双目立体视觉资料
双目立体视觉系统
全局算法 (Global algorithms)：
能量方程： E(d ) Edata (d ) Esmooth (d ) 模拟退火(Simulated annealing), 动态规划 (Dynamic
动机:在哪寻找匹配点
P
?
Pl
Pr
极平面
极平面
极线
极点
极线约束
极线
pl
pr
匹配点必须在极线上
Ol
el
er
Or
极点
34
极线方程
左右两幅图像相对应的点之间的关系可以通过 Essential 矩阵来表明。
Essential 矩阵是摄像机标定情况下用的。
公式： ( pr )T Epl 0
Programming), 图像分割(graph-cut), etc.
42
图像匹配方法
图像匹配方法
图像匹配方法
图像匹配方法
图像匹配方法
特征匹配 VS 区域匹配
特征匹配 (Feature match)：
速度快，匹配效率高； 特征的提取可以到亚像素级别，精度较高； 匹配元素为物体的几何特征，对照明变化不敏感； 重建需要拟合。
双目立体视觉系统
2
背景
立体视觉通过设计和模仿人类视觉来获得物体 深度信息。
它在逆向工程、测试测量、文化产业、公共安 全、视觉导航、地图生成、航空勘测等领域都有很 好的应用价值。
二维信息与三维信息的结合，也为一些具体的 工程问题提供了方法，如目标识别的图像分割。
双目立体视觉系统
3
主要内容
1：双目视觉系统模型
双目立体视觉原理
双目立体视觉原理双目立体视觉是指人类通过两只眼睛同时观察同一物体时产生的立体效果。
这种视觉原理是人类视觉系统中非常重要的一部分，它使我们能够感知到物体的深度和距离，为我们的日常生活和工作提供了重要的信息。
在本文中，我们将深入探讨双目立体视觉的原理和应用。
首先，双目立体视觉的原理是基于人类两只眼睛的位置差异而产生的。
由于两只眼睛分别位于头部的两侧，它们所看到的同一物体会有微小的差异。
这种差异包括视差、视角和视线方向等，这些差异为我们的大脑提供了丰富的信息，使我们能够感知到物体的深度和距离。
其次，双目立体视觉的原理还涉及到视觉系统的处理过程。
当两只眼睛同时观察同一物体时，它们所接收到的图像会被传送到大脑的视觉皮层进行处理。
在这个过程中，大脑会将两只眼睛接收到的信息进行比对和整合，从而产生立体效果。
这种比对和整合的过程是非常复杂的，它涉及到大脑的神经元网络和神经递质的作用，是一个高度精密的生物信息处理过程。
另外，双目立体视觉的原理还与人类的视觉经验和学习有关。
通过长期的视觉训练和经验积累，人类能够更加准确地感知物体的深度和距离。
这种经验和学习会影响到我们的视觉系统的发育和功能，使我们能够更加灵活地应对各种复杂的立体环境。
在实际应用中，双目立体视觉原理被广泛应用于计算机视觉、虚拟现实、医学影像等领域。
通过模拟人类的双目立体视觉原理，计算机可以实现立体图像的获取、处理和显示，从而实现立体视觉效果。
在虚拟现实技术中，双目立体视觉原理可以为用户提供更加逼真的虚拟体验，增强沉浸感和真实感。
在医学影像领域，双目立体视觉原理可以帮助医生更加准确地诊断疾病，提高医疗水平。
总之，双目立体视觉原理是人类视觉系统中非常重要的一部分，它使我们能够感知物体的深度和距离，为我们的日常生活和工作提供了重要的信息。
通过深入研究双目立体视觉的原理和应用，我们可以更好地理解人类视觉系统的工作机制，推动计算机视觉、虚拟现实、医学影像等领域的发展和创新。
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。
双目立体视觉
双目立体视觉双目立体视觉的研究一直是机器视觉中的热点和难点。
使用双目立体视觉系统可以确定任意物体的三维轮廓，并且可以得到轮廓上任意点的三维坐标。
因此双目立体视觉系统可以应用在多个领域。
现说明介绍如何基于HALCON实现双目立体视觉系统，以及立体视觉的基本理论、方法和相关技术，为搭建双目立体视觉系统和提高算法效率。
双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。
双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像，或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像，并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。
双目立体视觉系统在机器视觉领域有着广泛的应用前景。
HALCON是在世界范围内广泛使用的机器视觉软件。
它拥有满足您各类机器视觉应用需求的完善的开发库。
HALCON也包含Blob分析、形态学、模式识别、测量、三维摄像机定标、双目立体视觉等杰出的高级算法。
HALCON 支持Linux 和Windows ，并且可以通过C、C++、C#、Visual Basic 和Delphi 语言访问。
另外HALCON与硬件无关，支持大多数图像采集卡及带有DirectShow 和IEEE 1394 驱动的采集设备，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉应用软件。
一•双目立体视觉相关基本理论说明1 . 1双目立体视觉原理双目立体视觉三维测量是基于视差原理，图1所示为简单的平视双目立体成像原理图，两摄像机的投影中心的连线的距离，即基线距为b。
摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处，坐标系如图1所示。
事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后，图1中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f处，这个虚拟的图像平面坐标系O1uv的u轴和v轴与和摄像机坐标系的x轴和y轴方向一致，这样可以简化计算过程。
左右图像坐标系的原点在摄像机光轴与平面的交点O1和O2。
《双目立体视觉》课件
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双目立体视觉的应用案例
机器人视觉导航
机器人视觉导航是双目立体视觉的重要应用之一。通过双目立体视觉技术，机器 人可以获取周围环境的深度信息，实现自主导航、避障和路径规划等功能。
双目立体视觉技术可以帮助机器人识别障碍物、行人和车辆等，提高机器人的安 全性和可靠性。
医学影像分析
在医学领域，双目立体视觉技术被广泛应用于医学影像分析 。通过双目立体视觉技术，医生可以获取患者的三维立体图 像，提高诊断的准确性和可靠性。
深度学习技术Байду номын сангаас
随着深度学习算法的不断发展， 双目立体视觉技术将更加智能化 ，能够自动识别和提取更多的三
维信息。
实时处理能力
随着计算能力的提升，双目立体 视觉技术将实现更快速、实时的 三维重建，满足实时应用的需求
。
多传感器融合
未来双目立体视觉技术将与其他 传感器技术（如激光雷达、毫米 波雷达等）融合，实现更全面的
运动模糊问题
总结词
运动模糊是由于摄像机或物体快速移动导致图像模糊的现象，对双目立体视觉的深度感知造成干扰。
详细描述
在动态环境中，摄像机或物体的快速移动可能导致图像模糊，从而影响双目立体视觉系统的深度感知 能力。为了解决这一问题，研究者们提出了基于运动补偿的算法，通过分析图像中的运动轨迹，对模 糊图像进行还原和补偿，以提高深度感知的准确性。
详细描述
在复杂的光照条件下，如明暗交替、阴影或高光，双目视觉 系统可能难以准确判断物体的深度和距离。这主要是因为阴 影或高光区域中的物体可能会与背景融为一体，导致立体匹 配算法失效。
遮挡和透明物体问题
总结词
遮挡和透明物体是双目立体视觉中的常见挑战，需要特殊算法来处理。
双目立体视觉原理
双目立体视觉原理双目立体视觉是人类视觉系统利用双眼获取深度信息的一种视觉方式。
在日常生活中，我们常常利用双眼来感知物体的位置、距离和深度，这得益于双目立体视觉原理的作用。
双目立体视觉原理是指人类通过左右两只眼睛同时观察同一物体，由于左右眼之间存在一定的视差，从而产生了深度信息，使我们能够感知到物体的立体形状和位置。
双目立体视觉原理的实现基于人类双眼之间的视差。
当我们观察远处的物体时，左右眼所看到的图像几乎是一样的，视差较小；而当观察近处的物体时，左右眼所看到的图像会有较大的差异，视差较大。
通过比较左右眼的视差，人类大脑能够计算出物体的距离和深度信息。
双目立体视觉原理在人类视觉系统中扮演着重要的角色。
首先，双目立体视觉使我们能够更准确地感知物体的位置和距离，这对于日常生活中的行走、操纵物体等活动至关重要。
其次，双目立体视觉也为我们提供了更加生动和真实的视觉体验，使我们能够感受到物体的立体形状和空间位置，这对于艺术、设计和娱乐等领域具有重要意义。
在工程应用中，双目立体视觉原理也被广泛应用于计算机视觉、机器人技术等领域。
通过模拟人类双目视觉系统，计算机可以实现对物体的三维重建和深度感知，从而实现对环境的理解和感知。
在机器人领域，双目立体视觉也被用于实现机器人的自主导航、避障和抓取等任务，为机器人赋予了更加灵活和智能的能力。
总的来说，双目立体视觉原理是人类视觉系统中一项重要的功能，它使我们能够感知物体的立体形状和位置，为我们的日常生活、艺术创作和工程应用提供了重要的支持。
随着科学技术的不断发展，双目立体视觉原理也将继续发挥着重要的作用，并为人类带来更加丰富和多彩的视觉体验。
双目立体视觉
双目立体视觉1. 定义人的立体感是这样建立的：双眼同时注视某物体，双眼视线交叉于一点，叫注视点，从注视点反射回到视网膜上的光点是对应的，这两点将信号转入大脑视中枢合成一个物体完整的像。
不但看清了这一点，而且这一点与周围物体间的距离、深度、凸凹等等都能辨别出来，这样成的像就是立体的像，这种视觉也叫立体视觉。
立体视觉是人眼在观察事物时所具有的立体感。
再进一步讲，人眼对获取的景象有相当的深度感知能力（Depth Perception），而这些感知能力又源自人眼可以提取出景象中的深度要素（Depth Cue）。
之所以可以具备这些能力，主要依靠人眼的如下几种机能：1. 双目视差2. 运动视差3. 眼睛的适应性调节4. 视差图像在人脑的融合除了以上的几种机能外，研究表明人的经验和心理作用也对景象的深度感知能力有影响，比如说图像的颜色差异、对比度差异、景物阴影甚至是所观看显示器的尺寸和观察者所处的环境，但这些要素相对上述机能来讲，在建立立体感上是微不足道的。
双目立体视觉理论建立在对人类视觉系统研究的基础上，通过双目立体图象的处理，获取场景的三维信息，其结果表现为深度图，再经过进一步处理就可得到三维空间中的景物，实现二维图象到三维空间的重构。
Marr-Poggio-Grimson最早提出并实现了一种基于人类视觉系统的计算视觉模型及算法。
双目立体视觉系统中，获取深度信息的方法比其它方式（如由影到形方法）较为直接，它是被动方式的，因而较主动方式（如程距法）适用面宽，这是它的突出特点。
原理双目立体视觉三维测量是基于视差原理。
图1 双目立体成像原理其中基线距B=两摄像机的投影中心连线的距离；相机焦距为f。
设两摄像机在同一时刻观看空间物体的同一特征点(,,)c c c P x y z ，分别在“左眼”和“右眼”上获取了点P 的图像，它们的图像坐标分别为(,)left left left p X Y =，(,)right right right p X Y =。
双目立体视觉系统分类
双目立体视觉系统分类一、引言双目立体视觉系统是一种通过模拟人类双眼来感知物体深度的计算机视觉技术。
它模仿了人类的双眼视觉系统，并利用两个相机采集不同视角的图像，通过计算两个图像之间的视差（视点之间的差异），从而获取物体的三维信息。
本文将对双目立体视觉系统的分类进行全面、详细、完整且深入地探讨。
二、传统方法传统的双目立体视觉系统主要包括以下几种分类：1. 匹配算法匹配算法是双目立体视觉系统的核心算法之一。
它通过比较两个图像中对应的像素点（称为对极约束），找到它们之间的匹配关系，在此基础上计算视差。
常见的匹配算法包括：•基于灰度的匹配算法：使用像素灰度值进行匹配，如SAD（Sum of Absolute Differences）和SSD（Sum of Squared Differences）等。
•基于特征点的匹配算法：使用特征点提取算法，如SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）等，进行匹配。
2. 深度计算深度计算是双目立体视觉系统的另一个重要任务。
它通过视差计算得到每个像素点的深度信息。
常见的深度计算方法包括：•三角测量法：利用成像几何关系，利用相机的内外参，计算出像素点的三维坐标，从而得到深度信息。
•基于视差图的深度计算：根据视差图，通过一定的数学模型和滤波方法，计算出每个像素点的深度。
3. 重建方法重建方法是将双目立体视觉系统获取的二维图像信息转换为三维点云或三维模型的过程。
常见的重建方法包括：•点云重建：利用深度信息，将每个像素点转化为三维空间中的点，并通过点云生成算法，生成完整的点云模型。
•三维模型重建：利用深度信息，将每个像素点转换为三维空间中的点，并通过三维模型重建算法（如表面重建算法），生成连续的三维模型。
三、深度学习方法随着深度学习的发展，越来越多的研究者开始探索使用深度学习方法解决双目立体视觉任务。
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国内研究动态：
目前在国外，双目立体视觉技术已广泛应用于生产，生活中，而我国正处于初始阶段，尚需要广大科技工作者共同
努力，为其发展做出贡献。
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。
立体视觉的发展方向
就双目立体视觉技术的发展现状而言，要构造出类似于人眼的通用双目立体视觉系统， 还有很长的路要走，进一步的研究方向可归纳如下：
（1）如何建立更有效的双目立体视觉模型，为匹配提供更多的约束信息，降低立体匹
配的难度。 （2）探索新的适用于全面立体视觉的计算理论和匹配更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，特殊结构 （平坦区域，重复相似结构等），及遮掩景物的匹配问题； （3）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；
双目立体视觉简介
机器人导航
3D电影
立体视觉
当闭上一只眼睛拿东西时，物件的距离和空间感会变得不一样又或是当你 轮流遮盖一只眼睛看某一件近距离的东西时，有没有留意到左右眼睛所看出 来的物件位置是不同的这种情况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。当左右眼睛所看到的影像传到脑部时，脑部会将 两个影像合而为一，形成对物件的立体及空间感，即是「立体视觉」。 立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三
B X left xc Disparity BY yc Disparity B f zc Disparity
因此，左相机像面上的任意一点只要能在右相机像面上 找到对应的匹配点，就可以确定出该点的三维坐标。这 种方法是完全的点对点运算，像面上所有点只要存在相 应的匹配点，就可以参与上述运算，从而获取其对应的 三维坐标。
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
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玫导航。
标志着立体视觉技术的诞生。
随着研究的深入，研究的范围从边缘、角点等特征的提取，线条、平面、曲面等几 何要素的分析，直到对图像明暗、纹理、运动和成像几何等进行分析，并建立起各
种数据结构和推理规则。
上世纪80年代初，Marr首次将图像处理、心理物理学、神经生理学和临床精神病学的 研究成果从信息处理的角度进行概括，创立了视觉计算理论框架。这一基本理论对
立体视觉测量过程
pright ( X right , Yright )
现两摄像机的图像在同一个平面上，则特征 点P的图像坐标Y坐标相同，即，则由三角几 何关系得到：
xc X f left zc ( xc B ) X f right zc yc Y f zc
Disparity X left X right 由此可计算出特征点P在相机坐标系下的三维坐标为： 则视差为：
立体视觉技术的发展产生了极大的推动作用，在这一领域已形成了从图像的获取到
最终的三维场景可视表面重构的完整体系，使得立体视觉已成为计算机视觉中一个 非常重要的分支。 经过几十年来的发展，立体视觉在机器人视觉、航空测绘、反求工程、军事运用、 医学成像和工业检测等领域中的运用越来越广
国外研究动态：
双目体视目前主要应用于四个领域：机器人导航、微操作系统的参数检测、三维测量和 虚拟现实。
维几何信息。
双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式， 它是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两
幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何
信息深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间
物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差
(Disparity)图像。
双目立体视觉的开创性工作始于上世纪的60年代中期。美国MIT的Roberts通过从数 字图像中提取立方体、楔形体和棱柱体等简单规则多面体的三维结构，并对物体的 形状和空间关系进行描述，把过去的简单二维图像分析推广到了复杂的三维场景，
（4）强调场景与任务的约束，针对不同的应用目的，建立有目的的面向任务的
双目立体视觉系统。
双目立体视觉三维测量是基于视差原理。
左像机光轴 左图像
右像机光轴
P( xc , yc , zc )
右图像
Y
Y
X left
基线距 B
X right
其中基线距B=两摄像机的投影中心连线的距 离；相机焦距为f。 设两摄像机在同一时刻观看空间物体的同一 特征点，分别在“左眼”和“右眼”上获取 pleft ( X left , Yleft ) 了点P的图像，它们的图像坐标分别为