双目立体视觉测距技术研究

1 绪论 (1)

1.1 研究背景及意义 (1)

1.2 国内外研究现状和发展趋势 (2)

1.2.1 国外研究进展 (2)

1.2.2 国内研究进展 (3)

1.3 本文的研究内容与章节安排 (5)

2 双目立体视觉基本理论 (7)

2.1 引言 (7)

2.2 摄像机成像模型 (7)

2.2.1 成像系统的4个坐标系 (7)

2.2.2 线性模型 (10)

2.2.3 非线性模型 (11)

2.3 摄像机标定 (12)

2.3.1 传统摄像机标定算法 (12)

2.3.2 摄像机自标定算法 (13)

2.3.3 基于主动视觉的摄像机标定方法 (13)

2.3.4 张正友相机标定算法 (14)

2.4 本章小结 (17)

3 双目立体视觉摄像机标定 (19)

3.1 引言 (19)

3.2 角点检测算法 (19)

3.2.1 基于模板匹配的角点检测 (19)

3.2.2 基于边缘检测的角点检测 (20)

3.2.3 基于灰度变化的角点检测算法 (20)

3.3 亚像素级角点检测算法 (23)

3.3.1 灰度梯度法 (23)

3.3.2 拟合插值法 (24)

3.3.3 改进的亚像级角点检测算法 (25)

3.4 实验结果与分析 (26)

3.4.1 亚像素级角点检测 (26)

3.4.2 双目摄相机标定 (27)

3.5 本章小节 (31)

4 立体匹配 (33)

西安理工大学工程硕士专业学位论文

II 4.1 局部立体匹配算法 (35)

4.2 基于Census变换的立体匹配算法 (36)

4.2.1 基于Census变换的立体匹配算法 (36)

4.2.2 结果与分析 (39)

4.3 改进的基于Census变换的立体匹配算法 (42)

4.3.1 改进的Census变换 (42)

4.3.2 代价聚合 (43)

4.3.3 视差后处理 (45)

4.3.4 实验结果与分析 (46)

4.4 本章小节 (49)

5 双目立体视觉目标深度计算 (51)

5.1 双目立体视觉系统模型 (51)

5.2 双目立体视觉测距系统平台搭建 (53)

5.2.1 系统硬件组成 (53)

5.2.1 系统软件流程 (55)

5.3 实验结果与分析 (56)

5.4 本章小结 (60)

6 总结与展望 (61)

6.1 总结 (61)

6.2 展望 (61)

致谢 (63)

参考文献 (65)

绪论

1 绪论

1.1 研究背景及意义

20世纪，计算机的发明具有跨时代的意义，是人类历史上最伟大的发明之一，自诞生以来，为各种军用及民用领域的研究提供了坚定的物质基础。随着传感器技术、视觉心理学、数字图像处理、人工智能等学科的发展，使得计算机模拟人类视系统为可能【1】。它激发了人类在计算机环境下模拟或再现人类某些智能行为的愿望，经过半个世纪的发展，在国内外无数学者的共同努力下诞生了一门新的学科—计算机视觉。

计算机视觉主要是研究计算机“看”的学科，利用摄像机来模拟人类的眼睛获取图像如图1-1所示【1】，利用计算机来模拟人类大脑，以实现目标的识别、跟踪、测量等。在完成识别即观察世界之后，进而可以理解世界，甚至能够自主适应外界环境，最终期望计算机能够实现人类视觉系统的功能。计算机视觉是一门融合了多门学科的交叉学科，主要包括数字图像处理技术、模式识别、投影几何和认知科学等多个学科。作为一门综合性的学科，计算机视觉已经吸引了来自国内外计算机科学与工程、信号处理等各个学科的广大研究者投身到对它的研究之中【2】。

图1-1 计算机视觉示意图

Figure 1-1 Schematic diagram of computer

目前，计算机视觉技术广泛应用于机器人导航、虚拟现实、三维测量、微操作系统参数监测等领域。双目立体视觉系统作为计算机视觉的关键技术之一，已经成为目前国内外学者广泛研究的一个重要方向，其基础研究内容是获取空间三维场景的距离信息。该系统利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像信息，基于视差原理获取物体三维几何信息，进而实现三维场景的重构。

双目立体视觉测量方法具有效率高、非接触测量、系统结构简单、成本低等优点，因此在众多领域都有广泛的应用。在工业生产中，计算机视觉已成为提高生产效率和产品质量控制的关键技术之一，被广泛应用于实际生产，例如通过双目立体视觉实现产品的在线、非接触性检测和监控，主要包括工业流水线物体的外形检测、表面缺陷的自动检测、智能生产线的自动监控等；在非接触测量领域，可以在不影响测量物自身的运动状态的条件下实现物体特征的定性和定量分析，并能以影像序列的形式瞬时记录运动物体的空间位置和状态。此外，测量物除了是运动物体之外还可以是动物和人体，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法；在国防和航天领域，

双目立体视觉也