双目视觉地图像立体匹配系统说明书文档
《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、引言双目立体视觉技术是计算机视觉领域中的一项重要技术，其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，进而实现三维重建。
而立体匹配算法作为双目立体视觉三维重建中的关键技术，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，分析其原理、优缺点及改进方法，为进一步优化三维重建效果提供理论支持。
二、双目立体视觉原理双目立体视觉原理基于视差原理，即通过两个相机从不同角度拍摄同一场景，获取场景的左右两个视图。
通过分析这两个视图中的像素对应关系，可以计算出场景中各点的三维坐标，从而实现三维重建。
其中，立体匹配算法是获取像素对应关系的关键。
三、立体匹配算法研究3.1 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算法，其主要任务是在左右视图中寻找对应点。
常见的立体匹配算法包括基于区域、基于特征和基于相位的方法。
这些方法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。
3.2 基于区域的立体匹配算法基于区域的立体匹配算法通过计算左右视图中的像素灰度或颜色差异来寻找对应点。
该方法具有较高的匹配精度，但计算量大，易受光照、噪声等因素的影响。
常见的基于区域的立体匹配算法包括块匹配法、区域生长法等。
3.3 基于特征的立体匹配算法基于特征的立体匹配算法通过提取左右视图中的特征点（如角点、边缘等），然后根据特征点的相似性进行匹配。
该方法具有较高的鲁棒性，对光照、噪声等有一定的抵抗能力。
常见的特征提取方法包括SIFT、SURF等。
3.4 算法优缺点及改进方法每种立体匹配算法都有其优缺点。
例如，基于区域的算法精度高但计算量大；基于特征的算法鲁棒性高但可能丢失部分细节信息。
针对这些问题，研究者们提出了多种改进方法，如结合多种算法的优点进行融合匹配、优化特征提取和匹配策略等。
此外，随着深度学习和人工智能的发展，基于深度学习的立体匹配算法也逐渐成为研究热点，其在复杂场景下的匹配效果有了显著提升。
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是指通过两个摄像机分别拍摄同一场景，然后通过图像处理算法来将两个摄像机捕获的图像进行匹配和处理，从而实现对场景深度信息的估计和3D重建。
双目立体视觉匹配的基本原理是利用两个摄像机在不同位置拍摄同一场景时所采集到的图像之间的差异来获取场景的深度信息。
通常情况下，两个摄像机之间的间距越大，获取的深度信息越准确。
在设计双目立体视觉系统时，需要合理选择摄像机的安装位置和距离。
双目立体视觉匹配的过程可以分为以下几个步骤：特征提取、特征匹配、深度估计和三维重建。
特征提取是指从两个摄像机捕获的图像中提取出具有区分性的特征点。
常用的特征点包括角点、边缘和纹理等。
在特征提取的过程中，可以使用一些常见的特征提取算法，如Harris角点检测算法、SIFT算法和SURF算法等。
特征匹配是指对两个图像中的特征点进行匹配。
匹配的目的是找到两个图像中具有相同位置的特征点对。
常用的特征匹配算法有暴力搜索算法、K最近邻算法和RANSAC算法等。
深度估计是指根据图像中特征点的匹配关系，利用三角测量原理估计场景中特征点的深度信息。
深度估计过程中，可以使用一些经典的深度估计算法，如视差图法、最小二乘法和随机抽样一致性算法等。
三维重建是指将深度估计得到的特征点的三维坐标转换为场景的三维模型。
在三维重建过程中，可以使用一些常见的三维重建算法，如点云拼接算法、结构光扫描算法和稀疏重建算法等。
双目立体视觉匹配在机器视觉领域有很广泛的应用。
在机器人导航中，可以利用双目立体视觉匹配来获取场景的深度信息，从而实现避障和路径规划等任务。
在自动驾驶领域，双目立体视觉匹配可以用于车道线检测和障碍物识别等任务。
在虚拟现实和增强现实领域，双目立体视觉匹配可以用于实现对真实场景的三维重建和虚拟场景的叠加等任务。
双目立体视觉匹配是一种利用两个摄像机获取场景深度信息的技术。
通过特征提取、特征匹配、深度估计和三维重建等过程，可以实现对场景的三维重建和深度估计，并在多个领域产生重要的应用价值。
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是指利用人类双眼在空间中略微不同的视角，联合大脑进行视觉信息的处理和匹配，从而获得空间的深度和立体感。
在现代科技中，利用双目立体视觉匹配可以实现很多实用的应用，比如立体影像、立体游戏、机器人视觉导航等。
双目立体视觉匹配技术是计算机视觉和人工智能领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景。
一、双目立体视觉原理人类通过双眼获取的两幅视觉图像，实际上是同一个物体在不同视角下的投影。
这两幅图像之间存在视差，也就是物体在不同视角下的位置差异。
大脑通过对这些视差的处理，得出了深度信息，使我们能够感知到物体的三维空间位置。
双目立体视觉匹配主要涉及视差的计算和匹配。
在数字图像处理中，利用计算机对双眼获取的两幅图像进行处理和匹配，从而获取深度信息。
通常采用的方法包括视差计算、视差匹配和深度图生成等步骤。
1. 视差计算：通过一系列像素级的图像处理方法，计算出两幅图像之间的视差。
常见的计算方法包括半全局匹配（Semi-Global Matching, SGM）、立体匹配算法（Stereo Matching）、视差图像传感器（Depth Sensing Image Sensor）等。
2. 视差匹配：将两幅图像中对应的像素进行匹配，找到它们之间的视差值。
通常采用的方法包括基于特征点的匹配、基于像素级的匹配等。
3. 深度图生成：根据计算得出的视差信息，生成目标物体的深度图，从而实现三维空间中物体位置的感知。
双目立体视觉匹配的原理是基于人类视觉的工作原理，通过模拟人类双眼的工作方式，从而实现数字图像的深度感知和立体视觉效果。
二、双目立体视觉应用双目立体视觉匹配技术在现代科技中应用广泛，涉及到多个领域，包括计算机视觉、人工智能、机器人技术等。
以下将介绍一些典型的双目立体视觉应用。
1. 立体影像：利用双目立体视觉匹配技术，可以实现立体影像的拍摄和显示。
通过双目相机拍摄的图像以及虚拟现实（Virtual Reality, VR）或增强现实（Augmented Reality, AR）技术，可以实现逼真的立体影像体验。
《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。
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是指通过两个视觉传感器（眼睛）同时获取的视觉信息，进行图像的匹配与处理，从而实现对三维空间中物体位置、形状和深度的感知。
在人类视觉系统中，我们的两只眼睛分别观察到不同的景象，这两个视角的差异被大脑处理后，使我们能够感知到三维世界。
双目立体视觉匹配的核心就是模拟人类视觉系统的工作原理，通过计算机对不同眼睛拍摄到的图像进行处理，提取出深度信息，从而实现对三维空间的感知。
双目立体视觉匹配的基本原理是寻找两个图像之间的对应点。
当两个图像的视角或位置发生变化时，同一物体在两个图像中的像素值可能会发生变化。
通过分析这种变化，可以计算出物体的深度信息。
1. 图像获取：使用两个摄像机同时获取两幅图像，这两个摄像机应具有一定的基线距离，即两个摄像机之间的距离。
2. 校准：对两个摄像机进行标定和校准，确定两个摄像机之间的位置关系和相机参数。
3. 特征提取：从图像中提取出能够用于匹配的特征点，常用的特征点包括角点、边缘等。
4. 特征描述：对提取出的特征点进行描述，通常使用局部特征描述方法，如SIFT、SURF等。
5. 特征匹配：将一个图像中的特征点与另一个图像中的特征点进行匹配，通常使用特征向量的距离度量方法，如欧氏距离、余弦相似度等。
6. 匹配剔除：对匹配点进行剔除，以排除误匹配和无效匹配。
7. 深度计算：根据匹配点的位置信息以及两个摄像机之间的位置关系，计算出物体的深度信息。
8. 三维重建：根据深度信息和摄像机参数，将匹配点重建为三维空间中的点云，从而得到三维物体模型。
双目立体视觉匹配在计算机视觉领域有重要的应用，例如机器人导航、三维重建、物体跟踪等。
由于双目立体视觉匹配能够提供精确的深度信息，因此在许多应用中可以取得比单目视觉更好的效果。
双目立体视觉匹配也存在一些挑战和限制。
对于低纹理区域或者高度相似的物体，匹配点的提取和匹配可能会受到干扰。
摄像机的标定和校准是一个关键的步骤，如果标定不准确或者摄像机之间的位置关系发生变化，都会影响匹配的准确性。
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配是一种利用双眼观察物体来获取三维信息的技术。
这种技术模拟了人类双眼观察物体时产生的视差效应，通过计算机算法处理双眼获取的图像信息，从而实现对物体的三维信息的获取和匹配。
在现代科技应用中，双目立体视觉匹配技术被广泛应用于计算机视觉、机器人技术、虚拟现实等领域，为人们带来了许多便利和乐趣。
在双目立体视觉匹配技术中，首先需要获取物体的双眼图像信息。
通常使用的设备是一对摄像头或者一对摄像机，分别模拟人类的两只眼睛。
这对摄像头或者摄像机需要同时观察同一物体，以获取两个不同角度的图像信息。
然后，利用计算机算法对这两个图像信息进行处理，来获取物体的三维信息和匹配。
在计算机视觉领域，双目立体视觉匹配技术被广泛应用于图像识别、目标检测、三维测量等方面。
通过获取物体的三维信息，可以更加准确地进行目标检测和图像识别，提高了计算机视觉系统的准确性和可靠性。
双目立体视觉匹配技术也可以实现对物体的三维测量，为各种测量应用提供了便利。
在机器人技术领域，双目立体视觉匹配技术可以帮助机器人更好地理解和感知周围环境。
通过获取环境物体的三维信息，机器人可以更加准确地进行导航和避障，提高了机器人的自主性和智能性。
双目立体视觉匹配技术还可以实现对物体的抓取和操作，为机器人的操作能力提供了技术支持。
在虚拟现实领域，双目立体视觉匹配技术可以帮助虚拟现实系统更加逼真地模拟现实情景。
通过获取物体的三维信息，虚拟现实系统可以更加真实地呈现物体的大小、形状和位置，为用户提供更加逼真的虚拟体验。
双目立体视觉匹配技术还可以帮助虚拟现实系统实现对物体的交互和操作，增强了用户与虚拟环境的互动性。
双目视觉地图像立体匹配系统说明书文档
双目视觉的图像立体匹配系统文档1引言计算机视觉技术的发展将光与影的艺术和计算机的逻辑性紧密结合起来，而双目立体视觉技术更将这种结合从平面二次元上升到立体的角度，为我们的生产生活提供了新的技术和工具，例如已经被普遍运用的电影技术，研发中的虚拟现实、谷歌视觉眼镜、汽车自动驾驶技术，即将上市的淘宝虚拟实景购物等，不断改变着我们的生活，另外双目立体视觉在军事、医学、工业等领域都有其重要的作用，是机器感知物体几何层级的基础，因此对双目视觉的理论研究成为推动立体视觉乃至计算机视觉技术在各个领域创造更高价值的重要因素。
在双目视觉的研究和运用中，最重要的一个阶段无疑为将平面图像转化为可计算机可识别的立体模型，这里将用到立体匹配技术，目前双目视觉研究领域用到的立体匹配算法及其衍生算法有很多种，算法的效率和匹配精度将直接影响到算法运用的响应时间和准确度［，1当］今各种视觉智能设备的发展需要将立体匹配过程直接嵌入到单片机中，这种场景下，算法的效率和匹配精度将直接决定不同运算性能的嵌入式设备的选择和产品推广后的用户体验度，也将直接决定设备成本，因此研究出更加速度快、精度高的立体匹配算法在各领域都具有划时代的重要意义。
2系统方案设计2.双1目视觉的图像立体匹配系统说起立体视觉系统，要从人的双眼说起，人眼是一个典型的双目视觉系统，每只眼睛是一个摄像机，两只平行的眼睛是两台平行的摄像机，因为两只眼睛的位置不同，看到的图像是有差异的，这个差异就是立体视觉的基础，视觉信号传入大脑，大脑利用其强大的匹配能力，就可以基本确定图像中的物体的立体信息，或者叫做图像的深度信息。
随着人们知识和生产生活的发展，需要通过仿真立体视觉的原理，让计算机获取到图像从向发展，即获取图像的深度信息，以实现一些和空间视觉有关的需求，这就出现了机器立体视觉技术。
Object图2.1立体视觉原理示意图如图是一张立体视觉原理示意图，和为两台摄像机，物体上的点分别对应左右图像上点和2通过算法找到图像左右图像上对应的点12这个过程则是立体匹配。
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是指通过两只眼睛同时观察到的图像，通过视觉系统对两个图像进行匹配，并根据匹配结果确定物体在三维空间中的位置和形状。
双目立体视觉匹配是一种基于人类视觉系统的方法，人类通过两只眼睛分别观察到的图像，通过视觉系统对两个图像进行匹配，并将两个图像的匹配点映射到同一坐标系中，从而获取物体在三维空间中的位置和形状信息。
在人类视觉系统中，双眼之间的距离产生了视差，即两只眼睛在观察到同一物体时，由于视角的差异，物体在两个眼睛的图像上的位置会有一定的偏移。
基于这种视差信息，人类能够通过视觉将物体分辨为不同的立体结构，并判断其位置和形状。
在计算机视觉领域，双目立体视觉匹配是一种常用的三维重建方法，通过计算机对两个眼睛观察到的图像进行匹配，可以获取物体的深度信息，实现对三维物体的识别、分割和重建。
双目立体视觉匹配的基本原理是通过像素级别的图像匹配，找到两个图像中对应点的位置关系，进而利用视差信息计算物体的三维位置。
在双目立体视觉匹配中，常用的算法包括基于区域的方法和基于特征的方法。
基于区域的方法将图像分成若干个区域，在每个区域内进行像素级别的匹配，计算出视差图。
而基于特征的方法通过对图像提取特征点，然后进行特征点匹配，计算出视差图。
常用的特征点包括角点、边缘和纹理点等。
双目立体视觉匹配的应用非常广泛，包括机器人导航、自动驾驶、三维重建、虚拟现实等领域。
比如在机器人导航中，双目立体视觉匹配可以用于确定机器人相对于环境的位置，避免障碍物；在自动驾驶中，双目立体视觉匹配可以用于感知周围车辆和行人，提供环境信息；在三维重建中，双目立体视觉匹配可以用于捕捉物体的形状、大小和位置；在虚拟现实中，双目立体视觉匹配可以用于生成逼真的立体效果。
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是指通过两只眼睛同时观察目标，然后将两只眼睛获取到的图像进行匹配，从而获得目标的三维信息。
这个过程类似于我们普通人通过两只眼睛观察物体来获取深度信息的过程。
双目立体视觉匹配的原理是基于人类双眼观察物体的原理，即两只眼睛分别观察到的图像存在差异，通过比较这两只眼睛的图像，就可以计算出物体与眼睛之间的距离。
具体的方法包括视差法、相位法等。
1. 图像获取：使用两个摄像机分别获取目标物体的图像。
2. 图像预处理：对获取到的图像进行预处理，包括去噪、平滑等。
3. 特征提取：对预处理后的图像提取特征点，例如角点、边缘等。
4. 特征匹配：将两个图像中的特征点进行匹配，找到相互对应的特征点对。
5. 视差计算：通过特征点的匹配结果，计算出每个特征点对的视差。
6. 距离计算：根据视差的大小，通过一定的转化公式，计算出物体与眼睛之间的距离。
7. 三维重建：将物体的距离信息转换为三维坐标，实现目标物体的三维重建。
除了视差法外，双目立体视觉匹配还可以使用相位法进行实现。
相位法是通过测量两个图像之间的相位差异来计算视差的方法。
相位法的优势是可以提高视差测量的准确性，但实现起来比较复杂。
双目立体视觉匹配具有广泛的应用前景。
它可以用于机器人的导航和避障。
通过获取到环境的三维信息，机器人可以更好地感知周围环境，从而避免障碍物。
双目立体视觉匹配还可以应用于医学图像处理、安防监控、虚拟现实等领域。
双目立体视觉匹配是一项基于人类视觉系统原理的技术，通过比较两只眼睛的图像，可以获取目标物体的三维信息。
它具有广泛的应用前景，可以在许多领域中发挥重要的作用。
《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。
《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快速发展，双目视觉立体匹配算法已成为三维重建、机器人导航和自主驾驶等领域的核心技术。
双目视觉系统通过模拟人类双眼的视觉过程，获取物体在不同视角下的图像信息，并利用立体匹配算法实现三维场景的重建。
本文旨在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、双目视觉系统概述双目视觉系统主要由两个相机组成，分别模拟人眼的左眼和右眼。
通过获取同一场景在不同视角下的两幅图像，双目视觉系统可以估计出场景中物体的三维结构和空间位置。
双目视觉系统的核心在于立体匹配算法，其任务是在两幅图像中寻找对应点，从而计算出视差图，进而实现三维重建。
三、立体匹配算法研究立体匹配算法是双目视觉系统的关键技术，其性能直接影响到三维重建的精度和效率。
目前，常见的立体匹配算法包括基于区域、基于特征和基于相位的方法。
本文将重点研究基于特征的立体匹配算法。
1. 基于特征的立体匹配算法原理基于特征的立体匹配算法首先在两幅图像中提取特征点，如角点、边缘点等。
然后，通过计算特征点之间的对应关系，找到两幅图像之间的视差。
这种方法具有较高的精度和鲁棒性，适用于各种复杂的场景。
2. 算法优化及挑战虽然基于特征的立体匹配算法在许多场景下表现出色，但仍存在一些挑战。
例如，在处理复杂纹理、重复纹理和遮挡等场景时，算法的准确性和鲁棒性有待提高。
为了解决这些问题，研究者们提出了许多优化方法，如引入多尺度特征、使用深度学习等方法提高特征点的匹配精度。
四、立体匹配算法的应用基于双目视觉的立体匹配算法在许多领域都有广泛的应用。
下面将介绍几个典型的应用场景。
1. 三维重建通过双目视觉系统获取的视差图和相机参数，可以实现对场景的三维重建。
这种技术在虚拟现实、三维建模和机器人导航等领域具有广泛的应用。
2. 自主驾驶在自主驾驶领域，双目视觉系统可以帮助车辆实现环境感知和障碍物检测。
通过立体匹配算法，车辆可以获取周围物体的三维信息，从而实现安全驾驶和自动驾驶。
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是一种基于双眼视觉的信息处理技术，通常用于计算机视觉领域。
它利用人类双眼差异视觉获得的深度信息，实现物体在三维空间中的准确位置和形状的测量和识别。
因为人们在日常生活中主要依靠双眼视觉感知周围环境，所以双目立体视觉匹配技术在许多领域有着广泛的应用，包括机器人导航、自动驾驶、医学影像处理、工业检测等。
双目视觉的原理是利用人眼所具有的双眼视差现象，即同一物体在两只眼睛中所形成的投影位置不同，从而获得深度信息。
为了实现双目立体视觉匹配，需要进行一系列的处理步骤，包括图像获取、立体匹配、深度计算和物体识别等。
首先是图像获取，需要使用两个摄像头同时拍摄同一场景，得到左右两个视角的图像。
接着是立体匹配，即将左右两个图像中对应的像素点进行配对，找出它们之间的关系。
这通常需要进行像素级别的特征匹配和深度信息的计算，以获得适合的立体匹配结果。
然后是深度计算，根据立体匹配得到的像素级别的特征，可以计算出每个像素点的深度信息，从而获得整个场景的三维深度分布。
最后是物体识别，通过深度信息和立体视觉特征，可以实现对物体的识别和分割，为后续的应用提供更精确的数据。
双目立体视觉匹配技术具有许多优势。
它能够获得更为准确的三维深度信息，相比于单目视觉能够提供更为精确的物体位置和形状数据。
双目立体视觉匹配能够应对光照变化、遮挡等情况，提高了视觉处理的稳定性和鲁棒性。
它也可以实现实时的深度感知和识别，适用于许多需要实时响应的场景。
双目立体视觉匹配技术在许多领域都有着广泛的应用。
在机器人导航领域，双目立体视觉可以帮助机器人实现精确定位和避障，提高了自主导航的效率和安全性。
在自动驾驶领域，双目立体视觉可以帮助车辆实现对周围环境的感知和识别，提高了驾驶的安全性和智能化水平。
在医学影像处理领域，双目立体视觉可以帮助医生对患者的三维影像进行更为精确的诊断和治疗。
在工业检测领域，双目立体视觉可以帮助工厂对产品进行质量检验和生产监控，提高了生产效率和产品质量。
《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，双目立体视觉三维重建技术在机器人导航、自动驾驶、三维重建和场景理解等领域的应用日益广泛。
而作为这一技术中的核心环节，立体匹配算法的研究和改进，更是关系到三维重建精度和效率的关键。
本文旨在探讨双目立体视觉三维重建的立体匹配算法，分析其原理、方法及存在的问题，并就如何优化算法提出建议。
二、双目立体视觉基本原理双目立体视觉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，通过图像处理技术，计算视差信息，进而恢复出场景的三维信息。
在这个过程中，立体匹配算法起着至关重要的作用。
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关键技术。
其基本思想是通过比较同一场景的两幅图像中的像素或特征点，寻找它们之间的对应关系，从而计算出视差图。
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（一）基于区域的匹配算法基于区域的匹配算法通过计算两幅图像中对应区域之间的相似度来寻找匹配点。
该方法具有较高的精度，但计算量大，对图像的亮度、纹理等特征要求较高。
常见的基于区域的匹配算法有：块匹配法、自适应窗口匹配法等。
（二）基于特征的匹配算法基于特征的匹配算法首先提取两幅图像中的特征点或特征线等特征信息，然后通过计算这些特征之间的相似度来寻找匹配点。
该方法计算量相对较小，但对特征提取的准确性和鲁棒性要求较高。
常见的基于特征的匹配算法有：SIFT、SURF、ORB等。
（三）基于相位的匹配算法基于相位的匹配算法利用图像的相位信息来计算视差，具有较高的精度和鲁棒性。
然而，该方法的计算量较大，且对图像的噪声和模糊等干扰因素较为敏感。
五、立体匹配算法的优化策略针对现有立体匹配算法存在的问题，我们可以从以下几个方面进行优化：（一）优化算法模型通过对现有算法模型的改进和优化，提高其计算效率和准确性。
双目立体匹配——归一化互相关（NCC）
双⽬⽴体匹配——归⼀化互相关（NCC） 归⼀化相关性，normalization cross-correlation，因此简称NCC，下⽂中笔者将⽤NCC来代替这冗长的名称。
NCC，顾名思义，就是⽤于归⼀化待匹配⽬标之间的相关程度，注意这⾥⽐较的是原始像素。
通过在待匹配像素位置p（px，py）构建3*3邻域匹配窗⼝，与⽬标像素位置p'(p x+d,p y）同样构建邻域匹配窗⼝的⽅式建⽴⽬标函数来对匹配窗⼝进⾏度量相关性，注意这⾥构建相关窗⼝的前提是两帧图像之间已经校正到⽔平位置，即光⼼处于同⼀⽔平线上，此时极线是⽔平的，否则匹配过程只能在倾斜的极线⽅向上完成，这将消耗更多的计算资源。
相关程度的度量⽅式由如下式⼦定义： 上式中的变量需要解释⼀下：其中p点表⽰图像I1待匹配像素坐标（p x,p y），d表⽰在图像I2被查询像素位置在⽔平⽅向上与p x的距离。
如下图所⽰： 左边为图像I1，右边为图像I2。
图像I1,蓝⾊⽅框表⽰待匹配像素坐标（p x,p y）,图像I2蓝⾊⽅框表⽰坐标位置为（p x,p y），红⾊⽅框表⽰坐标位置（p x+d,p y）。
（由于画图⽔平有限，只能⽂字和图⽚双重说明来完成了~） W p表⽰以待匹配像素坐标为中⼼的匹配窗⼝，通常为3*3匹配窗⼝。
没有上划线的I1表⽰匹配窗⼝中某个像素位置的像素值，带上划线的I1表⽰匹配窗⼝所有像素的均值。
I2同理。
上述公式表⽰度量两个匹配窗⼝之间的相关性，通过归⼀化将匹配结果限制在 [-1,1]的范围内，可以⾮常⽅便得到判断匹配窗⼝相关程度： 若NCC = -1，则表⽰两个匹配窗⼝完全不相关，相反，若NCC = 1时，表⽰两个匹配窗⼝相关程度⾮常⾼。
我们很⾃然的可以想到，如果同⼀个相机连续拍摄两张图像（注意，此时相机没有旋转也没有位移，此外光照没有明显变化，因为基于原始像素的匹配⽅法通常对上述条件是不具备不变性的），其中有⼀个位置是重复出现在两帧图像中的。
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是一种通过两只眼睛获取图像信息，并通过大脑对比和匹配来实现深度感知的技术。
在人类的日常生活中，双目立体视觉匹配可以帮助我们感知物体的距离和深度，从而实现对空间环境的理解和掌控。
而在科技领域，双目立体视觉匹配也有着广泛的应用，包括机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。
双目立体视觉匹配的原理是基于人类的双眼视觉系统。
由于人类的两只眼睛位置不同，从而可以获取不同角度的图像信息。
当大脑接收到这两份图像信息后，便可以通过比较两份信息的差异来获取目标物体的深度和距离。
这种能力使得人类可以在日常生活中轻松地识别物体、判断距离和做出相关的行动。
在双目立体视觉匹配技术中，最关键的环节是图像匹配。
图像匹配是指将两张图像中对应的特征点进行匹配，从而获取目标物体的深度和距离信息。
在图像匹配中，常用的方法包括特征点提取、特征描述和特征匹配等步骤。
特征点提取是指从图像中提取出一些具有代表性的关键点，例如角点、边缘点等；特征描述是指对这些关键点进行描述，例如计算其局部特征向量；特征匹配是指对两幅图像中的特征点进行匹配，从而获取它们之间的对应关系。
在双目立体视觉匹配技术中，有一些常用的图像匹配算法，例如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。
这些算法都有着自己独特的优势和适用场景，可以根据实际需求选择合适的算法进行图像匹配。
双目立体视觉匹配技术在实际应用中也会面临一些挑战和问题。
图像匹配的精度和鲁棒性是一个重要的问题。
由于双目图像中存在光照、噪声、遮挡等因素，这些因素都会影响图像匹配的准确性和稳定性。
如何提高图像匹配的精度和鲁棒性是一个重要的课题。
双目立体视觉匹配的算法和技术也需要不断地改进和优化。
随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，也会有更多新的算法和技术被应用到双目立体视觉匹配中，从而提升其性能和效果。
双目视觉传输系统摄像机标定与立体匹配
双目视觉传输系统摄像机标定与立体匹配引言双目视觉传输系统是一种模拟人类双眼视觉的技术，在计算机视觉领域有着广泛的应用。
它利用两个相机同时捕获场景的图像，并通过摄像机的标定和立体匹配技术，计算出场景中物体的三维信息。
本文将介绍双目视觉传输系统中摄像机标定和立体匹配的原理和方法。
摄像机标定摄像机标定是双目视觉传输系统中的第一步，它的目的是确定两个相机的内外参数。
内参数包括相机的焦距、主点坐标和畸变参数等，外参数包括相机的位置和姿态。
标定的过程主要包括以下几个步骤：1.收集标定板图像：将一块已知尺寸的标定板放置在场景中，通过相机捕获多幅不同角度的标定板图像。
2.检测标定板角点：利用图像处理算法，在每张标定板图片中检测到标定板的角点，并记录角点的像素坐标。
3.求解相机内参数：根据标定板的实际尺寸和像素坐标，利用相机标定的数学模型，计算出相机的内参数。
4.求解相机外参数：利用已知的标定板特征点的三维坐标和对应的像素坐标，使用立体几何的方法求解相机的外参数。
立体匹配摄像机标定完成后，接下来是利用双目图像进行立体匹配，即找到两幅图像中对应的像素点。
立体匹配的目的是计算出两幅图像中每个像素点的视差，从而得到物体的三维坐标。
立体匹配的过程包括以下几个步骤：1.计算代价函数：为了找到两幅图像中对应的像素点，需要计算一个代价函数，代价函数衡量了两个像素点之间的相似度。
常用的代价函数包括视差差、灰度差等。
2.代价聚合：在代价函数计算完成后，需要对代价函数进行聚合，以得到一张视差图。
聚合的方法包括局部视差传播、全局视差优化等。
3.视差滤波：由于立体匹配过程中可能会产生误匹配的点，需要对视差图进行滤波。
常用的滤波方法包括中值滤波、高斯滤波等。
4.视差转换：最后，将视差图转换为深度图，得到物体的三维坐标。
应用领域双目视觉传输系统在机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域有着广泛的应用。
在机器人导航方面，双目视觉传输系统可以实时地获取环境的深度信息，帮助机器人进行路径规划和障碍物避免。
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是一种通过两只眼睛同时观察物体来获取深度信息的技术。
通过比较两只眼睛看到的图像，可以确定物体的位置和形状，从而实现立体视觉。
这项技术在计算机视觉和机器人领域有着广泛的应用，可以用于三维重建、物体识别、姿态估计等领域。
双目立体视觉匹配的原理是利用人类的双眼视差来获得深度信息。
当一个物体处于距离眼睛较远的位置时，两只眼睛看到的图像有一定的差异，这种差异称为视差。
通过比较两只眼睛看到的图像，可以计算出物体的深度信息。
在计算机视觉中，双目立体视觉匹配也是通过比较两个图像中的像素点来确定它们之间的视差，从而获取深度信息。
在实际应用中，双目立体视觉匹配需要解决许多问题，如计算图像中的像素点之间的视差、处理图像中的噪声和遮挡等。
为了解决这些问题，研究人员提出了许多算法和方法，如卷积神经网络、特征点匹配、立体匹配算法等。
在双目立体视觉匹配中，特征点匹配是一种常用的方法。
该方法通过寻找图像中的特征点，并比较它们在两个图像中的位置来计算视差。
特征点可以是图像中的角点、边缘点、纹理点等。
当两个图像中的特征点匹配成功时，就可以计算出它们的视差，并获得深度信息。
除了特征点匹配外，立体匹配算法也是双目立体视觉匹配中的重要方法。
该算法通过比较两个图像中的区域来计算视差，并获取深度信息。
在立体匹配算法中，常用的方法包括区域匹配算法、基于能量函数的算法、基于图割的算法等。
这些算法都是通过比较两个图像中的区域来计算视差，并获取深度信息。
近年来，深度学习算法在双目立体视觉匹配中也得到了广泛的应用。
通过训练深度神经网络，可以实现对双目立体图像的特征提取和深度估计。
这种方法可以有效地处理图像中的噪声和遮挡，并获得更精确的深度信息。
双目立体视觉匹配是一种重要的计算机视觉技木，它可以在计算机视觉和机器人领域中实现三维重建、物体识别、姿态估计等应用。
要实现双目立体视觉匹配，需要解决图像中的特征点匹配、立体匹配算法、深度学习算法等问题。
《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。
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配是一种通过两只眼睛同时观察目标物体，从而获取深度信息的技术。
通过比较两只眼睛看到的图像，我们可以计算出物体与相机的距离，并将不同深度的像素
点对应起来，实现双目立体视觉匹配。
双目立体视觉匹配的原理是基于人类视觉系统的工作原理。
人类的两只眼睛分别观察
物体，通过两只眼睛看到的视差来判断物体与自己的距离远近。
双目立体视觉匹配算法就
是通过计算两只眼睛看到的视差来获取物体的深度信息。
为了实现双目立体视觉匹配，首先需要将两只眼睛看到的图像进行校准，使得两只眼
睛的视野重叠。
然后，通过将左右眼图像进行块匹配，找到每个视差值最小的像素点。
这
个过程可以通过计算像素点之间的差异来完成，例如计算灰度值或像素颜色之间的距离。
在进行像素匹配的过程中，还需要考虑图像中的纹理、光照以及遮挡等因素。
因为这
些因素可能会导致匹配错误或无法匹配。
需要采用一些图像处理技术，对图像进行预处理
和优化，以提高匹配的准确度和鲁棒性。
一旦完成双目立体视觉匹配，就可以得到物体的深度图。
深度图可以用来重建物体的
三维形状，实现场景重建、深度测量、物体识别和跟踪等应用。
双目立体视觉匹配在机器
人导航、自动驾驶、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用前景。
双目立体视觉匹配是一种通过两只眼睛观察目标物体并计算视差来获取物体深度信息
的技术。
它利用双目视觉系统模仿人类的视觉机制，可以应用于多个领域，为人工智能、
机器人和计算机视觉等领域的发展提供了重要的支持。
《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、自主驾驶等领域的核心技术之一。
而立体匹配算法作为双目视觉技术的核心，其准确性和效率直接影响到整个系统的性能。
本文旨在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、双目视觉系统概述双目视觉系统通过模拟人眼的视觉机制，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，从而实现对场景的三维重建。
其中，立体匹配算法是双目视觉系统的关键技术，它通过比较两个相机获取的图像信息，找到对应的像素点，从而得到场景的深度信息。
三、立体匹配算法研究3.1 算法原理立体匹配算法主要基于视差原理，即同一场景中，从不同角度拍摄的两张图像中的对应点之间存在一定的视差。
立体匹配算法通过计算这种视差，实现场景的三维重建。
具体而言，算法主要分为四个步骤：匹配代价计算、代价聚合、视差计算和优化。
3.2 算法分类根据不同的匹配策略和计算方法，立体匹配算法可分为多种类型。
常见的包括基于区域的算法、基于特征的算法和基于全局的算法。
其中，基于区域的算法通过比较图像中的像素块来计算视差；基于特征的算法则通过提取图像中的特征点进行匹配；而基于全局的算法则利用能量函数等全局信息来优化匹配结果。
四、立体匹配算法的优化与改进针对传统立体匹配算法在计算效率、准确性和鲁棒性等方面的问题，学者们进行了大量研究和改进。
其中，一些常见的优化方法包括：利用GPU加速计算、引入深度学习等机器学习方法提高匹配精度、使用多尺度、多特征信息进行联合匹配等。
这些优化和改进措施有效地提高了立体匹配算法的性能。
五、立体匹配算法的应用5.1 三维重建基于双目视觉的立体匹配算法在三维重建领域具有广泛应用。
通过双目相机获取场景的图像信息，利用立体匹配算法计算视差，进而实现场景的三维重建。
这种技术可广泛应用于虚拟现实、游戏制作、影视制作等领域。
5.2 机器人导航与自主驾驶在机器人导航和自主驾驶领域，双目视觉技术也发挥着重要作用。
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双目视觉的图像立体匹配系统文档1 引言计算机视觉技术的发展将光与影的艺术和计算机的逻辑性紧密结合起来，而双目立体视觉技术更将这种结合从平面二次元上升到立体的角度，为我们的生产生活提供了新的技术和工具，例如已经被普遍运用的3D电影技术，研发中的虚拟现实、谷歌视觉眼镜、汽车自动驾驶技术，即将上市的淘宝虚拟实景购物等，不断改变着我们的生活，另外双目立体视觉在军事、医学、工业等领域都有其重要的作用，是机器感知物体几何层级的基础，因此对双目视觉的理论研究成为推动立体视觉乃至计算机视觉技术在各个领域创造更高价值的重要因素。
在双目视觉的研究和运用中，最重要的一个阶段无疑为将平面图像转化为可计算机可识别的立体模型，这里将用到立体匹配技术，目前双目视觉研究领域用到的立体匹配算法及其衍生算法有很多种，算法的效率和匹配精度将直接影响到算法运用的响应时间和准确度[1]，当今各种视觉智能设备的发展需要将立体匹配过程直接嵌入到单片机中，这种场景下，算法的效率和匹配精度将直接决定不同运算性能的嵌入式设备的选择和产品推广后的用户体验度，也将直接决定设备成本，因此研究出更加速度快、精度高的立体匹配算法在各领域都具有划时代的重要意义。
2 系统方案设计2.1 双目视觉的图像立体匹配系统说起立体视觉系统，要从人的双眼说起，人眼是一个典型的双目视觉系统，每只眼睛是一个摄像机，两只平行的眼睛是两台平行的摄像机，因为两只眼睛的位置不同，看到的图像是有差异的，这个差异就是立体视觉的基础，视觉信号传入大脑，大脑利用其强大的匹配能力，就可以基本确定图像中的物体的立体信息，或者叫做图像的深度信息。
随着人们知识和生产生活的发展，需要通过仿真立体视觉的原理，让计算机获取到图像从2D向3D发展，即获取图像的深度信息，以实现一些和空间视觉有关的需求，这就出现了机器立体视觉技术。
图2.1 立体视觉原理示意图如图2.1是一张立体视觉原理示意图，O1和O2为两台摄像机，物体上的点p12分别对应左右图像上点p1和p2，通过算法找到图像左右图像上对应的点p1、p2，这个过程则是立体匹配。
求解p1、p2、p12构成的三角形，我们就能得到点p12的坐标，也就能得到p12的深度[6]，如图2.2所示。
图2.2 标准双目视觉系统投影成像示意图其中，点l O 和点r O 分别是左右两个摄像头的光学中心位置，即两个摄像头成像坐标系的光学原点，f 为左右两个摄像头的焦距，在这里，点A （X,Y,Z ）以l O 为坐标中心，左摄像头成像坐标系为坐标系，由相似三角形的性质，有：Y v Z f X x X Z f Z b b u u ll l r =-=-=+-,(2-1)则rl r l l r l l u u bfZ u u b v Y u u b u X -=-=-=,,(2-2)因此找到点A 在左右图像上对应的la 和r a 则是重中之重，一个好的立体匹配算法对双目视觉系统起到了决定性作用，我们将在本文接下来的章节对最有代表性的算法做具体介绍。
双目立体视觉之间模拟了人眼视觉构造，因此双目视觉在各个领域都具有广泛的运用，比如机器人导航领域，双目视觉可以被运用在汽车自动驾驶，机器人自动导航；在虚拟现实领域，通过对双目视觉的研究，人们可以虚拟出立体视觉，极大丰富了人类生活；在航空航天领域，双目视觉已经运用在飞行器自动导航和飞行器避障；在工业上，双目视觉被运用在机械自动化制造，工业监测等方面。
一个完整的双目立体视觉系统通常包括图像获取、摄像机标定、图像矫正、立体匹配和深度恢复五个方面：（1）图像获取 通过模拟双目的方式，利用平行的两台摄像机对左右眼图像进行获取。
（2）立体标定 通过图像特征点获取，建立摄像机的几何成像模型（3）图像矫正 把实际中非共面行对准的两幅图像，校正成共面行对准，因为当两个图像平面是完全共面行对准时，计算立体视差是最简单的[7]（4）立体匹配 通过算法对图像进行立体匹配，建立图像的立体模型。
深度恢复 通过匹配结果，恢复图像的立体感。
2.2 双目视觉的图像立体匹配系统框图在进行图像的立体匹配之前，需要得到可匹配的图像，既使得左右双眼图片在平面上完全行对准，这时计算立体视觉差是最简单的，而这种行对准图像是可以通过图像校正完成的，但由于每对摄像机的参数（位置、畸变等）不同，在校正时需要拿到摄像头的标正值，因此在校正前需要对摄像头进行标定。
总的流程图如图3.1所示：图3.1 系统设计框图通过采集左右摄像头的图像和标定图像进行反复对比标定，得到图像的标定参数，进而进行图像校正，校正后的图像即可通过立体匹配算法进行深度匹配。
3 设备选型及硬件系统详细设计3.1 设备选型本系统选用不同型号的两个摄像头作为双目视觉采集摄像机。
3.2 硬件系统设计系统所用硬件系统配置如下：PC：四核i5处理器、4Gb内存、显示卡2G RAM4 软件设计及测试4.1 开发环境编译器：VS2015、MATLAB2015B视觉库：OpenCV3.04.2 概要设计4.2.1 流程图4.2.2 主要函数及实现功能4.3 详细设计4.3.1图像采集本论文采用MATLAB对双目图像进行采集，摄像机用到是视觉平行的两台摄像头，如图4.1所示：图4.1 图像采集用的双目摄像头说明：将摄像头使用USB连接线与电脑相连接，使用matlab在同一时间对图像进行采集，为了摄像头标定参数无变化，整个实验过程中需要保持摄像头位置不变，否则实验会不准确。
4.3.2立体标定在实际拍摄中，有的摄像头会产生畸变，且采集到的图像极线相交，为了降低后续图像匹配的难度，我们需要得到两个摄像头的焦距、主点坐标、倾斜系数、畸变系数以及它们之间的旋转矢量，现多采用张定友棋盘格标定法对摄像头进行标定，他利用了摄像头拍摄的图像与实物间存在线性关系，表达式如下：[]⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎣⎡101321Y X t r r r K v u s （4.2）其中，K 代表摄像机的内参数矩阵，[u v 1]表示实物投影到图像平面上的齐次坐标，[r1 r2 r3]和t 是摄像机的外参数，分别代表以摄像机为中心的坐标系相对世界坐标系的旋转矩阵和平移向量。
采用棋盘格能够得到多个角点的位置，解方程组得到摄像机的内外参数[15]。
Opencv3.0和MATLAB 的标定都采用了张定友定标法，因为MATLAB 标定工具箱较OpenCV3.0标定结果更为准确，因此，本文采用MATLAB 对摄像机进行进行标定，本文用14*14，以20mm 为边长的黑白棋盘格进行标定，如图4.3所示：图4.3 14*14,20mm 为边长的棋盘格标定图像标定具体步骤如下：（1）使用左右摄像头采集同一时间下同一标定板图像，采集过程中，应让标定图像处于摄像头视野的中间位置（2）分别读取摄像头图像对两个摄像头进行单独标定，本文采集了15张标定图完成标定，每个摄像头的标定结果单独储存。
（3）将左右摄像头mat文件读入MATLAB的标定工具箱，进行立体标定。
标定图像如下图4.4和4.5图4.4 左摄像头标定图像集图4.5 右摄像头标定图像集单摄像头标定结果表4.1 左摄像头标定结果参数结果焦距主点倾斜系数畸变像素误差[937.38 917.06]±[10.68 8.93][409.05 279.03]±[11.63 14.39][0.00]±[0.00][-0.18643 1.69505 0.01121 0.022100.00000]±[0.06598 0.59557 0.005550.00447 0.00000][0.15528 0.19454]表4.2 右摄像头标定结果参数结果焦距主点倾斜系数畸变像素误差[927.22 907.05]±[11.02 8.93][337.29 280.35]±[13.06 15.06][0.00]±[0.00][-0.01803 -0.43391 0.00965 0.01415 0.00000]±[0.05957 0.36702 0.00597 0.00484 0.00000][0.42602 0.53865]如图4.6和4.7分布表示标定时棋盘标定板和两个摄像机的位置关系：图4.6 棋盘标定板与左摄像机位置关系图4.7 棋盘标定板与右摄像机位置关系立体标定结果读取左右摄像机的标定参数，进行立体标定后，其结果如表4.3所示：表4.3 立体摄像头标定结果摄像头参数结果左摄像头焦距主点倾斜系数畸变[919.29 901.54]±[6.88 6.35] [402.30 258.05]±[11.24 10.12] [0.00]±[0.00][-0.01803 -0.43391 0.009650.014150.00000]±[0.05957 0.36702 0.00597 0.00484 0.00000]右摄像头焦距主点倾斜系数畸变[919.29 901.54]±[6.88 6.35][402.30 258.05]±[11.24 10.12][0.00]±[0.00][-0.23197 2.36790 -0.00265 0.01769 0.00000]±[0.06621 0.79331 0.00399 0.00376 0.00000]双目摄像头旋转矢量转化矢量[0.04887 0.01864 0.01890]±[0.01496 0.01610 0.00116][101.42 4.24 -11.01]±[0.65 0.77 5.33]双摄像机与棋盘标定板的位置关系如图4.8所示：图4.8 双摄像机与棋盘标定板的位置关系4.3.3校正为了在立体匹配时，左右摄像机图像的平面是行对准的，需要对图像进行校正，而图像校正，使用OpenCV3.0图像库里的bouguet算法比较适合，采用bouguet算法比利用摄像机标定参数，对图像进行校正[16]，其过程如图4.9所示：图4.9图像校正过程实现过程如下：分别读取立体标正后的标定参数，之后使用OpenCV3.0自带的库进行消除畸变和图像校正矫正的结果分别对比4.10和4.11可知，如图4.10和4.11分别为左摄像机和右摄像机校正前后的图像对比：图4.10 左右摄像机校正前图4.11 左右摄像机校正后4.3.4立体匹配经过校正后的图像左右平面为行对准的，之后即可使用不同的立体匹配算法对左右图像进行立体匹配，为了之后做算法的效率和匹配精度的性能分析，本文在算法运行的同时，通过打印时间戳的方法获取其运行时长。