CCD双目立体视觉测量系统的理论研究
双目立体视觉系统的研究
２ 双 目立体 视觉 原理
当一 个摄像机拍摄图像时，由于图像中的像素点坐标 相对于
真 实 的 世界 坐 标 并 不 是 唯 一 的 ，会 造 成 深 度信 息 的 丢 失 。融 合 两
只 眼睛获得 的图像并观察 它们 的差别 ，可以获得 明显的深度感 。
因此 ，使用双 目摄像机 的两 个摄 像头同时拍摄 同一场景 ，可以得
摘 要 ：随 着视觉神经 学，计算机技术 、图像处理技术 以及人 工智能技术 等的发展 ，使得 机器人模 仿人 的视觉 系统成为可能。
为 了重 建 三 维 场 景 ，研 究 了基 于双 目摄 像 机 的双 目立 体 视 觉 系统 。融合 人 的眼 睛 处 理 视 觉 景物 的方 式 ，获取 三 维 场 景 的深 度 信
１ 双 目立体 视 觉 系统
双 目立体视觉 系统 由双 目摄像机、图像采集卡和计算机组成 。 双 目摄像机包括两个摄像头 ，可以从不 同的位置采集被测物 的两幅 图像 。图像 采集卡是双 目摄像 机和计算机之 间的桥 梁，图 像采集 卡可以将双 目摄 像机采集到的 图像信号 转换成数字信号 传输给 计算机 ，并保存在计 算机 的硬盘里 。 计算机是 图像处理的中心 ，主要通过算法完成。通过 图像预处 理 、图像分割 、特征提取 、立体 匹配等 图像 算法处理 ，解算 出被 测 图的 三维几何信息 ，同时进 行三维场景 的重建。
关键词 ：三维 场景 立体视 觉 特征提取 立体 匹配
中图分类号 ：ＴＰ３９１．４１
文献标识码 ：Ａ
文章编 号：１６７２－３７９１（２０１６）０１（ｂ）一００１３－０２
人类获取外 界世界的信息７０％来源于视觉系统 。视觉 是人们 观 察、认识世界 的主要手段 。当人分别用左 眼和右 眼去看 同一个 东西 时 ，物件 的距 离和 空 间感会变得 不一样。这是 因为人 体的两 只 眼睛 位置不 同，令每 只眼睛看 出来 的影 像有所差异 。当左右 眼 睛 同时 看东西时 ，所看 到的影像传到脑部 时，脑部会将两个影像 合 二 为 一 ，形 成 对 物 体 的 立 体 和 空 间 感 ，即双 目立 体 视 觉 。双 目立 体视觉 系统 就是利用视差原理通 过成像设备获取被测物 不同位 置的两幅 图像 ，利用计算机 对这 两幅 图像进行 图像 处理，计算 图 像对应 点的位置偏差 ，恢 复和重建被测物 三维 几何信息。它融 合 两只眼睛获 得的图像并观察它们之 问的差别 ，可以获得明显的深 度感 ，即可计 算出物件的三维几何信 息。
双目立体视觉自动测量系统的研究与实现
双目立体视觉自动测量系统的研究与实现目录目录摘要 .......................................................................................................................... (I)Abstract ..................................................................................................... . (III)第一章绪论 (1)§1.1 课题研究目的和意义 (1)§1.2 国内外研究现状 (2)§1.3 本文主要研究工作 (3)§1.4 论文的组织结构 (4)第二章双目立体视觉测量系统分析与设计 (5)§2.1 系统功能设计 (5)§2.2 系统的结构框架 (7)§2.3 系统开发平台介绍 (8)§2.4 系统设计步骤 (8)§2.5 本章小结 (9)第三章摄像机标定技术研究与实现 (11)§3.1 摄像机模型 (11)§3.2标定方法研究 (12)§3.2.1张正友平面标定法 (12)§3.2.2 双目标定 (13)§3.2.3 基于极线几何约束的立体图像校正 (14)§3.3 标定及校正实验 (15)§3.3.1 Matlab标定及校正实验 (15)§3.3.2 VS2012实现的标定及校正实验 (18)§3.4 本章小结 (20)第四章立体匹配、视差优化以及双目测量 (21) §4.1 立体匹配算法及其改进 (21)§4.1.1 BM算法 (21)§4.1.2 SGBM算法 (23)§4.1.3 改进的SGBM算法 (25)§4.2 提出的基于前景检测的视差优化算法 (29) §4.2.1 前景目标提取 (29)§4.2.2 最小二乘法优化视差 (29)§4.2.3 该算法的实验效果及分析 (31)§4.3 双目测量 (32)§4.4 自动测量方法 (33)V万方数据目录§4.4.1 三维重投影 (33)§4.4.2 计算最小外接矩形框 (34)§4.4.3 测量过程 (36)§4.5 本章小结 (37)第五章系统研发和应用实例 (39)§5.1 系统概述 (39)§5.1.1 开发环境 (39)§5.1.2 运行环境 (39)§5.2 系统界面设计 (40)§5.3 系统主要功能验证及测量结果分析 (40) §5.3.1 双目标定 (40)§5.3.2 半自动测量 (44)§5.3.3 自动测量 (46)§5.3.4 系统测量结果精度分析 (49)§5.3.5 软件操作命令一览 (51)§5.4 本章小结 (53)第六章工作总结与展望 (55)§6.1 工作总结 (55)§6.2 课题展望 (56)参考文献 (57)致谢 (61)作者在攻读硕士研究生期间主要研究成果 (63)VI万方数据第一章绪论第一章绪论§1.1 课题研究目的和意义视觉是人类认知和感知外界信息的主要途径，而随着信息技术的发展，计算机的存储更加快捷运算更加快速，智能机器人开始模仿人类完成各种工作，甚至完成人类无法完成的事情。
《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。
《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、引言随着计算机视觉技术的快速发展，双目立体成像技术作为计算机视觉领域的重要组成部分，在许多领域都得到了广泛的应用。
双目立体成像技术通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个或多个摄像头获取同一场景的图像信息，并通过计算图像之间的视差，从而恢复出三维场景的深度信息。
本文将就基于计算机立体视觉的双目立体成像技术进行深入的研究。
二、双目立体成像技术的原理双目立体成像技术的原理是基于立体视觉原理的。
通过模拟人眼视物的过程，使用两个或多个摄像头同时从不同角度获取同一场景的图像。
这两个图像被称为立体图像对，它们之间存在着视差。
视差是由于两个摄像头之间的位置差异所导致的，这种差异可以通过计算得到。
通过计算视差，我们可以恢复出场景的三维信息，从而得到双目立体成像的效果。
三、计算机立体视觉技术的应用计算机立体视觉技术在许多领域都得到了广泛的应用。
例如，在机器人导航中，可以通过双目立体成像技术实现自主导航和避障。
在医疗领域，双目立体成像技术可以用于三维重建和测量，帮助医生进行更准确的诊断和治疗。
此外，在虚拟现实、三维建模、工业检测等领域也都有着广泛的应用。
四、双目立体成像技术的实现方法双目立体成像技术的实现方法主要包括图像获取、图像预处理、特征提取、视差计算和三维重建等步骤。
首先，通过两个或多个摄像头获取同一场景的图像对。
然后，对图像进行预处理，包括去噪、灰度化等操作。
接着，提取图像中的特征信息，如边缘、角点等。
然后，通过计算视差，得到每个像素点的深度信息。
最后，根据深度信息恢复出三维场景的深度信息，实现双目立体成像的效果。
五、基于计算机立体视觉的双目立体成像技术的优势与挑战优势：1. 高精度：双目立体成像技术可以获得较高的三维重建精度。
2. 实时性：随着计算机技术的不断发展，双目立体成像技术的实时性得到了很大的提高。
3. 广泛应用：双目立体成像技术在许多领域都有着广泛的应用前景。
双目立体视觉测距算法研究共3篇
双目立体视觉测距算法研究共3篇双目立体视觉测距算法研究1双目立体视觉测距算法研究随着机器视觉技术的不断发展，双目立体视觉测距算法逐渐成为了一种广泛应用的测距技术。
双目立体视觉测距算法是通过两个视点来获取立体信息，并计算物体真实距离的一种方法。
本文对双目立体视觉测距算法进行了研究，并分析其在应用中的优势和不足。
一、双目立体视觉测距算法原理双目立体视觉测距算法基于人眼的立体视觉原理，即通过两个视角获取物体的三维信息。
常用的双目立体视觉系统由左右两个相机组成，同时获取场景的两幅图像。
通过对这两幅图像进行处理，计算出物体在左右两幅图像上的像素位置差（视差），从而推算出物体的真实距离。
二、双目立体视觉测距算法优势1.高精度：相较于其他测距方法（如激光测距），双目立体视觉测距算法具有更高的精度，能够在一定范围内实现毫米级别的测距。
2.适用性广：该算法可以适用于多种物体，无论物体大小、形状、材质如何，都可以进行测距。
3.实时性高：双目立体视觉测距算法能够在几毫秒内完成图像处理和测距，实时性较高。
三、双目立体视觉测距算法不足1.对环境影响大：该算法对环境的变化比较敏感，如光照、颜色、纹理等变化会影响到视差计算的准确性。
2.算法复杂度高：该算法相较于其他测距方法具有更高的计算复杂度，需要较高的计算资源支持。
3.视野较小：双目立体视觉测距算法的视野范围相对较小，需要控制好摄像机的位置和摆放角度，否则会影响测距结果的准确性。
四、双目立体视觉测距算法在实际应用中的案例双目立体视觉测距算法已经在多个领域得到了成功应用，以下是一些案例：1.物流自动化：在物流自动化领域，通过双目立体视觉测距算法可以实现对货物的快速识别和分拣，提高分拣效率。
2.智能驾驶：在智能驾驶领域，通过双目立体视觉测距算法可以实现对车辆和行人的快速检测和识别，提高自动驾驶的安全性。
3.机器人制造：在机器人制造领域，通过双目立体视觉测距算法可以实现对工件和机器人的快速识别和定位，提高机器人的自动化程度和生产效率。
《2024年基于双目立体视觉的测距算法研究》范文
《基于双目立体视觉的测距算法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，双目立体视觉在机器人导航、自动驾驶、三维重建等领域得到了广泛应用。
其中，测距技术作为双目立体视觉的核心技术之一，其准确性和实时性直接影响到整个系统的性能。
本文旨在研究基于双目立体视觉的测距算法，以提高测距的准确性和稳定性。
二、双目立体视觉基本原理双目立体视觉通过模拟人眼立体视觉的原理，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像，然后通过图像处理技术恢复出场景的三维信息。
其基本原理包括摄像机标定、图像获取、特征提取、立体匹配和三维重建等步骤。
三、测距算法研究现状目前，基于双目立体视觉的测距算法主要包括基于特征匹配的测距算法和基于深度学习的测距算法。
其中，基于特征匹配的测距算法通过提取图像中的特征点，然后利用立体匹配技术计算特征点在两个相机中的视差，从而得到物体的距离信息。
而基于深度学习的测距算法则通过训练深度学习模型，从图像中直接学习出距离信息。
四、本文提出的测距算法本文提出了一种基于特征匹配和深度学习的混合测距算法。
该算法首先通过摄像机标定获取相机的内外参数，然后利用特征提取算法提取图像中的特征点。
接着，采用一种改进的立体匹配算法对特征点进行匹配，得到视差图。
最后，结合深度学习模型对视差图进行优化，得到更加准确的距离信息。
五、算法实现与实验结果在算法实现方面，我们采用了OpenCV等开源库进行图像处理和摄像机标定。
在特征提取和立体匹配方面，我们使用了一种改进的SIFT算法和基于区域的立体匹配算法。
在深度学习模型方面，我们采用了卷积神经网络（CNN）对视差图进行优化。
在实验方面，我们使用了多种场景下的实际图像进行测试。
实验结果表明，本文提出的混合测距算法在各种场景下均能取得较好的测距效果，且准确性和稳定性均优于传统的基于特征匹配的测距算法和基于深度学习的测距算法。
六、结论与展望本文提出了一种基于双目立体视觉的混合测距算法，通过结合特征匹配和深度学习的优势，提高了测距的准确性和稳定性。
双目立体视觉测距系统的研究
双目立体视觉测距系统的研究西安电子科技大学硕士学位论文姓名:刘建坡申请学位级别:硕士专业:电路与系统指导教师:胡方明20100101摘要摘要双目立体视觉距离测量系统在三维重构、非接触式精确定量测量和危险场景感知等领域有着广阔的应用前景。
本文研究了双目立体视觉测距系统的理论并将系统在基于,,,,的嵌入式平台上实现。
’本文首先针对摄像机成像的特点，介绍了图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系，并在此基础上提出了双目立体视觉距离测量的理论。
接下来本文研究了标定算法，给出了标定实验的结果。
最终提出了以人眼瞳孔为特征点，先定位人脸区域，再定位瞳孔的方法，这样就可以利用标定结果和瞳孔图像坐标重构世界坐标系下的瞳孔坐标。
本课题选用基于,,,,,,;,,,,，，,,,,,,,,,,,,的嵌入式开发板,,,作为嵌入式实现平台，辅以,,,,,、拨码开关、,,,和自定义外部加速设备实现嵌入式双目立体视觉测距系统。
鉴于嵌入式处理器,,,,，，处理速度较慢，不能满足实时性需求，本文提出了两种提高处理速度的方法:?硬件逻辑实现，,,,规格浮点数取整运算，将该模块作为自定义指令添加进,,,。
———————————————————————————————————————————————?设计图像处理加速外设，使用硬件逻辑完成边缘检测等功能，然后通过设计主设备和从设备接口模块将外设挂载在,,,,,,总线上，使,,,,，，可以调用该设备加速图像处理。
最终实验证明该方法使处理速度提高了约,,,倍。
本文实现的嵌入式双目立体视觉测距系统具有操作简便和测量准确等优势，适用于移动环境以及对成本和实时控制要求较高的场合。
关键字:双目测距嵌入式系统,,,,，，浮点数取整硬件加速,,,,,,;,,,,,,,;,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,;,,,,，,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,(，,,,,,,,,,,,，,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,———————————————————————————————————————————————,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,(,,,,,,,，,,,,,,,,,,;,,,,;,,,,,,,;,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,，,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,，;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,，,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,(,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,———————————————————————————————————————————————,,,,,,,,,,,,,,,,(,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,，,,,,,,,;,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,;,,;,,,,,,,(,,;,,,,,,,;,,;,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,，,,’,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,;,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,(，,,,,,,,,,,,，,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,，，,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,(,,,,,,,,———————————————————————————————————————————————,,,,,;,,,,,,,,,，，,,,,,,,,,,,,,,,,,,;;,,,,,,,,,？,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,，,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,:,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,，,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,;,,,,，,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,, ;,,,,,,,,,,,;,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,———————————————————————————————————————————————,,,,,,,,,;;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,，，(,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,( ,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,, ,,,,,,,,,,,,,,,;,,,,;,,,,;,,,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,(，,,,,,,,,;,,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,(,,,,,,,,,,—,,,,,,,,,,,,:,,,,;,,,,,,,,,,,,,,,,,;;,,,,,,,,,———————————————————————————————————————————————,,,,,,,,,,,,,,,,,,，，,,,,,,,,西安电子科技大学学位论文创新性声明秉承学校严谨的学分和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
双目视觉测量系统双目视觉测量系统工作原理是双目视觉测量的基本
双目视觉测量系统
双目视觉测量系统工作原理是双目视觉测量的基本原理是由不同位置的2 台摄像机经过移动或旋转拍摄被测物体的同一表面，获取图像对。
通过提取图像上线激光在物体表面投影的中心像素点、像素点的立体匹配，得出测量点在2 幅图像平面上的像素坐标对，利用成像公式计算出被测点的空间坐标。
根据人眼双目成像的原理, 通过双摄像头实现获得立体信息进而提出人脸识别的一种新方法, 并给出实现系统的结构。
专用的全息扫描获得三维数据的方法, 设备昂贵且采样非常不方便,不如本文提出方法耗材简单且取样非常方便。
双目立体视觉传感器的测量原理类似于人类视觉获取信息的方式, 即由两台相对位置固定的摄像机与被测对像构成三角形, 被测对像在两像面上形成立体图像对, 然后利用计算机图像处理技术进行相关特征点匹配, 并通过计算左右两幅图像中相关特征点的视差来获取被测点的空间三维坐标。
双目立体视觉传感器主要是利用三角法测量原理和针孔透视成像理论获得空间被测量特征点在传感器坐标系下的三维坐标, 它主要由左右摆放的两个摄像机组成。