双目立体视觉技术的实现及其进展
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。
关于双目立体视觉的三大基本算法及发展现状的总结
关于双目立体视觉的三大基本算法及发展现状的总结来源｜3D视觉工坊双目立体视觉一直是机器视觉研究领域的发展热点和难点，“热”是因为双目立体视觉有着及其广阔的应用前景，且随着光学、计算机科学等学科的不断发展，双目立体技术将不断进步直到应用到人类生活的方方面面。
“难”则是因为受到摄像机、镜头等硬件设备及一些相关算法的限制，双目立体视觉的研究及如何更好的应用到生产实际中仍有待在座的各位去进行突破。
一.简介双目立体视觉是机器视觉中的一个重要分支，自上世纪60年代中期开创以来，经过几十年的发展，如今在机器人视觉、航空测绘、军事应及医学成像、工业检测上应用极其广泛。
双目立体视觉基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的左右两幅图像，然后根据三角测量原理计算空间点在二维图像的位置偏差，最后再利用位置偏差进行三维重建来获取被测物体的三维几何信息（本文不对双目立体视觉的数学原理进行详细介绍）。
二.双目立体视觉的三大基本算法的原理及其代码实现（基于opencv）双目立体视觉中常用的基于区域的局部匹配准则主要有图像序列中对应像素差的绝对值之和SAD（sum of absolute differences）、对应像素差的平方之和SSD（sum of squared differences）及半全局匹配算法SGM（semi—global matching）。
2.1 SAD（sum of absolute differences）的原理匹配算法SAD的基本思想是对经行对准后的左右视图图像的对应像素块的对应像素差的绝对值进行求和。
其数学公式如下：SAD匹配算法的基本流程如下：①输入两幅已经校正实现行对准的左视图（Left-Image）及右视图（Right-Image）。
②对左视图Left-Image进行扫描选定一个锚点并构建一个类似于卷积核的小窗口。
③用此小窗口覆盖Left-Image，并选择出小窗口覆盖区域的全部像素点④同样用此小窗口覆盖Right-Image，并选择出小窗口覆盖区域的全部像素点。
基于双目立体视觉的深度感知技术研究共3篇
基于双目立体视觉的深度感知技术研究共3篇基于双目立体视觉的深度感知技术研究1随着计算机科学技术的不断发展，双目立体视觉深度感知技术成为研究的热点之一。
本文将阐述该技术的发展历程和应用情况，并探讨当前的研究进展和发展趋势。
一、发展历程早期的双目立体视觉技术主要是通过人工对图像进行匹配来获取深度信息。
这种方法需要大量的人工投入，且匹配结果依赖于操作员的经验和技能，难以应用于实际生产中。
为了解决这一问题，研究者开始采用计算机算法来进行深度感知。
二、应用情况1. 机器人导航双目立体视觉技术在机器人导航中得到了广泛的应用。
机器人可以通过摄像机获取环境深度信息，从而避开障碍物，按照预设路径进行移动。
2. 三维建模双目立体视觉技术可以用于三维场景的建模。
通过获取物体的深度信息，可以建立物体的三维模型，从而更好地理解其形状和结构。
3. 自动驾驶技术自动驾驶技术需要实时获取道路和控制车辆的距离信息。
双目立体视觉技术可以快速获取道路和障碍物的深度信息，从而实现车辆的自动行驶。
三、研究进展1. 基于神经网络的深度感知近年来，研究者开始采用神经网络算法来提高双目立体视觉技术的准确度和效率。
神经网络可以自动学习和提取深度特征，并可用于深度估计和场景重建。
此外，神经网络还可以通过增加训练数据进行模型优化。
2. 基于时间维度的深度感知时间开销是双目立体视觉技术中的瓶颈之一。
针对这一问题，研究者开始将时间维度引入到深度感知中。
该方法可以在时间和空间上对图像进行标定，从而提高双目立体视觉技术的速度和准确度。
3. 基于多传感器的深度感知双目立体视觉技术只能在有光线的条件下正常工作。
为了提高深度感知在不同环境下的准确度和鲁棒性，研究者开始探索多传感器融合技术。
该技术可以融合不同传感器获取的信息，从而更好地理解物体的深度和形状。
四、发展趋势随着双目立体视觉技术的不断进步，研究者开始探索其应用范围的拓展。
未来，双目立体视觉技术将会更好地与其他技术结合使用，例如虚拟现实、增强现实等。
双目立体视觉技术的实现
双目立体视觉技术的实现双目立体视觉技术是指利用两个摄像机模拟人眼双目视觉，从而实现对物体的立体感知和深度信息的提取。
它已经广泛应用于计算机视觉、机器人视觉、虚拟现实、医学影像等领域。
本文将对双目立体视觉技术的实现进行详细介绍。
一、双目视觉原理人类双目视觉的原理是指两只眼睛在不同的位置观察同一物体，从而产生两个稍微不同的图像。
人脑通过类似于计算机中的算法，对两个图像进行计算，从而提取出立体信息，进而对物体进行深度和空间感知。
二、双目立体视觉技术的实现过程1.摄像机的标定由于摄像机内外参数不同，因此在使用双目立体视觉技术时需要先进行摄像机标定。
摄像机标定的过程包括对摄像机的内部参数和外部参数进行测量和计算。
内部参数包括焦距、主点以及径向和切向畸变等，外部参数包括相机的位置和朝向。
通过标定，可以得到摄像机的参数，进而进行后续的处理。
2.图像匹配图像匹配是双目立体视觉技术中最重要的步骤之一，也是最具挑战性的部分。
图像匹配的目的是找到两张图像中对应的像素点。
常用的图像匹配算法包括基于区域、基于特征和基于深度等。
3.深度计算深度计算是指根据匹配到的像素点，计算出物体的距离，即深度。
常用的深度计算方法包括三角测量法和基于视差的深度计算法。
三角测量法是指根据两个图像中对应像素点的位置关系，通过三角形相似原理计算出物体的距离。
基于视差的深度计算法是指通过计算两幅图像中对应点之间的视差（即两个像素在图像上的水平或垂直距离），从而得出物体到相机的距离。
三、双目立体视觉技术的应用1.计算机视觉双目立体视觉技术在计算机视觉领域中已经被广泛应用。
例如，在物体识别、位姿估计以及场景重建等方面，双目立体视觉技术都有重要的应用。
通过双目视觉，计算机可以更加准确地识别图像中的物体，进而进行自动化的控制和处理。
2.机器人视觉机器人视觉是指将双目视觉技术应用于机器人的感知和控制。
例如，在自主导航、抓取和操纵等方面，机器人需要通过视觉来获取场景信息和深度信息，从而实现自主决策和控制。
《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。
双目立体视觉测量系统的设计与实现
双目立体视觉测量系统的设计与实现接下来，双目立体视觉测量系统的软件设计包括图像采集、图像处理、视差计算和三维坐标计算四个主要模块。
图像采集模块负责从相机中获取图像数据，并对图像进行预处理。
预处理包括图像去噪、图像增强和图像矫正等操作。
去噪可以通过滤波算法（如中值滤波）去除图像中的噪声。
图像增强可以通过直方图均衡化等方法提高图像的对比度和清晰度。
图像矫正可以通过图像校正算法（如鱼眼畸变矫正）将图像映射到平面上。
图像处理模块主要用于提取图像中的特征点或特征区域。
特征点可以通过角点检测算法（如Harris角点检测）或边缘检测算法（如Canny边缘检测）进行提取。
特征区域可以通过图像分割算法（如GrabCut分割算法）进行提取。
视差计算模块利用图像间的视差关系来恢复物体的深度信息。
常用的视差计算算法包括基于基线的视差计算算法（如SAD、SSD、NCC算法）和基于全局优化的视差计算算法（如动态规划算法、图割算法）。
在进行视差计算之前，需要先对左右图像进行匹配，即找出对应的特征点或特征区域。
三维坐标计算模块通过视差与相机的内外参数之间的关系，将视差转化为三维物体的坐标。
根据视差与深度的关系，可以使用三角测量原理或基于标定板的方法进行三维坐标计算。
最后，双目立体视觉测量系统的实现需要对系统进行标定和精度评估。
系统标定常用的方法有基于相机投影模型的标定方法（如张氏标定法）和基于粗糙特征点的标定方法（如棋盘格标定法）。
精度评估可以通过与真实值的比对或与其他测量手段的比对来进行。
总之，双目立体视觉测量系统的设计与实现需要兼顾硬件和软件两方面的要素。
正确选择硬件设备、合理设计软件模块，并进行标定与评估，可以提高测量系统的稳定性和精度，满足实际应用的需求。
双目立体视觉的研究现状及进展
双目立体视觉的研究现状及进展黄鹏程;江剑宇;杨波【摘要】双目立体视觉是机器视觉的一个重要分支,通过直接模拟人眼观察和处理景物的方式来进行测量,是一种速度快、精度高、操作简便的非接触式测量方法,在农业、工业及军事等领域均有着广阔的应用前景.为此介绍了双目立体视觉的原理及实现步骤,总结了近年来国内外相关研究现状,并对该技术的发展趋势作了展望.【期刊名称】《光学仪器》【年(卷),期】2018(040)004【总页数】6页(P81-86)【关键词】双目立体视觉;相机标定;立体匹配【作者】黄鹏程;江剑宇;杨波【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学上海市现代光学系统重点实验室,上海200093;上海理工大学教育部光学仪器与系统工程研究中心,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学上海市现代光学系统重点实验室,上海200093;上海理工大学教育部光学仪器与系统工程研究中心,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学上海市现代光学系统重点实验室,上海200093;上海理工大学教育部光学仪器与系统工程研究中心,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TN253引言随着人工智能和计算机技术的快速发展,用机器视觉代替人眼来做测量和判断的技术日渐成为人们的研究重点。
它能提高生产的灵活性和自动化程度,特别适用于一些不适合人工作业的危险工作环境或者人工视觉难以满足要求的场合。
而作为机器视觉的一个重要分支,双目立体视觉具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点,在虚拟现实、机器人导航及非接触式测量等许多方向均极具应用价值。
20世纪80年代美国麻省理工学院的Marr[1]提出了一种基于双眼匹配的视觉计算理论,使两张有视差的平面图经过处理能够产生有深度的立体图形,从而实现三维重建。
与透镜板三维成像、投影式显示、全息照相术等其他三维重建方法相比,双目立体视觉直接模拟人类双眼来处理待测物体,更为可靠简便,应用前景也更为广阔。
《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。
《2024年基于计算机立体视觉的双目立体成像研究》范文
《基于计算机立体视觉的双目立体成像研究》篇一一、引言随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉在众多领域中得到了广泛应用。
其中，双目立体成像技术作为计算机立体视觉的重要组成部分，以其高精度的三维信息获取能力，为众多领域提供了强大的技术支持。
本文旨在研究基于计算机立体视觉的双目立体成像技术，分析其原理、应用及未来发展趋势。
二、双目立体成像技术原理双目立体成像技术是通过模拟人类双眼的视觉机制，利用两台相机从不同角度拍摄同一场景，获取场景的二维图像信息。
通过图像处理技术，将这些二维图像信息转换为三维空间信息，从而实现场景的三维重建。
该技术主要包括相机标定、图像获取、特征提取、视差计算和三维重建等步骤。
1. 相机标定相机标定是双目立体成像技术的重要步骤，其主要目的是确定相机的内外参数。
内参数包括相机的焦距、主点坐标等，外参数包括两台相机之间的相对位置和姿态。
这些参数的准确性直接影响到后续的图像处理和三维重建效果。
2. 图像获取通过标定后的相机，从不同角度拍摄同一场景，获取两幅具有视差的图像。
这些图像将作为后续特征提取和视差计算的基础。
3. 特征提取特征提取是双目立体成像技术的关键步骤，其主要目的是从两幅具有视差的图像中提取出具有匹配性的特征点。
这些特征点将用于后续的视差计算和三维重建。
4. 视差计算视差计算是通过比较两幅图像中相同特征点的位置差异，计算视差信息的过程。
视差信息反映了场景中物体在三维空间中的位置和距离信息。
5. 三维重建根据视差信息和相机的内外参数，通过三角测量原理，可以实现对场景的三维重建。
三维重建后的场景信息可以用于后续的目标检测、识别和跟踪等任务。
三、双目立体成像技术的应用双目立体成像技术具有广泛的应用前景，包括机器人导航、三维测量、虚拟现实、医学影像等领域。
1. 机器人导航双目立体成像技术可以为机器人提供精确的三维环境信息，实现机器人的自主导航和避障功能。
在无人驾驶汽车、无人机等领域具有广泛的应用前景。
双目摄像头三维重建技术的应用研究
双目摄像头三维重建技术的应用研究随着科技的不断发展，各种高新技术开始被广泛应用于我们的生产和生活中。
其中，双目摄像头三维重建技术是一个十分有趣的技术，该技术可以通过记录物体在不同角度下的图像来生成三维模型，具有广泛的应用前景。
在本文中，我们将探讨双目摄像头三维重建技术的应用研究。
一、双目摄像头三维重建技术的原理双目摄像头三维重建技术是一种基于三角测量原理的技术。
其原理是通过左右两个摄像头同时拍摄同一物体的两幅图像，并利用三角测量技术推算出物体的三维坐标信息，最终构建出物体的三维模型。
具体来说，双目摄像头拍摄的两幅图像中，同一物体在两幅图像中的位置存在差异，这种差异可以被称为“视差”。
通过对视差的计算，便可以确定物体的三维坐标。
二、双目摄像头三维重建技术的应用1、虚拟现实技术虚拟现实技术是一种基于计算机图形学、虚拟场景模拟、人机交互等技术制造出类似真实世界的虚拟环境的技术。
双目摄像头三维重建技术可以为虚拟现实技术提供完美的三维模型，可以更加准确地模拟现实场景，且用户可以从不同的视角欣赏场景。
2、医疗领域双目摄像头三维重建技术可以为医生提供非常准确的患者信息，比如精确的脑部图像等。
医生们可以通过这种技术更好地观察和分析病症的情况，制定更为精准的治疗方案。
3、建筑设计在建筑设计领域，利用双目摄像头三维重建技术可以为建筑师和设计师提供准确的建筑物三维模型，更好地辅助他们的设计、改进和沟通。
4、文化遗产保护对于文化遗产的保护，双目摄像头三维重建技术可以提供非常强大的支持。
通过利用该技术记录文化遗产物体的三维模型，可以实现文物数字化保护，同时，也可以为研究人员提供更为精准的文物信息。
三、双目摄像头三维重建技术的优势与不足1、优势（1）记录的三维模型非常精准，可以提供更为真实的模拟场景。
（2）相比传统的三维模型技术，双目摄像头三维重建技术可以得到更加真实和清晰的物体图像。
（3）该技术可以应用于多个领域，并且具有非常广泛的应用前景。
《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。
双目立体视觉测量系统的研究与实现
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第 ３ ３卷
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双目立体视觉技术的实现及其进展
2、双目立体视觉关键算法
双目立体视觉技术涉及的关键算法包括图像预处理、特征提取、匹配、视差 计算和三维重建等。其中，图像预处理用于去噪声、增强图像对比度等；特征提 取用于提取图像中的特征点；匹配用于将两幅图像中的特征点进行对应；视差计 算用于计算物体的深度信息；三维重建用于重建物体的三维模型。
3、双目立体视觉硬件实现
3、三维重建：双目立体视觉技术可以用于进行复杂场景的三维重建。例如， 通过拍摄一系列的双目图像，利用视差原理计算出每个像素点的深度信息，进而 生成场景的三维模型。这种技术可以应用于虚拟现实、文化保护等领域。
3、三维重建：双目立体视觉技 术可以用于进行复杂场景的三维 重建
3、三维重建：双目立体视觉技术可以用于进行复杂场景的三维重建
3、双目立体视觉硬件实现
双目立体视觉系统的硬件实现需要考虑相机选型、镜头调整、光源选择等因 素。其中，相机选型应考虑像素、分辨率、焦距等参数；镜头调整应考虑镜头畸 变、相机标定等；光源选择应考虑光照条件、阴影等。另外，硬件实现中还需要 考虑数据传输和处理速度、系统稳定性等因素。
4、结论
4、结论
双目立体视觉技术是一种重要的计算机视觉技术，具有广泛的应用前景。其 硬件实现需要考虑多种因素，包括相机选型、镜头调整、光源选择等。未来，双 目立体视觉技术的研究将更加深入，硬件实现将更加成熟和稳定。随着相关技术 的不断发展，双目立体视觉技术将在更多领域得到应用，为人类的生产和生活带 来更多的便利和效益。
四、结论
四、结论
双目立体视觉技术是机器人感知环境的重要手段之一，其在自主导航、物体 识别与抓取、场景重建等功能中发挥着重要作用。虽然现有的双目立体视觉技术 已经取得了一定的成果，但仍存在许多挑战和问题需要解决。未来的研究将集中 在提高分辨率和精度、实现实时处理、完善深度学习算法、实现动态场景的感知 以及结合多传感器信息等方面。我们期待着双目立体视觉技术在未来的机器人应 用中发挥更大的作用。
双目立体视觉技术的实现及其进展
双目立体视觉技术的实现及其进展双目立体视觉技术是一种利用双目相机或者双目摄像系统进行图像捕获和分析的技术，通过模拟人类双眼视觉的方式，实现对三维物体的感知和测量。
该技术已经在诸多领域中得到广泛应用，如工业自动化、机器人导航、医学影像等。
双目立体视觉的实现基于两个关键技术要素：立体标定和立体匹配。
立体标定即对双目系统进行校准，获取相机的内外参数，以及相机之间的相对位姿关系。
通过这些参数，可以映射出左右两个相机图像上的对应点之间的像素坐标关系。
立体匹配则是通过像素坐标的转换，找到两幅图像上对应的物体点的三维坐标。
这通常利用视差（图像上对应点的水平偏移量）来进行计算。
立体标定是双目立体视觉技术实现的首要步骤。
一般采用标定板或者灯光棋盘格等目标进行标定，通过对目标在左右图像上的特征点匹配，可以得到相机的内外参数。
标定的结果决定了后续的立体匹配的准确性。
同时，标定结果还可以用于校正相机的畸变。
立体匹配的过程是通过对视差的计算来推测出物体点的深度信息。
常用的立体匹配算法有区域匹配、视差等。
区域匹配是基于图像块的相似性计算，通过在左图像上滑动一个窗口，在右图像上与之最相似的窗口。
视差则是通过左图像上一些像素点附近一定范围内的像素点并计算与之的相似度，以确定视差最小的点。
1.算法优化：研究者们不断改进立体匹配算法，提高了匹配的准确性和效率。
一些新的算法如基于全局能量最小化的方法和基于深度学习的方法，取得了较好的效果。
2.硬件改进：随着技术的发展，双目相机的硬件设备得到了提升，像素数目和分辨率也有了大幅度的增加。
这使得双目立体视觉系统能够获得更高质量的立体图像，从而提高了立体匹配精度。
3.应用拓展：双目立体视觉技术被广泛应用于机器人、自动驾驶等领域。
例如，在机器人导航中，双目立体视觉可以用于检测和定位障碍物，提供实时的环境信息，实现智能导航。
4.结合其他传感器：为了提高测量的准确性和稳定性，双目立体视觉技术常与其他传感器如激光雷达、惯性导航等进行结合。
双目立体视觉算法研究及其在自动驾驶中的应用
双目立体视觉算法研究及其在自动驾驶中的应用随着自动驾驶技术的发展，双目立体视觉算法成为了非常重要的一部分。
这项技术可以通过两个摄像头来捕捉场景中的图像，并使用计算机算法将两个图像转换成单个3D图像。
这个3D图像被用来识别障碍物和路标，以及创建虚拟地图来帮助车辆导航。
双目立体视觉算法的实现在实现双目立体视觉算法时，首先需要对场景中的两个图像进行预处理。
这个过程涉及到对图像进行校正、对准和匹配，以确保两个图像的尺度和角度相对一致。
接下来，我们需要使用计算机算法来分析这两个图像，并从中构造出一个3D图像。
双目立体视觉算法中常用的算法包括神经网络、特征匹配和基于深度的方法等。
其中，基于深度的方法是最为常用的一种。
这种算法可以通过测量两个图像之间的差异来计算物体所在的距离。
在计算距离时，双目立体视觉算法需要考虑多个因素，例如照相机参数、场景的亮度和对比度等。
这些因素都会对图像的质量和准确度产生影响，因此需要通过不断的调整算法参数来优化算法效果。
自动驾驶中的应用双目立体视觉算法在自动驾驶中的应用非常广泛。
通过捕捉场景中的图像并精确识别对象位置和距离，车辆可以更加准确地行驶，并能够在面临障碍物和紧急情况时及时做出反应。
例如，在车辆行驶过程中，如果另一辆车在相对位置上造成了重合，我们可以使用双目立体视觉算法来精确计算两辆车的距离和速度，并根据这些数据来控制车速和刹车力度。
此外，双目立体视觉算法还可以用来检测车道线和路标，以确保车辆行驶在正确的道路上。
总结双目立体视觉算法作为自动驾驶技术中不可或缺的一部分，其重要性不言而喻。
在未来，随着这项技术的不断成熟和优化，自动驾驶车辆将变得更加智能且更加安全，为人们的出行带来极大的便利和舒适。
基于双目立体视觉技术的空间定位系统设计与实现
• 178•如今，三维重构技术广泛应用于工业检测、三维测量、虚拟现实等领域。
同时双目立体视觉也是计算机视觉的一个重要分支。
立体视觉是指从两个不同的角度去观察场景中的同一个物体，来获取不同视角下的二维图像，再运用成像几何原理来计算图像像素之间存在的位置偏差(视差)，从而获取物体的三维信息。
本文通过设计一种用于目标空间三维距离、方位信息探测的立体视觉系统及实现方法，根据图像识别结果进而获得目标的三维信息。
一、立体视觉技术概述及应用1.立体视觉技术概述立体视觉技术是计算机视觉领域中一个非常活跃的研究热点，它结合了图像处理、计算机视觉、计算图形学以及生物生理学等诸多领域的理论和方法。
它通过对多张图像的分析处理来获取物体的三维几何信息，尽可能逼真地实现模仿人类的双目视觉的功能。
同时双目立体视觉也是计算机视觉的一个重要分支，即由不同位置的两台或者一台摄像机(CCD)经过移动或旋转拍摄同一幅场景，并通过计算空间点在两幅图像中的视差，获得该点的三维坐标值。
2.本项目研究目的设计一种用于目标空间三维距离、方位信息探测的立体视觉系统及实现方法。
该系统根据双目视觉原理，利用预制三维标定物对图像获取系统的内、外参数进行标定，求出投影变换矩阵，根据图像识别结果运用灰度模板、连续性假设和对极几何约束进行识别目标的特征匹配，进而获得目标的三维信息。
3.该技术当前发展状况立体视觉技术在国内外科学研究上都有广泛应用。
在国外，华盛顿大学与微软公司合作为火星卫星“探测者”号研制了宽基线立体视觉系统，使“探测者”号能够在火星上对其即将跨越的几千米内的地形进行精确的定位导航。
国内，维视图像公司采用双目ccd 相机，从工业相机内参标定、镜头畸变标定、立体匹配、特征点分割处理等方面给出了详细的数学模型和算法接口。
其双目标定软件ccas 可以实现机器人导航、微操作系统的参数检测、三维测量和虚拟现实等应用。
4.发展趋势1）探索新的适用于全面立体视觉的计算理论和匹配择有效的匹配准则和算法结构，以解决存在灰度失真，几何畸变（透视，旋转，缩放等），噪声干扰，及遮掩景物的匹配问题；2）算法向并行化发展，提高速度，减少运算量，增强系统的实用性。
《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。
双目视觉方案
双目视觉方案引言双目视觉是一种模拟人类双眼视觉的技术，通过两个摄像头模拟人眼的立体感知能力。
双目视觉方案被广泛应用于各种领域，包括计算机视觉、机器人导航、虚拟现实等。
本文将介绍双目视觉方案的原理、应用以及实现方法。
原理双目视觉方案基于立体视觉原理，利用两个摄像头分别记录目标物体在不同位置时的图像，并通过计算两个图像之间的视差来推断物体的距离。
视差是指在两个图像中同一点的像素位置之间的偏移量，视差越大代表物体距离摄像头越近，视差越小代表物体距离摄像头越远。
应用3D视觉重建双目视觉方案可用于实现高精度的三维物体重建。
通过采集目标物体在不同角度下的图像，可以利用双目视觉算法重建物体的三维模型。
这对于设计、制造和可视化等应用具有重要意义。
目标检测与跟踪双目视觉方案可以将两个摄像头放置在一定距离内，以获取不同角度的目标物体图像。
利用双目视觉算法可以从图像中提取物体的特征，并通过运动估计算法实现对目标物体的跟踪。
这对于自动驾驶、机器人导航等应用非常关键。
虚拟现实虚拟现实系统需要实时、准确地感知用户的头部位置和姿态信息，以提供逼真的虚拟体验。
双目视觉方案可以利用摄像头记录用户的眼睛位置和姿态，通过计算用户眼睛之间的视差，可以实时推断用户的头部位置和姿态，从而提供精确的头部跟踪。
实现方法目标标定在使用双目视觉方案之前，需要对双目系统进行标定，以获取相机的内部参数和外部参数。
标定过程一般包括摄像头的畸变校正、相机的内部参数计算、摄像头的外部位置和姿态计算等步骤。
视差计算双目视觉的核心算法是视差计算。
通过将两个图像进行匹配，可以计算出每个像素的视差值。
常用的视差计算算法包括基于区域的算法、基于特征点的算法等。
视差图可以通过将视差值映射到灰度图像上进行可视化。
三维重建根据视差图，可以通过三角测量的方法计算出物体的三维坐标。
三角测量可以使用相机的内外参数，将视差值转换为物体的实际距离。
目标检测与跟踪在双目视觉系统中，目标检测与跟踪是一个重要的应用。
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双目立体视觉技术的实现及其进展摘要：阐述了双目立体视觉技术在国内外应用的最新动态及其优越性。
指出双目体视技术的实现分为图像获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配和三维重建几个步骤，详细分析了各个步骤的技术特点、存在的问题和解决方案，并对双目体视技术的发展做了展望。
关键词：双目立体视觉计算机视觉立体匹配摄像机标定特征提取双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支，即由不同位置的两台或者一台摄像机（CCD）经过移动或旋转拍摄同一幅场景，通过计算空间点在两幅图像中的视差，获得该点的三维坐标值。
80年代美国麻省理工学院人工智能实验室的Marr提出了一种视觉计算理论并应用在双目匹配上，使两张有视差的平面图产生在深度的立体图形，奠定了双目立体视觉发展理论基础。
相比其他类的体视方法，如透镜板三维成像、投影式三维显示、全息照相术等，双目视觉直接模拟人类双眼处理景物的方式，可靠简便，在许多领域均极具应用价值，如微操作系统的位姿检测与控制、机器人导航与航测、三维测量学及虚拟现实等。
1 双目体视的技术特点双目标视技术的实现可分为以下步骤：图像获取、摄像机标定、特征提取、图像匹配和三维重建，下面依次介绍各个步骤的实现方法和技术特点。
1.1 图像获取双目体视的图像获取是由不同位置的两台或者一台摄像机（CCD）经过移动或旋转拍摄同一幅场景，获取立体图像对。
其针孔模型如图1。
假定摄像机C1与C2的角距和内部参数都相等，两摄像机的光轴互相平行，二维成像平面X1O1Y1和X2O2Y2重合，P1与P2分别是空间点P在C1与C2上的成像点。
但一般情况下，针孔模型两个摄像机的内部参数不可能完成相同，摄像机安装时无法看到光轴和成像平面，故实际中难以应用。
上海交大在理论上对会摄式双目立体视系统的测量精度与系统结构参数之间的关系作了详尽分析，并通过试验指出，对某一特定点进行三角测量。
该点测量误差与两CCD光轴夹角是---复杂的函数关系；若两摄像头光轴夹角一定，则被测坐标与摄像头坐标系之间距离越大，测量得到点距离的误差就越大。
在满足测量范围的前提下，应选择两个CCD之间夹角在50℃～80℃之间。
1.2 摄像机的标定对双目立体视而言，CCD摄像机、数码相机是利用计算机技术对物理世界进行重建前的基本测量工具，对它们的标定是实现立体视觉基本而又关键的一步。
通常先采用单摄像机的标定方法，分别得到两个摄像机的内、外参数；再通过同一世界坐标中的一组定标点来建立两个摄像机之间的位置关系。
目前常用的单摄像机标定方法主要有：（1）摄影测量学的传统设备标定法。
利用至少17个参数描述摄像机与三维物体空间的结束关系，计算量非常大。
（2）直接线性变换性。
涉及的参数少、便于计算。
（3）透视变换短阵法。
从透视变换的角度来建立摄像机的成像模型，无需初始值，可进行实时计算。
（4）相机标定的两步法。
首先采用透视短阵变换的方法求解线性系统的摄像机参数，再以求得的参数为初始值，考虑畸变因素，利用最优化方法求得非线性解，标定精度较高。
（5）双平面标定法。
在双摄像机标定中，需要精确的外部参数。
由于结构配置很难准确，两个摄像机的距离和视角受到限制，一般都需要至少6个以上（建议取10个以上）的已知世界坐标点，才能得到比较满意的参数矩阵，所以实际测量过程不但复杂，而且效果并不一定理想，大大地限制了其应用范围。
此外双摄像机标定还需考虑镜头的非线性校正、测量范围和精度的问题，目前户外的应用还有少。
上海大学通信与信息工程学院提出了基于神经网络的双目立体视觉摄像机标定方法。
首先对摄像机进行线性标定，然后通过网络训练建立起三维空间点位置补偿的多层前馈神经网络模型。
此方法对双目立体视觉摄像机的标定具有较好的通用性，但是精确测量控制点的世界坐标和图像坐标是一项严格的工作。
因此神经网络中训练样本集的获得非常困难。
1.3 特征点提取立体图像对中需要的特征点应满足以下要求：与传感器类型及抽取特征所用技术等相适应；具有足够的鲁棒性和一致性。
需要说明的是：在进行特征点像的坐标提取前，需对获取的图像进行预处理。
因为在图像获取过程中，存在一系列的噪声源，通过此处理可显著改进图像质量，使图像中的特征点更加突出。
1．4 立体匹配立体匹配是双目体视中最关系、困难的一步。
与普通的图像配准不同，立体像对之间的差异是由摄像时观察点的不同引起的，而不是由其它如景物本身的变化、运动所引起的。
根据匹配基元的不同，立体匹配可分为区域匹配、特征匹配和相位匹配三大类。
区域匹配算法的实质是利用局部窗口之间灰度信息的相关程度，它在变化平缓且细节丰富的地方可以达到较高的精度。
但该算法的匹配窗大小难以选择，通常借助于窗口形状技术来改善视差不连续处的匹配；其次是计算量大、速度慢，采取由粗至精分级匹配策略能大大减少搜索空间的大小，与匹配窗大小无关的互相关运算能显著提高运算速度。
特征匹配不直接依赖于灰度，具有较强的抗干扰性，计算量小，速度快。
但也同样存一些不足：特征在图像中的稀疏性决定特征匹配只能得到稀疏的视差场；特征的撮和定位过程直接影响匹配结果的精确度。
改善办法是将特征匹配的鲁棒性和区域匹配的致密性充分结合，利用对高频噪声不敏感的模型来提取和定位特征。
相位匹配是近二十年才发展起来的一类匹配算法。
相位作为匹配基元，本身反映信号的结构信息，对图像的高频噪声有很好的抑制作用，适于并行处理，能获得亚像素级精度的精密视差。
但存在相位奇点和相位卷绕的问题，需加入自适应滤波器解决。
1．5 三维重建在得到空间任一点在两个图像中的对应坐标和两摄像机参数矩阵的条件下，即可进行空间点的重建。
通过建立以该点的世界坐标为未知数的4个线性方程，可以用最小二乘法求解得该点的世界坐标。
实际重建通常采用外极线结束法。
空间眯、两摄像机的光心这三点组成的平面分别与两个成像平面的交线称为该空间点在这两个成像平面中的极线。
一旦两摄像机的内外参数确定，就可通过两个成像平面上的极线的约束关系建立对应点之间的关系，并由此联立方程，求得图像点的世界坐标值。
对图像的全像素的三维重建目前仅能针对某一具体目标，计算量大且效果不明显。
2 双目体视的最新应用2．1 国外研究动态国外对立体视觉的研究起步较早，发展速度快，应用面广。
麻省理工学院计算机系统提出了一种新的用于智能交通工具的传感器融合方式，由雷达系统提供目标深度的大致范围，利用双目立体视觉提供粗略的目标深度信息，结合改进的图像分割算法，能够在高速环境下对视频图像中的目标位置进行分割，而传统的目标分割算法难以在高速实时环境中得到令人满意的结果。
日本大阪大学自适应机械系统研究院研制了一种自适应双目视觉伺服系统，利用双目视觉的原理，如每幅图像中相对静止的三个标志为参考，实时计算目标图像的雅可比短阵，从而预测出目标下一步运动方向，实现了对运动方式未知的目标的自适应跟踪。
该系统仅要求两幅图像中都有静止的参考标志，无需摄像机参数。
而传统的视觉跟踪伺服系统需事先知道摄像机的运动、光学等参数和目标的运动方式。
日本奈良科技大学信息科学学院提出了一种基于双目立体视觉的增强现实系统（AR）注册方法，通过动态修正特征点的位置提高注册精度。
该系统将单摄像机注册（MR）与立体视觉注册（SR）相结合，利用MR和三个标志点算出特征点在每个图像上的二维坐标和误差，利用SR和图像对计算出特征点的三维位置总误差，反复修正特征点在图像对上的二维坐标，直至三维总误差小于某个阈值。
该方法比仅使用MR或SR方法大大提高了AR系统注册深度和精度。
实验结果如图2，白板上三角开的三顶点被作为单摄像机标定的特征点，三个三角形上的模型为虚拟场景，乌龟是真实场景，可见基本上难以区分出虚拟场景（恐龙）和现实场景（乌龟）。
日本东京大学将实时双目立体视觉和机器人整体姿态信息集成，开发了仿真机器人动态导航系统。
该系统实现分两个步骤：首先，利用平面分割算法分离所拍摄图像对中的地面与障碍物，再结合机器人身体姿态的信息，将图像从摄像机的二维平面坐标系转换到描述躯体姿态的世界坐标系，建立机器人周围区域的地图；基次根据实时建立的地图进行障碍物检测，从而确定机器人的行走方向。
Bhanu提出了一个用于实际三维物体形状匹配的三维景物分析系统，系统的输入为深度图像。
对物体的描述是数据驱动的，可自动计算，用户不必干预，不足之处在于太依赖于多边形面产生算法的输出一致性，使用的表面数目太大，先验假定条件比较苛刻，对深度数据的获取要求甚高。
PMF系统是英国用立体视觉的局部视差度量产生一个从物体2.5维简图到物体三维表面描述以至实现物体识别的实时处理方法。
华盛顿大学与微软公司合作为火星卫星“探测者”号研制了宽基线立体视觉系统，使“探测者”号能在火星上对其即将跨越的几千米内的地形进行精确的定位导航。
系统使用同一个摄像机在“探测者”的不同位置上拍摄图像对，拍摄间距越大，基线越宽，能观测到越远的地貌。
系统采用非线性优化得到两次拍摄图像时摄像机的相对准确的位置，利用鲁棒性强的最大似然概率法结合高效的立体搜索进行图像匹配，得到亚像素精度的视差，并根据此视差计算图像对中各点的三维坐标。
相比传统的体视系统，能够更精确地绘制“探测者”号周围的地貌和以更高的精度观测到更远的地形。
2.2 国内研究动态浙江大学机械系统完全利用透视成像原理，采用双目体视方法实现了对多自由度机械装置的动态、精确位姿检测，仅需从两幅对应图像中抽取必要的特征点的三维坐标，信息量少，处理速度快，尤其适于动态情况。
与手眼系统相比，被测物的运动对摄像机没有影响，且不需知道被测物的运动先验知识和限制条件，有利于提高检测精度。
东南大学电子工程系基于双目立体视觉，提出了一种灰度相关多峰值视差绝对值极小化立体匹配新方法，可对三维不规则物体（偏转线圈）的三维空间坐标进行非接触精密测量。
哈工大采用异构双目活动视觉系统实现了全自主足球机器人导航。
将一个固定摄像机和一个可以水平旋转的摄像机，分别安装在机器人的顶部和中下部，可以同时监视不同方位视点，体现出比人类视觉优越的一面。
通过合理的资源分配及协调机制，使机器人在视野范围、测跟精度及处理速度方面达到最佳匹配。
双目协调技术可使机器人同时捕捉多个有效目标，观测相遇目标时通过数据融合，也可提高测量精度。
在实际比赛中其他传感器失效的情况下，仅仅依靠双目协调仍然可以实现全自主足球机器人导航。
火星863计划课题“人体三维尺寸的非接触测量”，采用“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。
该系统已通过中国人民解放军总后勤部军需部鉴定。
可达到的技术指标为：数据采集时间小于5s/人；提供身高、胸围、腰围、臀围等围度的测量精度不低于1.0cm。