立体视觉技术是计算机视觉领域中的一项重要技术，它通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，再通过一系列的图像处理技术，实现三维重建。
其中，立体匹配算法是双目立体视觉三维重建的关键技术之一。
本文将重点研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，并分析其原理、方法和存在的问题及解决方法。
二、立体匹配算法的基本原理和常用方法1. 立体匹配算法的基本原理立体匹配算法是利用双目相机获取的左右两幅图像中的视差信息，通过匹配算法找出同一场景在不同视角下的对应点，进而实现三维重建。
其基本原理包括四个步骤：图像预处理、特征提取、立体匹配和三维重建。
2. 常用立体匹配算法（1）基于区域的立体匹配算法：该算法通过计算左右图像中每个像素点周围的区域相似度来确定视差值。
其优点是精度高，但计算量大，实时性较差。
（2）基于特征的立体匹配算法：该算法先提取左右图像中的特征点，再通过特征匹配来计算视差值。
其优点是计算量小，实时性好，但需要较好的特征提取算法。
（3）基于相位的立体匹配算法：该算法利用相位信息来计算视差值，具有较高的精度和稳定性。
但其对噪声敏感，且计算量较大。
三、存在的问题及解决方法1. 匹配精度问题：由于光照、遮挡、透视畸变等因素的影响，立体匹配算法的精度会受到影响。
为了提高匹配精度，可以采用多尺度、多特征融合的方法，提高特征提取的准确性和鲁棒性。
2. 实时性问题：在实际应用中，要求立体匹配算法具有较高的实时性。
为了解决这一问题，可以采用优化算法、硬件加速等方法来降低计算量，提高运算速度。
3. 视差图问题：视差图是立体匹配算法的重要输出结果之一。
视差图的质量直接影响着三维重建的精度和效果。
为了提高视差图的质量，可以采用多约束条件下的优化算法、后处理等方法来优化视差图。
四、研究进展与展望近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，双目立体视觉三维重建技术也取得了较大的进展。
双目立体匹配ncc算法
双目立体匹配的NCC算法是一种常用的图像处理技术，用于在双目立体视觉系统中实现图像匹配。
双目立体视觉是一种通过分析两个不同视角的图像来确定物体三维信息的技术。
在双目立体匹配过程中，NCC算法被广泛应用于寻找两幅图像之间的相似区域。
NCC算法的基本原理是通过计算两个图像之间的相关系数来匹配图像。
相关系数是一种衡量两个变量之间相似性的度量，其值范围在-1到1之间。
当两个图像之间的相似区域越大时，相关系数值越大。
NCC算法的基本步骤包括：1. 计算两幅图像的卷积：使用一个滤波器（如高斯滤波器）对两幅图像进行卷积，以提取图像中的特征。
2. 计算相关系数：将卷积后的结果进行求和，并除以图像大小和卷积核大小的内积，得到相关系数矩阵。
3. 阈值处理：对相关系数矩阵进行阈值处理，以排除不相关区域的影响。
通常使用软阈值处理方法，以保证匹配质量的同时减小计算量。
4. 找到匹配区域：根据阈值处理后的相关系数矩阵，找到匹配区域。
通常采用自适应阈值法，根据图像的局部特征动态调整阈值，以提高匹配精度。
5. 优化匹配结果：对找到的匹配区域进行优化，如平滑、锐化等操作，以提高立体匹配的质量。
在双目立体匹配中，NCC算法的应用优势在于其计算速度快、精度较高。
通过使用合适的滤波器和阈值处理方法，NCC算法可以在保证匹配精度的同时减小计算量，提高处理速度。
此外，NCC算法还可以处理不同视角、光照和噪声条件下的图像，具有较强的鲁棒性。
在实际应用中，双目立体匹配的NCC算法通常与其他技术相结合，如特征点提取、特征匹配和三角测量等，以实现精确的立体视觉应用，如自动驾驶、机器人导航和医学影像等。
通过双目立体匹配技术，可以获取更加精确的三维信息，为各种应用提供更可靠的支撑。
总之，双目立体匹配的NCC算法是一种常用的图像处理技术，用于在双目立体视觉系统中实现图像匹配。
通过使用合适的滤波器和阈值处理方法，NCC算法可以在保证匹配精度的同时提高处理速度和鲁棒性。
《2024年基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》范文
《基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，计算机视觉技术在众多领域中得到了广泛的应用。
其中，双目立体视觉定位和识别技术以其高精度、高效率的特点，在机器人导航、三维重建、无人驾驶等领域中发挥着重要作用。
本文旨在研究基于双目立体视觉的定位和识别技术，探讨其原理、方法及应用领域，以期为相关领域的研究提供参考。
二、双目立体视觉技术原理双目立体视觉技术是通过模拟人眼视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，再通过图像处理技术提取出场景的三维信息。
其主要原理包括摄像机标定、图像预处理、特征提取与匹配、三维信息重建等步骤。
1. 摄像机标定摄像机标定是双目立体视觉技术中的重要环节，它旨在确定摄像机的内部参数和外部参数。
内部参数包括摄像机焦距、主点坐标等，外部参数则描述了摄像机与世界坐标系之间的关系。
通过标定，可以获取到摄像机在三维空间中的位置和方向。
2. 图像预处理图像预处理包括灰度化、去噪、二值化等操作，旨在提高图像的质量，以便后续的特征提取与匹配。
其中，灰度化可以将彩色图像转换为灰度图像，降低计算复杂度；去噪可以消除图像中的噪声干扰；二值化则将图像转换为二值图像，便于特征提取。
3. 特征提取与匹配特征提取与匹配是双目立体视觉技术的核心步骤。
通过提取图像中的特征点、线、面等信息，建立场景的三维模型。
特征匹配则是根据提取的特征信息，在两个相机获取的图像之间寻找对应关系，为三维信息重建提供依据。
三、双目立体视觉定位技术双目立体视觉定位技术是利用双目立体视觉系统获取场景的三维信息，实现目标的定位。
其主要方法包括基于特征点的定位方法和基于区域匹配的定位方法。
1. 基于特征点的定位方法该方法首先在两个相机获取的图像中提取特征点，然后通过特征匹配找到对应关系，最后利用三角测量原理计算目标的三维坐标。
该方法具有较高的精度和稳定性，适用于各种复杂环境。
2. 基于区域匹配的定位方法该方法通过在两个相机获取的图像中寻找相同的区域，然后利用区域内的像素信息进行匹配，实现目标的定位。
基于双目视觉的深度图立体匹配算法研究改进
的点即确定了扫描线上特征点的最佳匹配关系。
在具体的匹配过程中，可以引入根据顺序一致性约束条
件，该条件限制了相关系数平面中匹配路径的走向只能在０。 ～９０。的范围内，将上式进一步简化为：
Ｖ（ｚ，ｓ）一ｍａｘＥＶ（ｘ一１，５），Ｖ（ｚ一１，ｓ一１），
ｙ（ｚ，ｓ一１），Ｖ（ｚ，ｓ一１）ｌ＋Ｃ（ｘ，５）
（８）
计算机测量与控制·２。譬’１６（９）１３３２
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文章编号：１６７１—４５９８ Ｃ２００８１０９—１３３２—０３
Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ＆ ＣｏｎｔｒｏＩＩ
中圈分类号：ＴＰ３０１．６
文献标识码：Ｂ
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基于双目视觉的深度图立体匹配算法研究改进
在区域相关匹配的基础上，这里引入动态规划技术来选择 最优的匹配点。由于用来匹配的图像对事先已经进行外极线校 正，所有外极线等同于水平扫描线，所以匹配点只在对应的扫 描线上寻找，依次对每条水平扫描线上的像点进行匹配。对于 某一条扫描线（如第Ｙ条），取右图扫描线为视差空间图的垂 直坐标轴，取左图扫描线为水平坐标轴，图中位于坐标（ｚ， ｓ）的值等于右图像位于（ｚ，ｙ）的特征点与左图像（ｓ，ｙ） 处的特征点的支持窗口之间的区域相关值，描述右图特征点 （ｚ，ｙ）与左图特征点（ｓ，ｙ）相匹配的程度。在选定视差搜 索范围。一ｄ后，根据前面区域相关匹配的结果，若匹配时采 用的两幅图像宽度均为Ｎ，则每一条扫描线上所有特征点的 相关值构成一个Ｎ×Ｎ矩阵，所以视差空间图像平面也叫相 关系数矩阵平面。由于有视差搜索空间限制，该矩阵中也仅有 有限个元素值不为零。
（ｂ）７ ｘ７窗口 图４互相荧算法
（ｃ）９ ｘ９窗口
４．２引入改进动态规划的匹配算法实验 本实验所用的匹配源图像是立体匹配标准测试图像对，标
基于双目视觉的立体匹配算法研究
基于双目视觉的立体匹配算法研究第一章前言随着计算机图形学与计算机视觉技术的快速发展，3D立体成像的应用越来越广泛。
双目视觉是一种重要的3D成像方法，其通过分析从两个不同视点获取的图像来产生立体效果。
在双目视觉中，立体匹配算法是一项关键技术，其能够对两个视觉信息进行对比，并确定它们之间的空间关系。
本论文对基于双目视觉的立体匹配算法进行了研究和探讨。
第二章立体匹配算法概述立体匹配算法是指对两幅不同视角下拍摄的图像进行对比，并确定它们之间的像素点的空间对应关系的算法。
立体匹配的目标是找出每一个位于左图像和右图像中的对应的像素位置。
立体匹配一般分为两个阶段：搜索匹配窗和多分辨率匹配。
第三章基于区域的立体匹配算法基于区域的立体匹配算法是通过区域之间的相似性来计算像素点的对应关系。
该算法需要将左右两幅图像分解成一个个区域，然后在两个图像间同一区域进行匹配。
基于区域的立体匹配算法在大场景下效果不佳，且对于噪声和遮挡物敏感。
第四章基于特征的立体匹配算法基于特征的立体匹配算法是通过寻找两个图像中的特征点来确定像素点之间的对应关系。
该算法的优势在于对于噪声或者遮挡不敏感。
基于特征的立体匹配算法的一般流程是：先提取图像的特征点，然后通过寻找相邻特征点之间的位移来确定相应像素点在对应图像中的位置。
第五章基于能量的立体匹配算法基于能量的立体匹配算法是一种优秀的立体匹配算法。
它是以代价函数为基础，利用动态规划原理，求解全局最小代价匹配路径的算法。
该算法对于噪声和遮挡的容忍性较高且准确率较高。
其一般流程如下：首先定义代价函数并计算整个左右图像中所有像素点的代价，然后使用动态规划算法计算最小代价的匹配路径。
第六章立体匹配算法实验结果分析对不同立体匹配算法进行实验，并对实验结果进行分析。
实验中采用了不同类型的图像作为输入，通过比较不同立体匹配算法的计算时间和匹配精度，可以确定不同算法的推荐使用场景，以保证实现的效果和运行速度。
第七章结论通过对基于双目视觉的立体匹配算法进行研究和探讨，可以发现不同的立体匹配算法有着自己的优缺点，适用于不同的实际应用场景。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目立体视觉技术作为三维重建领域的重要手段，得到了广泛关注。
双目立体视觉技术通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取物体图像，并利用立体匹配算法对这些图像进行匹配，从而实现对物体三维信息的重建。
本文将重点研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法。
二、双目立体视觉系统概述双目立体视觉系统主要由两个相机、图像采集设备、图像处理单元等部分组成。
两个相机从不同角度拍摄同一场景，获得两幅具有视差的图像。
通过分析这两幅图像中的像素对应关系，可以恢复出物体的三维空间信息。
三、立体匹配算法研究立体匹配是双目立体视觉三维重建的核心步骤，其目的是在两个视图的像素之间找到对应关系。
本文将重点介绍几种常见的立体匹配算法。
1. 基于区域的立体匹配算法基于区域的立体匹配算法通过比较两个视图中对应区域的像素相似度来寻找匹配点。
该算法简单易行，但容易受到光照、遮挡等因素的影响。
为了提高匹配精度，可以引入多尺度、多方向的信息，以及采用动态规划、图割等优化方法。
2. 基于特征的立体匹配算法基于特征的立体匹配算法首先提取两个视图中的特征点，然后根据特征点的对应关系进行匹配。
该算法对光照、遮挡等因素的鲁棒性较好，且可以处理复杂的场景。
特征提取的方法包括SIFT、SURF等算法，而特征匹配则可以采用暴力匹配、FLANN 匹配等方法。
3. 基于相位的立体匹配算法基于相位的立体匹配算法利用相位信息来进行匹配。
该算法对噪声和光照变化具有较强的鲁棒性，且能够提供亚像素级的精度。
然而，该算法的计算量较大，需要采用优化算法来提高计算效率。
四、立体匹配算法的优化与改进为了提高立体匹配的精度和效率，本文提出了以下几种优化与改进方法：1. 引入深度学习技术：利用深度学习模型提取更加鲁棒的特征，提高匹配精度。
2. 结合全局与局部信息：在匹配过程中同时考虑全局和局部的像素信息，提高匹配的稳定性和精度。
立体匹配算法的研究和应用
立体匹配算法的研究和应用一、本文概述立体匹配算法是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它旨在从两个或多个不同视角的图像中恢复出场景的深度信息。
这一技术在三维重建、机器人导航、自动驾驶、虚拟现实和增强现实等领域有着广泛的应用前景。
本文将对立体匹配算法的研究现状、基本原理、常见算法以及实际应用进行深入探讨。
本文将概述立体匹配算法的发展历程和研究现状，介绍其在计算机视觉领域的重要性以及面临的挑战。
接着，文章将详细阐述立体匹配算法的基本原理，包括立体视觉的基本原理、图像预处理、特征提取与匹配、视差计算与优化等关键步骤。
在此基础上，本文将重点介绍几种经典的立体匹配算法，如基于全局能量最小化的算法、基于局部窗口的算法、基于特征的算法等，并分析它们的优缺点和适用范围。
文章还将关注近年来兴起的深度学习在立体匹配领域的应用，探讨其带来的性能提升和创新点。
本文将讨论立体匹配算法在实际应用中的案例，如三维重建、机器人导航、自动驾驶等，并分析其在实际应用中的挑战和未来的发展趋势。
通过本文的综述，读者可以对立体匹配算法有一个全面而深入的了解，为相关研究和应用提供有益的参考。
二、立体匹配算法的基本理论立体匹配算法是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在从两幅或多幅不同视角的图像中恢复出场景的三维信息。
其基本理论涉及图像处理、模式识别、计算机视觉等多个学科，是机器视觉领域的核心技术之一。
立体匹配算法的核心是寻找图像对之间的对应点，即立体匹配点。
这些点在左右两幅图像中应具有相同的空间位置，但在像素坐标上存在差异，这种差异被称为视差。
通过计算这些视差值，我们可以得到场景的深度信息。
立体匹配算法的基本流程包括预处理、特征提取、匹配代价计算、视差计算和后处理等步骤。
预处理主要是对原始图像进行滤波、增强等操作，以提高图像质量。
特征提取则是从图像中提取用于匹配的特征信息，如角点、边缘等。
匹配代价计算是根据提取的特征，计算不同像素点之间的匹配代价，即相似度度量。
双目视觉中立体匹配算法的研究与比较
０ 引 言
Ｈ ｒｓ ａ ｉ算法步骤为 ： ｒ
第一步 ： 计算图像 的方 向导数 即图像像 素在水
平和垂直方 向上的梯度 ，以及两 者的乘 积 ，得 到 Ｍ
中４ 个元素 的值 ：
Ｉ １ｌ ２
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★基金项 目 ： 山西省 自然科学基金 （ ０ ０ １０ ３ １ ２ １０ １ ２ 一 ）资助
双目立体视觉SLAM研究
双目立体视觉SLAM研究双目立体视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是一种使用双目摄像头进行地图构建和定位的方法。
通过分析双目摄像头获取的图像以及其之间的视差信息，可以在未知环境中同时进行地图构建和机器人自身的定位。
双目立体视觉SLAM已经在机器人导航和智能车辆等领域展示出了很大的潜力，并在其中取得了很大的成功。
双目摄像头由两个摄像头组成，分别被放置在机器人的两侧。
这样做的好处是可以获取不同视角的图像，并基于两图像之间的视差信息来计算物体的深度信息。
通过物体的深度信息，可以推算出物体在空间中的位置。
双目立体视觉SLAM利用这些信息来构建三维地图，并同时对机器人的位置进行定位。
在进行双目立体视觉SLAM之前，首先需要进行摄像头的标定。
标定过程通常包括获取摄像头的内外参数以及相对位姿。
内参数包括焦距、主点位置、畸变系数等，而外参数则包括摄像头之间的相对位置和姿态信息。
标定完成后，就可以开始进行地图构建和定位。
地图构建是双目立体视觉SLAM的核心任务之一、通过分析双目图像对中的像素位移，可以计算出场景中物体的深度信息。
通过对多个图像对的深度信息进行融合，可以得到一个相对准确的三维地图。
地图构建通常使用一些特征点或者特征描述子来实现，例如SIFT、ORB等。
这些算法能够在不同图像之间找到相匹配的特征点，从而计算出视差信息。
在地图构建的同时，双目立体视觉SLAM还需要对机器人的位置进行定位。
定位过程与地图构建是相辅相成的。
通过分析机器人当前图像对与地图中已知特征点的相匹配程度，可以估计机器人当前的位置。
机器人的姿态信息也会受到图像对中相对位置的影响。
因此，双目立体视觉SLAM 通常是一个迭代的过程，不断更新地图和机器人的位置。
双目立体视觉SLAM面临一些困难和挑战。
首先，双目摄像头在使用过程中可能会出现在姿态变化、畸变、遮挡等问题，这些问题会对地图构建和定位的准确性产生影响。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》一、引言随着人工智能技术的不断发展和进步，双目立体视觉技术已经成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。
其中，立体匹配算法作为双目立体视觉三维重建的核心技术，其准确性和效率直接影响到三维重建的效果。
本文旨在研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，以期提高三维重建的准确性和效率。
二、背景及意义双目立体视觉技术是通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，进而通过立体匹配算法恢复出场景的三维信息。
立体匹配算法是双目立体视觉技术的核心，其目的是在两个相机获取的图像中寻找对应的像素点，从而得到视差图，进而实现三维重建。
因此，研究立体匹配算法对于提高双目立体视觉技术的准确性和效率具有重要意义。
三、立体匹配算法研究现状目前，立体匹配算法已经成为计算机视觉领域的热点研究方向。
常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法、基于相位的匹配算法等。
这些算法在不同的应用场景中各有优缺点。
近年来，随着深度学习的快速发展，基于深度学习的立体匹配算法成为研究热点。
这些算法通过训练深度神经网络来学习图像之间的对应关系，从而提高了匹配的准确性和鲁棒性。
四、本文研究的立体匹配算法本文研究的立体匹配算法是一种基于区域和特征的混合匹配算法。
该算法首先提取图像中的特征信息，如边缘、角点等，然后在特征匹配的基础上，结合基于区域的匹配算法进行像素级匹配。
具体而言，该算法包括以下步骤：1. 特征提取：利用特征检测算法提取图像中的特征点。
2. 特征匹配：通过计算特征点之间的相似性，找到两个图像中对应的特征点。
3. 基于区域的匹配：在特征匹配的基础上，利用基于区域的匹配算法对像素级进行匹配，得到视差图。
4. 优化与后处理：对得到的视差图进行优化和后处理，以提高三维重建的准确性和效果。
五、实验与分析为了验证本文研究的立体匹配算法的有效性，我们进行了大量实验。
实验数据集包括公开的立体视觉数据集以及实际拍摄的场景图像。
《2024年基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目视觉立体匹配技术成为了计算机视觉领域中的一项重要技术。
该技术通过模拟人类双眼的视觉机制，利用两个摄像机获取同一场景的两个不同视角的图像，进而实现三维场景的重建和测量。
本文将介绍基于双目视觉的立体匹配算法的研究现状、基本原理、算法流程以及应用领域，并探讨其未来的发展趋势。
二、双目视觉立体匹配算法的基本原理双目视觉立体匹配算法的基本原理是通过两个摄像机从不同角度获取同一场景的图像，然后利用图像处理技术对两幅图像进行匹配，从而得到场景中物体的三维信息。
其核心问题是如何准确地找到两幅图像中对应点的位置，即立体匹配。
三、立体匹配算法流程立体匹配算法流程主要包括以下几个步骤：图像预处理、特征提取、特征匹配和三维重建。
1. 图像预处理：对两幅输入图像进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作，以提高后续特征提取和匹配的准确性。
2. 特征提取：在预处理后的图像中提取出有用的特征信息，如边缘、角点、纹理等。
这些特征信息将用于后续的匹配过程。
3. 特征匹配：根据提取的特征信息，在两幅图像中寻找对应的特征点。
这是立体匹配算法的核心步骤，其准确性和效率直接影响到三维重建的效果。
4. 三维重建：根据匹配得到的对应点，通过三角测量法等算法计算出场景中物体的三维信息，实现三维重建。
四、立体匹配算法研究现状及分类目前，双目视觉立体匹配算法已经取得了显著的进展。
根据不同的匹配策略和算法思想，可以将立体匹配算法分为以下几类：基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法、基于相位的匹配算法以及深度学习下的立体匹配算法等。
五、常用立体匹配算法介绍及优缺点分析1. 基于区域的匹配算法：该类算法通过计算两个像素区域之间的相似性来寻找对应点。
优点是能够充分利用局部信息，但计算量大，对噪声敏感。
2. 基于特征的匹配算法：该类算法通过提取图像中的特征（如边缘、角点等）进行匹配。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》范文
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目立体视觉技术作为三维重建领域的重要手段，得到了广泛关注。
其中，立体匹配算法作为双目立体视觉技术的核心环节，对于提高三维重建的精度和效率具有重要意义。
本文旨在研究双目立体视觉中的立体匹配算法，分析其原理及实现过程，探讨其优缺点，并就实际应用中可能遇到的问题提出相应的解决方案。
二、双目立体视觉概述双目立体视觉是通过模拟人类双眼的视觉机制，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，再通过计算两幅图像间的视差信息，从而实现对场景的三维重建。
这一技术广泛应用于机器人导航、无人驾驶、三维重建等领域。
三、立体匹配算法原理及实现立体匹配算法是双目立体视觉技术的核心，其基本原理是通过分析两幅图像中的像素或特征点之间的对应关系，计算视差信息。
目前，常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法以及基于相位的匹配算法等。
1. 基于区域的匹配算法：该算法通过计算两幅图像中对应区域的相似度来匹配像素点。
具体实现过程包括预处理、相似度计算和视差计算等步骤。
该算法具有较高的匹配精度，但计算量大，实时性较差。
2. 基于特征的匹配算法：该算法通过提取两幅图像中的特征点（如角点、边缘等），然后根据特征点的对应关系计算视差信息。
该算法具有较高的计算效率，适用于复杂场景的三维重建。
3. 基于相位的匹配算法：该算法利用相位信息来计算视差，具有较高的精度和稳定性。
具体实现过程包括相位提取、相位匹配和视差计算等步骤。
四、立体匹配算法的优缺点分析立体匹配算法在双目立体视觉中具有重要作用，但每种算法都有其优缺点。
基于区域的匹配算法虽然具有较高的匹配精度，但计算量大，实时性较差；基于特征的匹配算法虽然计算效率高，但在特征稀疏或重复的场景中可能存在匹配错误；基于相位的匹配算法具有较高的精度和稳定性，但对噪声和相位噪声较为敏感。
因此，在实际应用中需要根据具体场景和需求选择合适的立体匹配算法。
《基于双目视觉的三维重建关键技术研究》
《基于双目视觉的三维重建关键技术研究》一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，三维重建技术已成为众多领域中的关键技术之一。
其中，基于双目视觉的三维重建技术以其成本低、速度快、操作简单等优势被广泛应用。
本文旨在深入探讨基于双目视觉的三维重建关键技术研究，以提升其在现实应用中的准确性和效率。
二、双目视觉基本原理双目视觉是通过模拟人眼视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，然后通过图像处理技术恢复出场景的三维信息。
其基本原理包括立体匹配、视差计算和三维重建等步骤。
三、关键技术研究1. 立体匹配算法立体匹配是双目视觉三维重建中的关键步骤。
目前的立体匹配算法主要包括基于区域、基于特征和基于相位等多种方法。
为了提高匹配精度和效率，研究者们通过改进匹配算法、引入约束条件以及优化搜索策略等方法来提升立体匹配的效果。
2. 视差计算视差计算是利用立体匹配得到的匹配点对计算视差的过程。
视差计算的准确性直接影响到三维重建的精度。
为了减小误差，研究者们通过引入多约束条件、优化算法参数以及采用全局优化方法等手段来提高视差计算的准确性。
3. 三维重建算法三维重建算法是将视差信息转换为三维空间信息的过程。
目前常用的三维重建算法包括基于点云的三维重建、基于体素的三维重建和基于多视图的三维重建等。
为了提高重建速度和精度，研究者们不断优化算法流程，引入并行计算、深度学习等技术手段。
四、应用领域及前景基于双目视觉的三维重建技术在众多领域具有广泛的应用前景。
在工业检测、医学影像、自动驾驶、虚拟现实等领域中，双目视觉三维重建技术都发挥着重要作用。
随着技术的不断发展，其应用领域将进一步拓展，为各行业提供更为精准的三维信息。
五、结论本文对基于双目视觉的三维重建关键技术进行了深入研究。
通过对立体匹配算法、视差计算和三维重建算法的探讨，分析了这些关键技术在提高三维重建准确性和效率方面的作用。
同时，本文还指出了双目视觉三维重建技术在各领域的应用前景。
《2024年基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，双目视觉技术作为一种重要的三维信息获取手段，在机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域得到了广泛应用。
而立体匹配作为双目视觉技术的核心环节，其算法的优劣直接影响到双目视觉系统的性能。
因此，本文将重点研究基于双目视觉的立体匹配算法，并探讨其在实际应用中的价值。
二、双目视觉技术概述双目视觉技术是通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，然后通过计算图像间的视差，从而恢复出场景的三维信息。
双目视觉技术主要包括相机标定、图像预处理、立体匹配和三维重建等环节。
其中，立体匹配是双目视觉技术的核心和难点。
三、立体匹配算法研究3.1 立体匹配算法的基本原理立体匹配算法的基本原理是通过比较两个相机获取的图像间的相似性，找到对应的像素点，从而计算出视差图。
视差图包含了场景中每个点的深度信息，是实现三维重建的关键。
3.2 常见立体匹配算法及其优缺点目前，常见的立体匹配算法包括基于区域的算法、基于特征的算法和基于相位的算法等。
其中，基于区域的算法具有较高的匹配精度，但计算量大；基于特征的算法计算量较小，但易受光照和噪声等因素的影响；基于相位的算法具有较好的抗干扰能力，但匹配精度相对较低。
3.3 基于双目视觉的改进立体匹配算法针对传统立体匹配算法的不足，本文提出了一种基于双目视觉的改进立体匹配算法。
该算法结合了区域和特征两种算法的优点，通过引入多尺度特征描述符和视差传播策略，提高了匹配精度和计算效率。
同时，该算法还采用了一种自适应阈值策略，有效抑制了光照和噪声等因素对匹配结果的影响。
四、立体匹配算法的应用4.1 机器人导航基于双目视觉的立体匹配算法可以实现机器人对环境的三维感知，为机器人导航提供了重要的信息。
通过将该算法应用于机器人的双目相机系统中，可以实现机器人对周围环境的准确感知和避障。
4.2 三维重建通过双目视觉技术获取的视差图可以恢复出场景的三维信息，从而实现三维重建。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》范文
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言双目立体视觉技术是计算机视觉领域中实现三维重建的重要手段之一。
其中，立体匹配算法作为双目立体视觉的核心技术，对于三维重建的精度和效率具有至关重要的作用。
本文旨在研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，分析其原理、优缺点及改进方法，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
二、双目立体视觉基本原理双目立体视觉技术基于人类双眼的视觉原理，通过两个相机从不同角度获取同一场景的图像，然后利用立体匹配算法对两幅图像进行匹配，从而得到场景的三维信息。
其中，相机标定、图像获取、特征提取等是双目立体视觉技术的重要环节。
三、立体匹配算法概述立体匹配算法是双目立体视觉三维重建中的核心问题。
其基本思想是在两个相机获取的图像中，寻找对应的特征点或像素点，从而计算出视差图。
目前，常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法和基于相位的匹配算法等。
四、常见立体匹配算法分析1. 基于区域的匹配算法：该类算法通过计算两个像素点或区域之间的相似性来匹配对应的点。
其优点是简单易行，但容易受到光照、遮挡等因素的影响，导致匹配精度不高。
2. 基于特征的匹配算法：该类算法先提取图像中的特征点或特征线等，然后根据特征之间的相似性进行匹配。
其优点是能够适应复杂的场景和光照变化，但特征提取的准确性和鲁棒性对匹配结果具有重要影响。
3. 基于相位的匹配算法：该类算法利用相位信息进行匹配，能够得到较为精确的视差图。
但其计算复杂度较高，对噪声和畸变较为敏感。
五、立体匹配算法的改进方法针对上述立体匹配算法的优缺点，本文提出以下改进方法：1. 引入多尺度信息：结合不同尺度的信息，提高匹配算法对不同场景的适应能力。
2. 融合多特征信息：将颜色、纹理、边缘等多种特征进行融合，提高特征提取的准确性和鲁棒性。
3. 利用深度学习技术：通过训练深度神经网络模型，提高特征提取和匹配的精度和效率。
4. 优化视差图优化算法：通过优化视差图的计算过程，提高视差图的精度和连续性。
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20060201
东北大学硕士学位论文
双目视觉立体匹配算法研究
摘要
摘要
双日视觉是计算机视觉领域的一个重要组成部分。双目视觉研究中的关键技术摄 像机标定和立体匹配一直是研究的热点。
ｄｏｅｓ ｎｏｔ ｉｎｃｌｕｄｅ ｔｈｅ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｏｆｍａｔｃｈｉｎｇ． Ｔｈｅ ｓｅｃｏｎｄ ｐａｒｔ ｏｆ ｔｈｉｓ ｔｈｅｓｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ａ ｒｏｂｕｓｔ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｔｗｏ
ｕｎｃａｌｉｂｒａｔｅｄ ｉｍａｇｅｓ．Ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｒｅａｌｉｚｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｒｅｓｕｌｔ ｉｓ ｇｉｖｅｎ． Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｕｎｃａｌｉｂｒａｔｅｄ ｉｍａｇｅｓ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｓｔｅｐ ｏｆ ｉｍａｇｅ－ｂａｓｅｄ ３Ｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．Ａｔ ｆｉｒｓｔ，
ｔｈｉｓ ｐａｒｔ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ｓｏｍｅ ｔｈｅｏｒｙ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｗｈｉｃｈ ｉｎｃｌｕｄｅｓ ｅｐｉｐｏｌａｒ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｔｈｅｏｒｙ
ｏｆ ｍａｔｃｈｉｎｇ．Ａｎｄ ｔｈｅｎ ａ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｔｗｏ ｕｎｃａｌｉｂｒａｔｅｄ ｉｍａｇｅｓ ｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｔｈｉｓ ａｐｐｒｏａｃｈ ｉｓ ｔｏ ｕｓｅ ｓｏｍｅ ｃｌａｓｓｉｃａｌ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｔｏ ｆｉｎｄ ａｎ ｉｎｉｔｉａｌ ｓｅｔ ｏｆ ｍａｔｃｈｅｓ，ｍａｄ ｔｈｅｎ
计算机视觉使用的理论方法主要是基于几何、概率、运动学与三维重构的视觉计 算理论，它的理论基础包括射影几何学、刚体运动力学、概率与随机过程、图像处理、 人工智能等。计算机视觉要达到的最终目的是实现计算机对三维景物世界的理解，即 实现人类视觉系统的某些功能。
为了达到计算机视觉的目的，通常有两种技术途径可以利用【２１。第一种是仿生学 方法，即从分析人类视觉入手，利用大自然提供给我们的最好参考系——人类视觉系 统，建立视觉过程的计算模型，然后利用计算机系统予以实现。第二种是工程方法， 即脱离人类视觉系统框架的约束，利用一切可行的和实用的技术手段实现视觉功能。 由于仿生学方法的进展缓慢，现在计算机视觉的研究大多使用工程方法。
ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｕｓｅｄ ｏｎ ａ ｖｅｈｉｃｌｅ ｉｓ ｒｅａｌｉｚｅｄ．Ｔｈｉｓ ｂｉｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｃｏｕｌｄ ｇｅｔ ｔｈｅ
ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｂａｌｌ ｉｎ ｒｅａｌ ｔｉｍｅ．Ｔｈｉｓ ｂｉｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｃｌｕｄｅｓ ｃａｍｅｒａ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ， ｖｉｄｅｏ ｃａｐｔｕｒｉｎｇ，ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ｓｙｓｔｅｍ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｅｔｃ．Ｂｕｔ ｔｈｉｓ ｐａｒｔ
关键词：双目视觉；立体匹配；摄像机标定；基础矩阵；对极几何；视频流捕捉
东北大学硕士学位论文
Ａｂｓｔｒａｃｔ
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｔｈｅ ｂｉｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ａｂｓｔｒａｃｔ
Ｂｉｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ ｉｓ ａｌｌ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｐａｒｔ ｏｆ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｖｉｓｉｏｎ．Ｃａｍｅｒａ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ａｎｄ
本文由两部分组成，分别对双目视觉的算法和未标定图像的立体匹配进行了研究 和算法的实现。
在本文的第一部分，首先阐述了摄像机标定的基本原理，然后对双目视觉的理论 进行了研究，同时介绍，一个自己实现的位于移动小车上的双目视觉系统。这个双目 视觉系统利用双目视觉的原理实现对小球的实时定位。在此双目视觉系统的实现中涉 及摄像机标定、视频流捕捉、图像处理和坐标系转换等方面内容。
Ｇｅｏｍｅｔｒｙ；Ｖｉｄｅｏ Ｃａｐｔｕｒｅ
东北大学硕士学位论文
１．１引言
第一章绪论
第一章绪论
计算机视觉是计算机科学与人工智能的一个重要分支，在近三十年有了突飞猛进 的发展。可以预言，这种发展势头还将保持一个相当长的时期。原因很清楚，“百闻不 如一见”，视觉信息在人类活动所涉及的各种信息中所占比重最大，由于它独特的空间 特性和结构特性，不能为其它任何信息所代替【１１。
最后一个硬件层次，是要回答“如何用硬件实现以上算法”。
区分以上三个不同层次，对于深刻理解计算机视觉与生物视觉系统以及它们的关系
都是有益的。目前计算机视觉的研究工作主要在前两个层次，即计算理论，表达与算法
层次。对于硬件实现，目前只有比较成熟的部分，如低层次处理中的去噪声和边缘抽取；
对简单二维物体识别及简单场景下的视觉方法，已有专用芯片或其它并行处理体系结构
方面的研究与试验产品；从系统上构造一般的视觉系统，虽有一些尝试，但一般并不成 功。
１．２．２视觉信息处理的三个阶段
Ｍａｒｔ从视觉计算理论出发，将系统分为自下而上的三个阶段，即视觉信息从最初的 原始数据（二维图像数据）到最终对三维环境的表达经历了三个阶段的处理【３１。第一阶 段构成所谓“要素图”或“基元图”（ｐｒｉｍａｒｙ ｓｋｅｔｃｈ），基元图由二维图像中的边缘点、 直线段、曲线、顶点、纹理等基本几何元素或特征组成；第二阶段，Ｍａｒｒ称为对环境的 ２．５维描述，２．５维描述是一种形象的说法，意即部分的、不完整的三维信息描述，用“计 算”的语言来讲，就是重建三维物体在观察者为中心的坐标系下的三维形状与位置。当 人眼或摄像机观察周围环境物体时，观察者对三维物体最初是以自身的坐标系来描述 的；另外，我们只能观察到物体的一部分（另一部分是物体的背面或被其它物体遮挡的 部分）。这样，重建的结果是以观察者坐标系下描述的部分三维物体形状，称为２．５维描 述。这一阶段中存在许多并行的相对独立的模块，如立体视觉、运动分析、由灰度恢复 表面形状等不同处理单元。２．５维捅述是不够的，事实上，从各种不同角度去观察物体， 观察到的形状都是不完整的，不能设想，人脑中存有同一物体所有可能的观察角度看到 的物体形象，以用来与所谓的物体的２．５维描述进行匹配与比较，因此，２．５维描述必须 进一步处理得到物体的完整三维描述，并且必须是物体本身某一固定坐标系下的描述， 这一阶段称为第：：阶段，即三维阶段。
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第一章绪论
立体视觉原理。在立体电影拍摄中，用两个摄像机同时拍摄，而在放映时，将两个摄 像机拍摄的图像同时投影到屏幕上，并利用偏振光的原理，使人的双眼分别看到左右 摄像机拍摄的图像，从而使人感到真实三维场景的立体感Ｉ３１。在计算机立体视觉系统 中，也可以利用摄像机从不同角度获取同一景物的两幅图像，然后利用三维重建原理， 由计算机重建景物的三维形状，恢复出物体的空间位置信息。
ｃａｍｅｒａ Ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ｐａｒｔ ｏｆ ｔｈｉｓ ｔｈｅｓｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ
ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ，ａｎｄ
ｔｈｅｎ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ ｏｎ ｔｈｅ ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ ｂｉｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ．Ａｔ ｌａｓｔ，ａ ｂｉｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｗｈｉｃｈ
ＭａｌＴ计算视觉理论有两个核心论点：
（１）人类视觉的主体是重构可见表面的几何形状： （２）人类视觉的重构过程是可以通过计算的方式完成的。 下面从几个方面来描述这一理论框架。
１．２．１视觉系统研究的三个层次 Ｍａｒｔ从信息处理系统的角度出发，认为对此系统的研究应分为三个层次，即计算理
论层次、表达（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）与算法层次、硬件实现层次ｌ…。 计算理论层次要回答系统各个部分的计算目的与计算策略，亦即各部分的输入输出
１．２ Ｍａｒｔ的计算视觉理论框架
二十世纪八十年代初，Ｍａｒｃ首次从信息处理的角度综合了图像处理、心理物理学、 神经物理学及临床神经病学的研究成果，提出了第一个较为完善的视觉系统框架，这一 框架虽然在细节甚至在主导思想方面尚存在大量不完备的方面，许多方面还有许多争 议，但至今仍是广大计算机视觉工作者接受的基本框架。计算机视觉这门学科的形成， 应该说与这一理论框架有密切的关系【３１。
ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ ｍａｔｒｉｘ ｉｓ ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｓｅｔｓ．Ｍｏｒｅ ｍａｔｃｈｅｓ ａｒｅ ｅｖｅｎｔｕａｌｌｙ ｆｏｕｎｄ
ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｃｏｖｅｒｅｄ ｅｐｉｐｏｌａｒ ｇｅｏｍｅｔｒｙ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｂｉｎｏｃｕｌａｒ Ｖｉｓｉｏｎ；Ｍａｔｃｈｉｎｇ；Ｃａｍｅｒａ Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ；Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ Ｍａｔｒｉｘ；Ｅｐｉｐｏｌａｒ
计算机视觉发展近２０多年来有两大事件，一是二十世纪八十年代的Ｍａｒｒ计算视 觉理论使计算机视觉成为－ｆｌ独立科学；二是二十世纪九十年代提出的摄像机自标定 和分层重建思想使计算机视觉走出了低谷。
计算机视觉的中心任务就是对图像进行理解，其中包括对单幅图像的理解、对多 幅图像的理解和对视频图像的理解，理解的是物体的形状、位置和运动信息。从图像 处理与模式识别发展起来的计算机视觉研究方向主要是如何利用二维投影图像恢复三 维景物世界拉Ｊ。
计算机视觉有几个核心问题，对于单幅图像，核心是分割问题；对于多幅图像核 心是三维重构问题和运动分析。在基于图像的ｉ维重建中，未标定图像的立体匹配是 关键的步骤。
立体视觉是由多幅图像（一般是两幅）获取物体三维几何信息的方法。对生物视 觉系统，人们早就注意到，几乎所有具有视觉的生物都有两个眼睛。用两个眼睛同时 观察物体时，会有深度或远近的感觉。盘体电影之所以有逼真的深度感，也是仿造了
是什么，之间的关系是什么变换或具有什么约束。Ｍａｒｔ对视觉系统总的输入输出关系规 定了一个总的目标，即输入是二维图像，输出是由二维图像“重建”（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）出 来的三维物体的位置与形状。Ｍａｒｔ认为，视觉系统的任务是对环境中三维物体进行识别、 定位与运动分析，但这仅仅是～种对视觉行为（ｂｅｈａｖｉｏｒ）的目的性定义，而不是从计 算理论层次上的目的性定义。三维物体千差万别，应存在一种计算层次上的一般性目的 描述，达到了这一“甘的”，则不管是什么具体的物体，视觉任务均可完成。Ｍａｒｒ认为， 这１“目的”，就是要通过视觉系统，重建三维物体的形状、位置，而且，如果在每。 时刻，部能做到这’＋点，则运动钉析也可以做剑。对视觉系统的各个层次与模块，Ｍａｒｒ 也仞步给出了计算ｆ里论层次ｔ：的｝｛杯，