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基于双目立体视觉的三维重建方法研究作者：党乐学位授予单位：长安大学相似文献(10条)1.学位论文张楠双目立体视觉的摄像机标定方法研究2008双目立体视觉是计算机视觉技术的一个重要分支，即不同位置的两台摄像机或一台摄像机经过移动拍摄同一场景，通过计算空间点在两幅图像中的视差，获取该点的空间位置信息。基于双目视觉平台的研究主要包括摄像机标定、图像处理、立体匹配等。通过对双目立体视觉技术的进一步研究，为解决计算机视觉问题如智能移动机器人的导航问题、手臂抓取、工业机器视觉检测等问题奠定了技术基础。本文首先介绍了双目视觉系统研究的目的、意义以及系统构成；然后介绍了图像处理技术包括图像滤波、边缘检测、图像细化和摄像机标定技术(如张正友方法、Tsia方法)。摄像机的标定采用张正友法，用圆孔模板作为标定板对左右摄像机分别进行标定，得到摄像机的内外参数。再用两个摄像机对一工件进行图像采集得到图像对后，对两个图像进行预处理后分别进行圆中心点检测得到特征点，然后对左右图像特征点进行手动匹配，在已获得两摄像机的内外参数和完成左右图像的特征点匹配的基础上，根据空间点的三维坐标计算的数学模型实现了对特征点的计算，给出了特征点的空间坐标。2.学位论文廖素英实时双目立体视觉研究2005双目立体视觉直接模拟人类视觉处理景物的方式，成为波动光学三维传感方法中最重要的距离感知技术，被广泛地应用于各领域。近年来，随着计算机处理速度和图像采集速度的提高，使得从算法和硬件两方面实现实时的双目立体测量成为可能。双目立体视觉再次成为研究的热点。本文以Marr的视觉计算理论为基础，对双目立体视觉的基本理论、方法和相关技术进行了系统研究，立足从改进算法方面实现快速的双目立体视觉，为实时双目立体视觉硬件系统的建立提供参考。主要内容包括基本原理、计算理论分析，图像采集，摄像机标定，立体匹配和算法软件设计五个部分。重点对摄像机标定和立体匹配过程进行了详细分析和算法实现。摄像机标定方面，在SUSAN角点准确提取的基础上，巧妙地利用平面网格模板作为参考物，通过线性求解和Levenberg-Marquarat非线性优化相结合，灵活快捷地标定了摄像机的内外参数，实验结果较为合理。立体匹配方面，提出基于区域相关匹配的动态匹配方法，对图像对首先进行归一化协方差相关运算建立候选匹配点集，在此基础上引入动态规划技术进行全局优化，通过在相关系数平面上寻找一条最佳路径来得到最终的匹配结果。匹配过程中采用了盒滤波技术、金字塔分层、顺序一致性约束和视差范围限定等方法加速匹配过程，实现了浓密视差图的快速准确提取。论文最后给出了实时双目立体视觉系统的构建模块，并根据面向对象的设计方法，在VC++环境下开发了图像采集、特征提取、摄像机标定、动态匹配等相应算法的实现软件。3.期刊论文刘金颂.原思聪.张庆阳.刘道华.LIUJin-song.YUANSi-cong.ZHANGQing-yang.LIUDao-hua双目立体视觉中的摄像机标定技术研究-计算机工程与应用2008,44(6)以张氏标定方法为基础,提出以圆心作为标定点的2D平面模板标定方法,通过与基于方格角点的标定方法以及基于方格形心的标定方法进行比较,证明了该方法的有效性.又运用BP神经网络来模拟立体视觉系统三维空间与二维图像平面之间的物、像对应关系,建立了双目立体视觉系统的摄像机隐式标定模型,避免了因数学模型的不完善而带来的系统误差.实验证明该方法能够获得较高的标定精度.4.学位论文刘红宁基于双目立体视觉拟人机器人定位关键技术的研究2006计算机视觉作为一个多学科交叉的领域，在理论研究和实际应用方面都取得了飞速的发展，尤其是近年来，图像科学的发展和计算机信号处理能力的增强，为计算机视觉的研究和应用提供了良好的条件。基于计算机视觉技术的机器人应用也越来越广泛，作为机器人重要的外部环境信息来源，计算机视觉系统在目标定位方面发挥着巨大作用。双目立体视觉作为计算机视觉中的一个重要分支,一直是计算机视觉研究的重点和热点之一。本文应用双目立体视觉技术确定人脸上某点的空间位置，为人脸的跟踪提供必要的目标信息。本文所提出的三维重建系统主要包括摄像机标定，立体匹配，三维坐标计算三个部分。在摄像机标定部分，通过对常用的摄像机模型及其标定方法的分析，提出了采用最小二乘法实现双摄像机标定的方法。在标定过程中，只求解投影矩阵即可重建空间点，避免了求解摄像机内外参数，使计算复杂度降低。在立体匹配部分，结合人脸的特征采用了基于形心的匹配算法，该算法简单，易实现，节约了时间，实践证明对于初步定位该算法是可行的。然而，由实验可知其匹配结果误差较大，针对此问题，本文又采用了基于标准点约束的区域匹配，多种匹配算法相结合，由粗到精对目标实施定位。得到标定和匹配结果后，利用立体视觉测量原理就能计算出目标的三维信息。立体视觉系统中，一般需要通过标定，测量双摄像机之间的相对位置，本文采用的三维重建方法避免了这一烦琐的计算，这种方法可以在任意的双摄像机配置下重建空间任意点。实验结果表明，该算法测量原理简单，计算量小，能够实现目标的空间定位。本文针对三维重建系统的三个部分，分别提出了最小二乘法实现双摄像机标定，基于形心的特征匹配，标准点约束的区域匹配和获取三维坐标的算法。通过实验一一验证了上述方法的正确性和可行性。最后，本文采用C++编程开发了一个完整的三维重建系统，基本实现了人脸某点的三维重建，为今后拟人机器人立体视觉系统更广泛的功能实现奠定了基础。5.学位论文刘俏基于改进遗传算法的摄像机标定技术的研究2007视觉是人类感知环境世界，认识外部世界的主要途径。随着计算机技术的不断发展和人类对数字化信息需求的不断增加，计算机视觉和双目立体视觉得到了极大的发展。从二维图像恢复三维空间可见表面的几何结构(称为三维重建)是人类视觉的主要目的。摄像机标定是进行三维重建的关键一步，是计算机视觉获取三维空间信息的前提和基础，是双目立体视觉的重要组成部分。论文的主要工作就是研究摄像机标定的相关技术和方法，获取摄像机的有关参数，建立起三维空间物体与二位图像间的对应关系，为计算机视觉和双目立体视觉的下一步研究提供可靠的数据并奠定良好的基础。论文以Marr的计算机视觉理论为基础，详述了国内外在双目立体视觉方面的发展及取得的成就，其重点对摄像机标定及其前期的角点提取过程进行了研究。首先，较为系统全面的研究了图像角点的提取问题。在角点提取过程中，分析并对比了SUSAN算子、MIC算子和Harris算子的角点检测原理、实现方法及性能分析。最终使用VC6.0编程工具，完成对不同图像的Harris角点检测。从检测结果可以得出，Harris角点检测方法检测速度快、能够得到均匀且准确的角点，算法稳定。其次，对摄像机标定方法和相关理论进行了研究。详细介绍了立体视觉中标定技术的原理及研究现状，并对现有的标定技术进行了分析比较，分析了当前标定技术面临的困难。该论文将遗传算法应用到摄像机标定技术当中，分析了传统遗传算法应用于摄像机标定技术中存在的缺点和不足，并针对这些缺点和不足，进行了改进——增加了自动调整搜索区间的功能，很好的克服了传统遗传算法应用于高维空间寻优困难的缺点。并且在交叉概率和变异概率方面，采用了自适应的交叉概率和变异概率，克服了传统遗传概率影响算法收敛性的缺点。改进后的遗传算法，在计算精度和速度上都有很大的改善。最后，将上述标定方法应用于实验当中，并将得出的结果进行比较，可以看出，该论文中所述的方法在一定程度上能够提高计算的精度，同时具有操作简单、成本低的特点，证明了该方法的有效性和可行性。6.学位论文梁元月基于双目立体视觉的工件识别定位方法研究2008随着机器视觉技术的发展,立体视觉尤其是双目立体视觉被广泛应用于物体识别、虚拟现实、工业检测、机器人导航和航空航天等领域。双目立体视觉技术可在多种条件下灵活的获得景物的立体信息,相对单目视觉而言有着不可比拟的优势,是图像处理与机器视觉领域的前沿研究方向。本文对如何在半结构化环境中利用双目立体视觉进行工件的空间三维定位进行了探索与研究。摄像机标定是机器视觉领域里从二维图像获取三维信息必不可少的步骤。考虑传统标定方法与自标定方法的优点结合具体的实验环境,在不考虑摄像机畸变的情况下,本文采用基于透射投影的双目摄像机线性标定方法,总结了一种直接从图像坐标映射到世界坐标的方法。该方法在保证标定精度的同时,避免了求解摄像机的内参数和外参数带来的误差,大大降低了摄像机标定实验的操作难度和繁琐程度。为了获得工件的深度信息,对左右摄像机拍摄的图像进行立体匹配。在尺度空『自J理论基础上,采用图像处理领域的最新研究成果-SIFT特征算子进行匹配,并在具体应用过程中作了改进。实验证明,该方法能很好地解决工件图像具有旋转、缩放、平移、遮挡、噪声等情况下的立体匹配问题,相比原始算法在处理速度上有很大的提高。在对工件进行识别定位时,利用SIFT特征抵抗旋转、缩放的特点,将其集合作为模板特征在采集的工件图像中寻找对应的工件,并采用基于目标边缘的工件形心计算方法,结合双目摄像机标定实现工件的三维空间定位。在保证算法精度和鲁棒性的前提下,该方法解决了传统模板匹配方法数据量较大的缺点,能够满足实验环境或车间环境下的工件识别定位。7.会议论文安雪娥.杨小丽.税奇军双目立体视觉研究及其现状2006双目立体视觉是计算机视觉中最常用的一种测量方法.本文阐述了双目立体视觉有关技术的实现及进展,比如:图像采集、摄像机标定图像预处理、立体匹配等.重点研究两个方面的内容:摄像机标定和立体匹配两个关键技术,并介绍了两个技术目前的发展动态.最后介绍双目立体视觉的应用领域和发展动态.8.学位论文胡凌山移动机器人双目立体视觉技术研究2005本文以Marr的视觉理论为基础，对移动机器人的双目立体视觉技术进行了研究，其目标是在机器人移动过程中，利用机器人上安装的左右两个摄像机拍摄的图像，为机器人提供感兴趣目标的深度信息及空间三维坐标。 文中重点对双目立体视觉系统的摄像机标定、立体匹配、三维坐标恢复三项最重要的技术进行了研究。在摄像机标定方面，考虑到摄像机随机器人移动的特点，先采用经典的张氏标定法完成摄像机静止状态下的初始标定，并设定摄像机的内参数不变；在移动过程中采用基于基本矩阵和本质矩阵的自标定技术以确定摄像机的运动参数。在立体匹配部分，重点研究了区域相关匹配和基于特征的匹配两种类型的匹配算法。前者以左右模板内灰度分布的互相关程度作为基本匹配准则，同时结合多个约束条件做多重判断，提高匹配速度和准确性。后者以Harris角点作为待匹配的特征点，按由粗到精逐步匹配的思路，先由相关性得到初匹配结果，该结果中不可避免的存在误匹配，在此基础上采用最小中值法完成基本矩阵的估计，根据基本矩阵描述的外极线约束去除误匹配，得到一个更为精确的匹配结果。在完成了摄像机标定和立体匹配后，采用最小二乘法求解投影方程组得到空间点的三维坐标值。 本文针对双目立体视觉系统中的各项关键技术，包括图像滤波、特征点提取、摄像机标定、基本矩阵计算、立体匹配、三维坐标计算等进行了方法研究和软件仿真实验，验证了所采用方法的正确性和可行性。为开发研制实用的移动机器人双目立体视觉系统奠定了基础。9.学位论文王军基于双目立体视觉的测量技术研究2009随着计算机技术和光电技术的发展，出现了一种新的检测技术--基于计算机视觉的测量技术，该技术是一种利用CCD摄像机作为图像传感器，综合运用图像处理技术进行非接触测量的方法，具有精度高、速度快、成本低等诸多优点，在现代工业领域尤其是三维测量方面有着广阔的应用前景。br 本文在分析了国内外视觉测量现状的基础上，研究利用双目立体视觉对机械零件进行测量。整个测量系统由图像输入、摄像机标定、特征提取、立体匹配、三维尺寸重建、结果输出部分构成，本文针对其中的摄像机标定、特征提取、立体匹配三个关键部分展开了研究，其主要研究内容和成果如下：br (1)在摄像机标定阶段，提出了一种改进的Zhang平面标定法。本文从三个方面对Zhang平面