双目立体视觉系统
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人工智能技术，它通过对两个立体图像中的像素进行比较，以找到它们之间的对应关系，并将它们组合成一个立体图像。
在这个过程中，系统会自动计算出物体的深度和距离，从而实现对物体的三维识别和定位。
为了实现双目立体视觉匹配，系统需要进行以下几个步骤：
1. 图像对齐。
由于两个摄像头拍摄的图像可能有一些偏移或者旋转，所以需要对这两个图像进行对齐，以保证像素之间的对应关系正确。
2. 特征提取。
系统需要从每一个像素中提取出一些特征，以便进行匹配。
这些特征通常包括像素的颜色、亮度、纹理等。
3. 匹配算法。
系统需要设计一个算法来找到图像中每一个像素在另一个图像中的对应像素。
常用的匹配算法包括基于相似性的匹配算法、基于能量优化的匹配算法和基于深度学习的匹配算法等。
4. 深度计算。
通过对两个图像中的像素进行匹配和距离测量，系统可以计算出物体的深度和距离。
这些信息可以用来进行物体的三维重建和定位等任务。
双目立体视觉匹配已经在许多领域得到了广泛应用。
其中最常见的应用包括机器人导航、智能交通、医疗影像分析等。
比如，在机器人导航中，双目立体视觉匹配可以帮助机器人快速识别环境中的障碍物和路径，从而实现自主导航。
在医疗影像分析中，它可以帮助医生更准确地诊断病情，确定手术方案和治疗方法。
总之，双目立体视觉匹配是一项重要的人工智能技术，它可以帮助我们更准确地理解和分析三维世界，并在多个领域得到广泛应用。
未来随着技术的不断进步，相信它的应用场景还会不断扩展和深化。
平行双目立体视觉的基本构成及测量原理
平行双目立体视觉是一种利用两个并行的摄像头来创建三维图像的技术。
它通过比较两个或更多摄像头捕获的图像来确定场景中的距离和形状。
这种技术通常用于计算机视觉和机器人视觉中，以实现物体识别、测量和导航。
基本构成：1. 摄像头：这是双目立体视觉系统的核心，它负责捕捉场景的图像。
通常，摄像头会安装在相同的距离和角度，以产生尽可能多的视差。
2. 图像处理：这部分包括对摄像头捕获的图像进行预处理，如去噪、对比度调整和色彩校正等。
这些处理步骤有助于提高后续图像分析的准确性。
3. 特征匹配：这一步骤涉及到将两个摄像头的图像进行匹配，以确定它们之间的视差。
通常使用特征检测算法，如SIFT（尺度不变特征变换）或SURF（加速稳健特征），来识别图像中的关键点。
4. 深度计算：基于匹配的特征点，系统会使用一种算法来估计它们在三维空间中的位置。
这通常涉及到三角测量，即通过两个摄像头的视差信息来计算深度。
5. 立体视觉系统：将两个摄像头的输出进行合并，形成一个立体视觉系统。
这个系统可以提供场景的三维视图，包括物体的距离、形状和纹理等信息。
测量原理：双目立体视觉的基本原理是基于视差，即两个不同角度观察到的图像之间的距离差异。
在双目立体视觉系统中，这种差异被用来创建深度信息。
具体来说：1. 双目立体视觉系统中的摄像头捕获同一场景的图像时，由于存在视角、距离和光线条件等因素的差异，导致图像中的特征点在两个摄像头中的位置略有不同。
2. 通过比较这两个图像的特征点，系统可以确定这些特征点在三维空间中的相对位置。
这个位置就是物体的距离和形状信息。
3. 基于这些信息，系统可以进一步推断出场景中其他物体的深度。
这是因为人类的视觉系统可以根据双眼接收到的视差信息来推断物体的距离和形状。
需要注意的是，双目立体视觉的准确性受到许多因素的影响，如光源条件、镜头畸变和噪声等。
因此，在实际应用中，通常会采用一些优化技术来提高系统的性能，如使用更先进的特征匹配算法、优化相机参数和采用稳健的深度计算方法等。
双目立体视觉系统的分析
（） ３ 梯度大小和方 向的计算利用公式 （．） 出。 １ 得 ３ （） ４ 在第 四个步骤 ， 边缘 的梯度方 向分为 ４组 。例如 ， 水
。
因为它体现 了机器人在非结构化环境 中移动过程的重要意 梯度方 向上前后两个像素的灰度值相比不是最大， 那么这个像
义。
素值置为 ０ 既不是边缘。 ， 以视觉系统 为基础 的三 维外形轮廓 的非接触式 、高速测 （ ） 是 大 于 高 阈值 的一 定 是 边 缘 。 是 小 于低 阈值 的一 ６凡 凡 量是一个重要 的研 究方 向，双 目立体视觉方法是其中一种最 定不是边缘 。 如果检测结果大于低阈值 又小于高 阈值 ， 那就看 常 用 的方 法 。本 文 介 绍 了一 种 使 用 双 目立 体 视 觉 系 统 作 为 导 这个像素的邻接像素中有没有超过 高阈值的边缘像素 ， 如果有 航 而 设 计 的在 未 知 环 境 中工 作 的拟 人 机 器 人 。主 要 讨 论 的 重 就 是 边 缘 ， 则 就 不 是 边 缘 。 否 点在 于 探 测 和 接 近 具 有 直 角 边 的物 体 ，并 进 行 了系 统 的 分 析 ２２ ． Ｈｏ 曲 变换 ｕ 和方法介绍 。 在本文 中 Ｈｏ ｇ ｕ ｈ变换用于提取 出的解析表达式 。 我们知 ２机器视觉要素 道 ， 条 直 线 的 参 数方 程 可 以 写 成 ：ｃ ｓ 一 Ｘ ｏ０＋ｙ ｉ０ （．） ｓ ＝Ｌ ２１ ｎ 本章介绍 了一些机器视觉 的基本要素 ，这些要素将在本 其中ｒ 是坐标原点（， Ｎ直线 的长度 ， 是交线和 ｘ轴 Ｏｏ ） 而０ 文 后 面 中运 用 到 。例 如 边 缘 检 测 ， 征提 取 和 三 角 测 量 。 特 之 间的角度。 对于任何 点在一个特 定的线条，和ｅ ｒ 的值是常数。
双目立体视觉三维测量原理
双目立体视觉三维测量原理
1.前言戏说
双目立体视觉是基于视差原理，由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。
在机器视觉系统中，双目视觉一般由双摄像机从不同角度同时获取周围景物
的两幅数字图像，或有由单摄像机在不同时刻从不同角度获取周围景物的两
幅数字图像，并基于视差原理即可恢复出物体三维几何信息，重建周围景物
的三维形状与位置。
双目视觉有的时候我们也会把它称为体视，是人类利用双眼获取环境三维信息的主要途径。
从目前来看，随着机器视觉理论的发展，双目立体视觉在
机器视觉研究中发回来看了越来越重要的作用。
本文主要研究了双目视觉的
数学原理。
2.双目立体视觉的数学原理
双目立体视觉是基于视差，由三角法原理进行三维信息的获取，即由两个摄像机的图像平面和北侧物体之间构成一个三角形。
一直两个摄像机之间的。
双目立体镜的工作原理是
双目立体镜的工作原理是
双目立体镜的工作原理主要基于人类的双眼视觉系统。
人类具有两只眼睛，分别位于头部的两侧，并且与大脑相连。
当我们观察外界物体时，光线首先通过物体反射或透过后进入我们的眼睛。
眼睛的角膜和晶状体会将光线聚焦在视网膜上，形成一个倒立的实像。
视网膜上的光感受器会将光信号转化为神经信号，并通过视神经传递到大脑的视觉皮层。
在大脑中，视觉皮层会对这些神经信号进行解码和处理，从而形成我们所看到的图像。
双目立体镜利用了人类的双眼视觉系统。
它通过特殊的设计和构造，使得我们的两只眼睛能够同时观察到略有差异的图像。
这些差异主要体现在视角和深度感上。
双目立体镜一般会通过镜片和滤光片来实现双眼观察差异图像的效果。
例如，在电影院中，观众戴上双目立体镜后，左眼只能看到放映屏幕上特定的图像，而右眼只能看到另外一种图像。
这些图像分别经过特殊的投影方式呈现。
当我们戴上双目立体镜后，左眼和右眼所看到的图像会分别传递到大脑的视觉皮层。
大脑会对这两个图像进行解码和处理，并结合之前的视觉经验，从而产生出一种立体感觉的视觉效果。
总的来说，双目立体镜的工作原理是通过制造视角和视差差异，
使得我们的两只眼睛能够同时观察到不同的图像，从而产生出立体感觉的视觉效果。
双目视觉系统精度误差分析
双目视觉系统精度误差分析1.传感器误差：双目视觉系统的传感器（例如相机）在捕捉图像时存在一定的噪声和畸变，造成图像质量下降，进而影响立体匹配和深度计算的准确性。
2.视差精度误差：视差是指左右视图中对应点的像素偏移量，用于计算物体的深度信息。
视差计算的精度会受到匹配算法的限制，例如特征提取和匹配的准确性、特征点数量的少与多等因素。
3.标定误差：标定是指确定相机内外参数的过程，包括相机的焦距、畸变系数、相对位置与角度等。
标定误差主要是由标定板制作、安装和标定算法本身的精度限制造成的。
4.环境条件：双目视觉系统在不同的环境条件下，如光照、背景噪声等会产生一定的影响。
尤其是在不均匀光照或者高噪声的场景下，图像质量会受到明显的影响。
误差分析方法：1.重复测量法：通过多次重复测量同一物体的深度，并统计得到的深度值的方差和均值来评估系统的测量精度。
2.比对法：将双目视觉系统测量得到的深度与其他高精度测量方法（如激光测距仪、三维扫描仪等）得到的深度进行对比，评估其差异。
3.系统标定法：通过提前测定一些已知深度的物体，如标定板的角点或者特定物体的三维坐标，对双目视觉系统进行内外参数标定，然后计算系统的重投影误差进行评估。
误差控制措施：1.传感器选择：选用高像素、低噪声、低畸变的相机，以提高图像质量和视差计算的准确性。
2.匹配算法改进：采用高精度的特征提取和匹配算法，包括局部特征、全局特征和深度学习方法，提高匹配的准确度和鲁棒性。
3.标定方法优化：改进标定板的设计和制作工艺，提高标定板和相机间的几何关系的精度，同时优化标定算法提高标定精度。
4.环境条件控制：保持光照条件的稳定和均匀，通过光照补偿和自适应算法提高图像的质量和可靠性。
双目立体视觉技术简介
双目立体视觉技术简介1.什么是视觉视觉不仅是一个古老的研究课题，也是人类观察和认识世界的重要功能和手段。
人类从外部世界获得的信息中，约75%来自视觉系统。
多年来，用机器模拟人类的视觉功能一直是人们的梦想。
视觉神经生理学、视觉心理学，特别是计算机技术、数字图像处理、计算机图形学、人工智能等学科的发展，使计算机模拟人类视觉成为可能。
在现代工业自动化过程中，计算机视觉正成为提高生产效率、检测产品质量的关键技术之一，如机械零件的自动检测、智能机器人控制、生产线的自动监控等；在国防和航空航天领域，计算机视觉也具有重要意义，如运动目标的自动跟踪和识别、自主车辆导航和空间机器人的视觉控制。
人类视觉过程可以看作是一个从感觉到知觉的复杂过程，从狭义上来说视觉的最终目的是要对场景作出对观察者有意义的解释和描述；从广义上说，是根据周围的环境和观察者的意愿，在解释和描述的基础上做出行为规划或行为决策。
计算机视觉研究的目的使计算机具有通过二维图像信息来认知三维环境信息的能力，这种能力不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息(如形状、位置、姿态运动等)，而且能进一步对它们进行描述、存储、识别与理解，计算机视觉己经发展起一套独立的计算理论与算法。
2.什么是计算机双目立体视觉双目立体视觉(binocularstereovision)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的方法。
融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，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，如图一。
图一。
视差图像双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。
对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，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。
《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、引言在现今的自动驾驶、机器人技术、以及3D计算机视觉领域，双目立体视觉测距算法以其准确度高、鲁棒性强的特点得到了广泛的应用。
本文旨在研究基于双目立体视觉的测距算法，深入探讨其原理、应用及其优缺点，并通过实验分析验证其有效性。
二、双目立体视觉原理双目立体视觉是通过模拟人类双眼的视觉过程，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像，再通过图像处理技术恢复出场景的三维信息。
其基本原理包括图像获取、图像校正、特征提取、立体匹配和三维重建等步骤。
三、测距算法研究基于双目立体视觉的测距算法主要分为以下几个步骤：1. 图像获取与预处理：首先，通过两个相机获取同一场景的左右图像，然后进行预处理，包括去噪、灰度化等操作，以便后续处理。
2. 特征提取与匹配：在预处理后的图像中提取特征点，如SIFT、SURF等算法。
然后，通过立体匹配算法找到对应点，如基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法等。
3. 计算视差：通过立体匹配得到的对应点计算视差，即同一物体在不同相机图像中的位置差异。
视差反映了物体在空间中的深度信息。
4. 深度信息恢复与测距：根据视差和双目相机的基线距离计算深度信息，从而得到物体的三维坐标。
再结合相关算法计算得到物体与相机的距离。
四、算法优化与改进为了提高测距精度和鲁棒性，可以采取以下措施对算法进行优化和改进：1. 优化特征提取与匹配算法：采用更先进的特征提取与匹配算法，如深度学习算法等，提高匹配精度和速度。
2. 引入约束条件：利用先验知识或已知信息引入约束条件，如顺序一致性约束、极线约束等，以减少错误匹配的概率。
3. 深度学习算法的融合：将深度学习算法与双目立体视觉测距算法相结合，通过大量数据训练得到更准确的模型。
4. 多重校正技术：在图像获取阶段引入多重校正技术，以消除相机之间的几何畸变和光畸变等影响测距精度的因素。
五、实验分析本文通过实验验证了基于双目立体视觉的测距算法的有效性。
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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
双目系统标定
只与摄像机内部
结构有关，称这些参数为摄像机内部参数；M2 完全由摄像机相对
于世界坐标系的方位决定，称为摄像机外部参数，确定某一摄像机 的内外参数，称为摄像机定标。
双目系统标定
用两个摄像机同时观察周围环境，如果外参数分别用 R1 、 t 1与 R2 、t2 表示，则R1 、t1 表示C1 摄像机与世界坐标系之间的相对位置， R2 、t2 表示 C2 摄像机与世界坐标系的相对位置。对任意点P，如它 在世界坐标系、 C1 坐标系与C2 坐标系下的非齐次坐标分别为Xw 、 Xc1 、Xc2 ，则
u1 1v1
M
left
Y
Z
1
1
X
Zc
u2 2v2
M
right
Y
Z
1
1
光轴会聚模型3D坐标计算（1）
可以求解出X、Y、Z，在实际应用中，由于数据总是有噪声的，可 以用最小二乘法求X、Y、Z。
光轴会聚模型3D坐标计算（2）
光轴会聚模型3D坐标计算（3）
两个相机的光轴与基线形成的夹角 (α1, α2)； 基线是两台照相机物镜光学中心的连线（B）； 两台照相机的焦点(f1 ,f 2)；
光轴会聚模型3D坐标计算（3）
在△o1 o 2 P’中有：
在△PP’o1中： 最终得：
其中，
主要内容
1：双目视觉系统模型
2：双目视觉系统关键技术 •系统标定 •立体匹配 •3D重建及后续处理
双目立体视觉系统
19
双目系统标定
1：单个摄像机标定 2：系统标定
摄像机标定
双目系统标定
径向畸变
切向畸变
双目立体视觉系统
54
That’s all ,thank you!
双目立体视觉系统
55
双目立体视觉三维 测量是基于视差原 理。
计算公式：
10
3D坐标计算
双目立体视觉系统
11
光轴平行模型3D坐标计算
则三维坐标为(X/W, Y/W, Z/W).
双目立体视觉系统
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双目视觉系统模型
光轴会聚模型
O，O’分别为相机光心，
光轴会聚模型3D坐标计算（1）
O，O’分别为相机光心，
X
Zc
区域匹配 (Dense match):
重建不需要拟合； 速度慢，效率低； 对于无纹理，纹理不明显的图像匹配效果不理想； 对光强、对比度、照明条件敏感。
48
图像匹配方法
多个摄像机
三个摄像机
增加第三个摄像机可以消除（大部分）由双目图像 点造成的不确定性。
本质上，第三幅图像可以用来检查前两幅图像中假 定的匹配：和前两幅图像中匹配点对应的三维空间 点首先被重建，然后再投影到第三幅图。如果在第 三幅图像的再投影点周围没有相容的点，那么这个 匹配一定是错误的匹配。
pr和pl分别是齐次摄像机坐标向量。 公式描述了点pr位于与向量Epl相关的外极线上。 Essential 矩阵是奇异矩阵，并有两个相等的非零奇异
值，秩为2。
35
图像校正 (Rectified Images)
目的：规范化极 线约束中的极线 分布，使得匹配 效率得到进一步 的提高。
校正后的图像不 需要求极线方程 ，因为相对应的 匹配点在图像相 对应的扫描线 (Scan-line)上。
界中，P点在Q点的左边，则在图像上，P点仍然在Q 点 的左边。但是，如果视点的方位变化很大，这个约束条 件可能不被满足。 5．互对应约束(Mutual Correspondence Constraint)
假设搜索从左图像点足开始，找到右图像上对应的 点斥。如果任务反过来，搜索从只点丌始，但是没能找 到e，则匹配不可靠，应该被排除。这个约束有助于排 除由于遮挡，高光或噪声原因而不存在对应的那些点。 6．视差范围约束(Disparity Limit Constraint) 7. 极线约束
极线几何 (Epipolar Geometry)
基线：左右两像 机光心的连线；
极平面：空间点 ，两像机光心决 定的平面；
极点：基线与两 摄像机图像平面 的交点；
极线：极平面与 图像平面的交线 。
极平面
P
Pl
Pr
极线
pl
pr
Ol
el
极点
er
Or
基线
33
极线几何 (Epipolar Geometry)
双目立体视觉系统 Binocular stereo vision system
学生：
双目立体视觉系统
1
背景
立体视觉是机器视觉的一个重要分支，立体视 觉的研究目的是使机器具有通过二维图像认知三维 环境信息的能力。
这种能力将不仅是机器能感知三维环境中物体 的几何信息（形状、位置、姿态、运动等），而且 还能对它们进行描述、存储、识别与理解，以满足 特定的需求。
物体表面上一点在两幅或多幅图像上的投影在某些 物体度量上(如灰度，灰度梯度变化等几何形状上)具有 相似性。比如空间某一个点在一条直线上，它在图像中 的投影也应该在一条直线上。 像。此约束限制了寻找对应点时的搜索范围。
立体匹配约束条件
4．顺序一致性约束(Ordering Constraint) 因为图像是对现实世界的投影，因此假如在现实世
2：双目视觉系统关键技术 •系统标定 •立体匹配 •3D重建及后续处理
双目立体视觉系统
4
双目视觉系统模型
物体的深度信息 可以通过双眼的 观察得到。
5
双目立体视觉三维测量原理 (Triangulation)
双目立体视觉三维 测量是基于视差原 理。
计算公式：
6
视差(Disparity)与深度(Depth)的关系
1：唯一性约束 也就是说一幅图像上的一个像素在另一幅图像上最
多只能对应第二幅图像中的一个像素。例外情况是存在 遮挡条件下，将不存在对应点。这条约束条件是立体匹 配必须满足的。
立体匹配约束条件
2．连续性约束(Continue Constraint) 物体表面一般都是光滑的，因此物体表面上各点在
图像上的投影是连续的，其视差也是连续的。但是，由 于遮挡问题，在物体边界处，比如边界两侧的两个点， 连续性约束并不成立。 3．相似性约束(Feature Compatibility Constrain)
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图像校正 (Rectified Images)
在校正图像中所有极线都平行
37
图像校正 (Rectified Images)
把极点拉向无穷远处。
38
图像校正 (Rectified Images)
校正后
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图像匹配方法
图像匹配方法
区域匹配
局部算法 (Local/window-based algorithms):
两个摄像机之间的几何关系可以用以下R 和 t 表示：
主要内容
1：双目视觉系统模型
2：双目视觉系统关键技术 •系统标定 •立体匹配 •3D重建及后续处理
双目立体视觉系统
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立体匹配主要难点
立体匹配主要难点
立体匹配主要难点
立体匹配主要难点
立体匹配约束条件
匹配的约束条件，就是根据所选匹配基元将现实物 理世界的某些固有属性表示成匹配所必须遵循的若干规 则，用以提高系统的去歧义匹配能力和计算效率。优良 的匹配算法口引应能充分利用尽可能多的辅助信息或者 约束条件来提高匹配的质量。
视差和深度成反比关系：
7
视差(Disparity)与深度(Depth)的关系
同一深度下的视差一样
8
亚像素(Sub-pixel)
在某些对精度要求较高的场合，需要对视差进 一步精细化 (Refinement)，亚像素是其中的一 种方法。
9
双目立体视觉三维测量原理 (Triangulation)
50
结构光 (Structure Light)
光学投影器将一定模 式的结构光投射于物 体表面，在表面上形 成由被测物体表面形 状所调制的光条三维 图。