双目成像原理(一)
双目成像原理(一)
双目成像
双目成像是计算机视觉领域中常用的一项技术，它模拟了人眼的双目视觉原理，通过两个摄像头拍摄同一物体，从而获得三维信息，实现深度感知和立体显示。本文将从浅入深地介绍双目成像的相关原理。
单目成像的局限性
在讲双目成像前，我们需要先了解一下单目成像的局限性。单目成像是指使用一台摄像机拍摄同一物体，得到二维图像信息。单目成像的缺陷在于，它无法获得物体的深度信息，只能得到二维信息，这就限制了它在很多场景下的应用，比如虚拟现实、机器人视觉、自动驾驶等领域。
双目成像原理
双目成像是通过两个摄像机同时拍摄同一物体并记录下不同的角度和距离信息，从而得到三维立体信息的一种技术。它的原理可以简述为：
1.两个摄像头同时拍摄同一物体，得到两张图片。
2.将两张图片进行匹配，找出对应的像素。
3.根据两个摄像头之间的距离及像素的匹配关系，确定
每个像素在三维空间中的位置。
4.利用三维数据创建虚拟场景，并将其展示在二维屏幕
上，实现立体显示。
双目成像的优势
相比单目成像，双目成像的优势主要在于：
1.获得了物体的深度信息，可以实现深度感知，更加精
准地识别物体，提高了识别准确率。
2.三维立体感更强，可以实现真正的立体显示，增加了
用户体验。
3.实现立体成像的多种方式，可以根据场景需求自由选
择不同方式，提高了适用性。
双目成像的应用
双目成像在计算机视觉领域有着广泛的应用，例如：
1.智能摄像头：可以通过双目成像技术实现智能分析、
目标跟踪和人脸识别等功能。
2.虚拟现实：可以通过双目成像技术实现更加真实的虚
拟现实体验，增加用户沉浸感。
3.自动驾驶：可以通过双目成像技术实现精准的障碍物
检测和跟踪，提高自动驾驶安全性。
4.机器人视觉：可以通过双目成像技术实现机器人的环
境感知和路径规划等功能。
双目成像的不足之处
双目成像也有其局限性，主要表现在以下几个方面：
1.双目成像需要使用两个相机同时进行拍摄，因此成本
较高。
2.双目成像依赖于相机之间的距离和角度，因此在不同
的场景下需要对相机进行不同的调整，调整不好会影响成像效果。
3.双目成像对环境光线的要求较高，弱光下易受到噪声
的干扰，影响成像效果。
结论
双目成像作为一种重要的计算机视觉技术，可以通过同时使用两
个相机，以获得更加丰富的信息，实现三维信息的感知和立体显示。
尽管存在一些局限性，但它在多个领域中有着广泛的应用前景，未来
仍然有着非常大的发展潜力。
双目成像的实现方式
双目成像可以通过多种方式实现，常见的实现方式有：
1.左右相机：使用两个相机（一个左相机和一个右相机）
同时拍摄同一物体，通过将左右相机的图像进行匹配，计算出物
体的深度信息。
2.RGB-D相机：该相机内置了红外线传感器，可以同时
获取RGB图像和深度图像，实现了深度信息的感知和三维信息的
获取。
3.视差地图：通过对左右摄像机的图像进行视差匹配，
计算出每一个像素的深度信息，从而获得整个场景的深度图像。
双目成像的匹配算法
双目成像的核心是视差(Disparity)计算，即根据左右目图像信息匹配出每个像素在左右眼图像上的对应像素，进而计算出其深度信息。双目成像视差计算方法主要包括区域匹配和特征点匹配两种方式。
1.区域匹配：区域匹配基于窗口均方差、相关系数等方
法，统计窗口内特征像素之间的相似度来判断视差值。
2.特征点匹配：特征点匹配是通过计算关键点之间的空
间变化信息来判断视差值，算法耗时短，但精度相对较低。
双目成像的发展趋势
随着计算机视觉技术的不断发展，双目成像技术也在不断更新和
升级。未来双目成像技术的发展主要集中在以下几个方面：
1.算法优化：不断寻求更加高效、准确的匹配算法和深
度学习模型，提升匹配精度和速度。
2.多目成像：多目成像可以引入更多的视角信息，从而
加强物体的分割和识别能力。
3.硬件优化：如何在保证成像质量的前提下，使双目成
像设备更加轻便，实现更便捷的使用和部署。
4.结合其他技术：将双目成像技术与Lidar、雷达等技
术进行结合，实现更快、更准确的环境感知和目标检测。
结语
双目成像是目前计算机视觉领域中比较成熟的技术之一，它通过模拟双目成像的功能，拥有更加精准的深度感知和立体显示能力。虽然双目成像还存在一些局限性，但未来随着技术的不断发展，其在各个领域中的应用前景将越来越广泛，也一定会有更广泛的发展空间。
Bumblebee双目测量基本原理
Bumblebee 双目测量基本原理 一．双目视觉原理： 双目立体视觉三维测量是基于视差原理。 图双目立体成像原理 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 =。 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left right Y Y Y ==，则由三角几何关系得到： ()c left c c right c c c x X f z x B X f z y Y f z ?=???-=???=?? (1-1) 则视差为：left right Disparity X X =-。由此可计算出特征点P 在相机坐标系下的三维坐标为： left c c c B X x Disparity B Y y Disparity B f z Disparity ?=???=???=?? (1-2) 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。 二．立体视觉测量过程 1．图像获取 (1) 单台相机移动获取 (2) 双台相机获取：可有不同位置关系（一直线上、一平面上、立体分布） 2．相机标定：确定空间坐标系中物体点同它在图像平面上像点之间的对应关系。 (1)内部参数：相机内部几何、光学参数 (2)外部参数：相机坐标系与世界坐标系的转换 3．图像预处理和特征提取 预处理：主要包括图像对比度的增强、随机噪声的去除、滤波和图像的增强、伪彩色处理等； 特征提取：常用的匹配特征主要有点状特征、线状特征和区域特征等 4．立体匹配：根据对所选特征的计算，建立特征之间的对应关系，将同一个空间物理点在不同图像中的映像点对应起来。 立体匹配有三个基本的步骤组成：1)从立体图像对中的一幅图像如左图上选择与实际物理结构相应的图像特征；2)在另一幅图像如右图中确定出同一物理结构的对应图像特征；3)确定这两个特征之间的相对位置，得到视差。其中的步骤2是实现匹配的关键。 5．深度确定 通过立体匹配得到视差图像之后，便可以确定深度图像，并恢复场景3－D信息。 三．Triclops库中的数据流程 Triclops库中的数据流程如下图所示。系统首先从相机模型中获得raw格式的图像，最终将其处理成深度图像。在系统中有两个主要的处理模块。第一个处理模块是一个应用了低通滤波、图像校正和边缘检测的预处理模块。第二个处理模块用来做立体匹配、结果确认和亚像素插值。最后的处理结果就是一幅深度图像。 1．预处理（Pre-processing）
双目相机原理
双目相机原理 双目相机原理是采用两个摄像头组成的立体视觉系统，它能够以三维的方式感知物体的几何结构和表面灰度值，并将其转换为数字信号。这种情况下，摄像头之间的距离就是一个重要参数，它决定了每个图像中物体的深度信息。 1、工作原理 双目相机系统包含两个摄像头，分别放置在两个独立的位置上，形成一个立体视觉系统。两个摄像头分别拍摄不同的视角，所以它们的画面中的物体的位置是不同的，这样就可以获得物体的三维信息。由于两个摄像头的位置和视角确定，所以可以通过计算两个摄像头的图像来获得物体的三维信息，即深度信息。 此外，双目相机系统还可以使用光学测距法来计算物体的深度信息。该方法利用两个摄像头之间的距离来估计物体的深度信息，如果两个摄像头之间的距离越大，估计的深度信息越准确。 2、应用 双目相机系统的应用非常广泛，可以应用于计算机视觉、机器人导航、自动驾驶、智能家居等领域。
（1）计算机视觉：双目相机可以用来进行物体检测、跟踪和识别，并获得物体的几何结构信息。 （2）机器人导航：双目相机可以用来进行三维重建和环境感知，帮助机器人快速、准确地进行导航，使机器人可以准确地定位并避开障碍物。 （3）自动驾驶：双目相机可以用来进行道路检测、车辆检测和危险性分析，从而使车辆能够自动驾驶，避免发生事故。 （4）智能家居：双目相机可以用来进行房间内物体的检测和识别，从而实现智能家居的功能，例如识别家庭成员、智能控制家电等。 3、优缺点 双目相机系统有很多优点： （1）双目相机系统可以实现三维重建，从而获得物体的几何结构和表面灰度值； （2）双目相机系统可以获得物体的深度信息，从而实现精确定位和跟踪； （3）双目相机系统可以快速、准确地实现物体的检测、跟踪和识别； （4）双目相机系统可以应用于多种机器视觉的应用。 但是双目相机也有一些缺点：
双目成像原理(一)
双目成像原理(一) 双目成像 双目成像是计算机视觉领域中常用的一项技术，它模拟了人眼的双目视觉原理，通过两个摄像头拍摄同一物体，从而获得三维信息，实现深度感知和立体显示。本文将从浅入深地介绍双目成像的相关原理。 单目成像的局限性 在讲双目成像前，我们需要先了解一下单目成像的局限性。单目成像是指使用一台摄像机拍摄同一物体，得到二维图像信息。单目成像的缺陷在于，它无法获得物体的深度信息，只能得到二维信息，这就限制了它在很多场景下的应用，比如虚拟现实、机器人视觉、自动驾驶等领域。 双目成像原理 双目成像是通过两个摄像机同时拍摄同一物体并记录下不同的角度和距离信息，从而得到三维立体信息的一种技术。它的原理可以简述为： 1.两个摄像头同时拍摄同一物体，得到两张图片。 2.将两张图片进行匹配，找出对应的像素。
3.根据两个摄像头之间的距离及像素的匹配关系，确定 每个像素在三维空间中的位置。 4.利用三维数据创建虚拟场景，并将其展示在二维屏幕 上，实现立体显示。 双目成像的优势 相比单目成像，双目成像的优势主要在于： 1.获得了物体的深度信息，可以实现深度感知，更加精 准地识别物体，提高了识别准确率。 2.三维立体感更强，可以实现真正的立体显示，增加了 用户体验。 3.实现立体成像的多种方式，可以根据场景需求自由选 择不同方式，提高了适用性。 双目成像的应用 双目成像在计算机视觉领域有着广泛的应用，例如： 1.智能摄像头：可以通过双目成像技术实现智能分析、 目标跟踪和人脸识别等功能。 2.虚拟现实：可以通过双目成像技术实现更加真实的虚 拟现实体验，增加用户沉浸感。 3.自动驾驶：可以通过双目成像技术实现精准的障碍物 检测和跟踪，提高自动驾驶安全性。
双目视觉成像原理
双目视觉成像原理 1、引言 双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)就是机器视觉得一种重要形式,它就是基于视差原理并利用成像设备从不同得位置获取被测物体得两幅图像,通过计算图像对应点间得位置偏差,来获取物体三维几何信息得方法。融合两只眼睛获得得图像并观察它们之间得差别,使我们可以获得明显得深度感,建立特征间得对应关系,将同一空间物理点在不同图像中得映像点对应起来,这个差别,我们称作视差(Disparity)图。 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得在线、非接触产品检测与质量控制。对运动物体(包括动物与人体形体)测量中,由于图像获取就是在瞬间完成得,因此立体视觉方法就是一种更有效得测量方法。双目立体视觉系统就是计算机视觉得关键技术之一,获取空间三维场景得距离信息也就是计算机视觉研究中最基础得内容。 2、双目立体视觉系统 立体视觉系统由左右两部摄像机组成。如图一所示,图中分别以下标L与r标注左、右摄像机得相应参数。世界空间中一点A(X,Y,Z)在左右摄像机得成像面C L与C R上得像点分别为al(ul,vl)与ar(ur,vr)。这两个像点就是世界空间中同一个对象点A得像,称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点,分别作它们与各自相机得光心Ol与Or得连线,即投影线alOl与arOr,它们得交点即为世界空间中得对象点A(X,Y,Z)。这就就是立体视觉得基本原理。 图1:立体视觉系统 3、双目立体视觉相关基本理论说明 3.1 双目立体视觉原理 双目立体视觉三维测量就是基于视差原理,图2所示为简单得平视双目立体成像原理图,两摄像机得投影中心得连线得距离,即基线距为b。摄像机坐标系得原点在摄像机镜头得光心处,坐标系如图2所示。事实上摄像机得成像平面在镜头得光心后,图2中将左右成像平面绘制在镜头得光心前f处,这个虚拟得图像平面坐标系O1uv得u轴与v轴与与摄像机坐标系得x轴与y轴方向一致,这样可以简化计算过程。左右图像坐标系得
双目视觉定位原理
双目视觉定位原理详解 1. 引言 双目视觉定位（Binocular Visual Localization），也被称为立体视觉定位，是一种通过两个相机获取场景深度信息，并根据这些信息确定相机在三维空间中的位置和姿态的技术。它是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于机器人导航、增强现实、视觉测量等领域。本文将从基本原理、算法流程和应用实例三个方面详细介绍双目视觉定位的原理。 2. 基本原理 双目视觉定位的基本原理是通过两个相机模拟人眼的双目视觉系统，利用视差（Disparity）来计算深度信息，进而确定相机在空间中的位置和姿态。下面将详细介绍双目视觉定位的基本原理。 2.1 立体几何 立体几何是双目视觉定位的基础。它描述了相机在三维空间中的位置和姿态，以及图像中物体的几何信息。在立体几何中，我们有以下几个重要的概念： •相机坐标系（Camera Coordinate System）：相机坐标系是相机所在位置的局部坐标系，以相机光心为原点，相机的X轴向右，Y轴向下，Z轴朝向场景。 •世界坐标系（World Coordinate System）：世界坐标系是场景的全局坐标系，以某个固定点为原点，一般选择一个或多个地面上的特征点作为参考。•相机投影（Camera Projection）：相机将三维空间中的点投影到二维图像平面上，形成相机图像。 •图像坐标系（Image Coordinate System）：图像坐标系是相机图像上的坐标系，原点通常位于图像的左上角，X轴向右，Y轴向下。 •像素坐标（Pixel Coordinate）：像素坐标是图像中的离散点，表示为整数坐标（x, y）。
双目视觉成像原理
双目视觉成像原理 双目视觉成像是通过模拟人类双眼的视觉系统来实现三维物体成像的 一种技术。它基于人类视觉系统的原理，通过两个相距一定距离的摄像机 模拟人类的双眼观察，以获取不同视角的图像，并通过计算机算法将两张 图像合成为一个立体图像，从而实现对三维物体的成像。 1.视差：视差是人类视野中的两种视觉感知之一，用于确定三维空间 中物体的距离。在双目成像中，双眼的视线分别对准物体的不同位置，通 过比较两个视角的图像之间的差异，可以计算出点像素的视差大小。视差 越大，表示物体离摄像机的距离越近，视差越小，表示物体离摄像机的距 离越远。 2.立体视觉：立体视觉是人类双眼观察世界的基础，它通过两个眼睛 同时观察同一物体，从而产生稍微不同的视角。这种微小的差异使得人脑 能够将两个图像合成为一个立体图像，从而形成对三维物体的感知。在双 目成像中，同样需要通过计算机算法将两个摄像头采集到的图像合成为一 个立体图像，以还原真实世界中的三维场景。 在双目视觉成像中，首先需要进行摄像机的标定。摄像机标定是计算 摄像机的内外参数，包括焦距、图像畸变等，以保证后续的计算过程准确 可靠。然后，通过两个相距一定距离的摄像机同时拍摄同一物体，获取一 对立体图像。接下来，需要进行图像预处理，包括图像去噪、滤波、灰度 转换等。然后，通过计算算法对两个图像进行匹配，找到对应点像素之间 的视差。常用的视差计算方法有区域匹配、视差图像、SAD（Sum of Absolute Difference）、SSD（Sum of Squared Difference）等。最后，通过视差与距离之间的关系，可以将视差图像转化为深度图像，从而得到 物体的三维坐标信息。
双目立体成像原理
双目立体成像原理 双目立体成像原理 双目立体成像是一种通过两个视角来获取三维信息的技术，它模拟了 人类的视觉系统，可以在计算机图形学、计算机视觉、虚拟现实等领 域得到广泛应用。本文将从以下几个方面来介绍双目立体成像的原理。 一、基本概念 1. 双目视差 双目视差是指两个眼睛看到同一物体时，由于它们之间的距离不同而 产生的物体位置差异。这种差异可以用一个参数来表示，即视差值。2. 视平面 视平面是指眼睛所在位置与物体之间的平面。在双目立体成像中，我 们通常将视平面作为参考平面，用来计算双目视差。 3. 基线距离
基线距离是指两个摄像头之间的距离，它决定了双目立体成像的精度和范围。基线距离越大，可测量的深度范围就越广；基线距离越小，精度就越高。 二、原理分析 1. 左右图像采集 在进行双目立体成像之前，首先需要采集左右两个视角的图像。这可以通过两个摄像头来实现，将它们分别放置在左右两侧，并保证它们的位置和朝向相同。 2. 图像校正 由于左右两个摄像头之间存在一定的距离和角度差异，所以采集到的图像可能存在畸变。为了消除这种畸变，需要进行图像校正。这可以通过标定摄像头的内部参数和外部参数来实现。 3. 视差计算 在进行双目立体成像时，我们通常将左侧图像作为参考图像，右侧图像作为待匹配图像。通过比较左右两幅图像中对应点的亮度或颜色值等特征来计算它们之间的视差值。
4. 深度计算 通过视差值和基线距离可以计算出物体到相机的距离。具体公式如下：深度 = 基线距离× 焦距 / 视差值 其中，焦距是指相机镜头的焦距。 5. 三维重建 在获取了物体到相机的深度信息后，就可以进行三维重建了。这可以 通过将深度信息转换成点云数据，并使用三维建模软件来实现。 三、应用领域 1. 计算机图形学 双目立体成像可以用来生成逼真的三维图像和动画，为计算机图形学 提供了重要的技术支持。 2. 计算机视觉
双目视觉原理范文
双目视觉原理范文 双目视觉是指人类双眼同时观察一个物体或场景时，通过视觉系统的 处理和分析，使得我们能够具备深度知觉能力。这种能力是通过对两个眼 睛在观察同一物体时形成的视差进行计算和分析得到的。双目视觉原理主 要包括视差、视觉融合和立体感知。 首先是视差。视差是通过两个眼睛观察同一物体或场景时，由于两个 眼睛之间的距离而产生的视觉差异。当我们观察远处的物体时，视差较小；当观察近处的物体时，视差较大。我们的大脑能够通过计算两个眼睛视觉 之间的差异，根据视差的大小来评估物体的远近距离。 视差的计算是通过右眼和左眼的视觉信息交叉和补偿来实现的。在视 觉系统中，光线进入眼睛后会被角膜、晶状体等光学结构折射，形成一个 图像在视网膜上。在视觉信息处理过程中，视觉皮层会将这些图像信息传 递给视觉中枢进行分析。当两个眼睛观察同一物体时，光线进入视网膜的 位置会有微小的偏差，这个偏差就是视差。视觉中枢会根据左右眼的视差 差异，计算出物体的深度信息。 接下来是视觉融合。视觉融合是指两个眼睛的视觉信息在视觉中枢中 进行整合以形成一个完整的视觉。每个眼睛的视网膜上的图像是微妙地不 同的，但视觉系统能够将它们整合成一个单一的、立体的视觉。这种整合 是通过将两个眼睛的视觉信息进行比较和合并来实现的。 视觉融合的过程中，视觉中枢会根据视差信息来确定两个眼睛观察的 物体是否在同一位置。如果物体在同一位置，则视觉中枢会将两个眼睛的 视觉信息进行加和处理，形成一个立体的视觉。如果物体不在同一位置， 则可能会出现双影现象或无法进行视觉融合的情况。
最后是立体感知。立体感知是指我们能够通过双目视觉来感知物体的 深度和距离。通过视差计算和视觉融合的过程，我们的大脑能够准确地估 计出物体的位置和远近距离。这种能力使得我们可以在日常生活中感知和 判断物体的远近和大小，从而进行相关的行为和决策。 总结起来，双目视觉原理是通过计算和分析两个眼睛视觉之间的视差，进行视觉融合和立体感知的过程。这种能力使得我们能够感知和判断物体 的深度和距离，帮助我们进行日常的行为和决策。
双目视觉原理
Bumblebee 双目测量根本原 理 .双目视觉原理: Y left =Y right =Y ,那么由三角几何关系得到: Y 二 / Z c 那么视差为了：D isparity = X 部-X 即吊.由此可计算出特征点 P 在相机坐标系下的三维 设两摄像机在同一时刻观看空间物体的同一特征点 Pg, y c ,z c ),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了 p 部 = (X left "left ) , p right =(X right , Y right ). 现两摄像机的图像在同一个平面上,那么特征点 P 的图像坐标 Y 坐标相同,即 X left =f Xc Z c X rig ht = f (X c - B) Z c (1-1) 其中基线距B=两摄像机的投影中心连线的距离；相机焦距为了 f .
坐标为了: 就可以参加上述运算,从而获取其对应的三维坐标. 二.立体视觉测量过程 1. 图像获取 (1) 单台相机移动获取 (2) 双台相机获取：可有不同位置关系(一直线上、一平面上、立体分布) 2. 相机标定：确定空间坐标系中物体点同它在图像平面上像点之间的对应关系. (1) 内部参数：相机内部几何、光学参数 (2) 外部参数：相机坐标系与世界坐标系的转换 3. 图像预处理和特征提取 预处理：主要包含图像比照度的增加、随机噪声的去除、滤波和图像的增加、伪彩色处 特征提取：常用的匹配特征主要有点状特征、线状特征和区域特征等 4. 立体匹配：根据对所选特征的计算,建立特征之间的对应关系,将同一个空间物理点在 不同图像中的映像 点对应起来. 立体匹配有三个根本的步骤组成： 1)从立体图像对中的一幅图像如左图上选择与实际物 理结构相应的图像特征；2)在另一幅图像如右图中确定出同一物理结构的对应图像特征； 3) 确定这两个特征之间的相对位置,得到视差.其中的步骤 2是实现匹配的关键. 5. 深度确定 通过立体匹配得到视差图像之后,便可以确定深度图像,并恢复场景 3-D 信息. 三.Triclops 库中的数据流程 Triclops 库中的数据流程如下列图所示.系统首先从相机模型中获得 raw 格式的图像,最 终将其处理成深度图像.在系统中有两个主要的处理模块. 第一个处理模块是一个应用了低 X, 'C B -X le^ D isp arity D isp a rity z, ■c D isp arity 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, (1-2) 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,
双目视觉中的光学原理
机器双目视觉中的光学原理 人类的视觉不仅可以分辨出颜色、外形等特征，也可以分辨深度特征，原因在于人有双目，通过双目所看到不同图像的差别，人就可以分辨出物体的深度信息（位于身体的前后）。 单纯一张图片并没有深度信息，读者可以试着将左右食指放置于面前不同距离处（此距离不宜过大否则人可以通过常识判断出小的在远方），然后用一只眼睛观察两个指头的前后关系，一般会很难判断出前后关系，可是睁开双目再次观察，前后关系就一目了然。 本例说明人眼判断深度信息是依靠两只眼睛所获取的图像区别，只有这种差别产生，才能准确分辨前后信息。实际上3d 电影就是通过光学偏振原理为左右眼提供不同的图像信息来产生三维效果的。 双目光学原理有很广泛的应用，在很多自动控制领域可以帮助机器定位，在如机器零件的自动检测、智能机器人控制、生产线的自动监控等;在国防和航天等领域，双目视觉也具有较重要的意义，如运动目标的自动跟踪与识别、自主车导航及空间机器人的视觉控制等。本文就双目视觉的极轴光学原理进行简单的讨论。 立体视觉系统由左右两部摄像机组成。如图所示，图中分别以下标l和r标注左、右摄像机的相应参数。世界空间中一点A(X，Y，Z)在左右摄像机的成像面Cl和Cr上的像
点分别为al(ul，vl)和ar(ur，vr)。这两个像点是世界空间中同一个对象点A的像，称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点，分别作它们与各自相机的光心Ol和Or的连线，即投影线alOl和arOr，它们的交点即为世界空间中的对象点A(X，Y，Z)。这就是立体视觉的基本原理。 在平行光轴的立体视觉系统中，左右两台摄像机的焦距及其它内部参数均相等，光轴与摄像机的成像平面垂直，两台摄像机的x轴重合，y轴相互平行，因此将左摄像机沿着其x轴方向平移一段距离b（称为基线baseline）后与右摄像机重合。 由空间点A及左右两摄像机的光心Ol、Or确定的极平面（Epipolar plane）分别与左右成像平面Cl、Cr的交线pl、pr为共轭极线对，它们分别与各自成像平面的坐标轴ul、ur
双目视觉成像原理
双目视觉成像原理 双目视觉成像原理是指人类双眼通过视网膜接收到的图像信息，通过大脑的处理，形成我们对三维物体位置、深度和距离等感知能力。这种成像原理是基于人类拥有两只眼睛，每只眼睛分别观察同一场景的不同角度所形成的视差来计算图像的深度信息。 首先，我们了解一下人眼的构造。人眼是由眼球、角膜、晶状体、虹膜、瞳孔、视网膜等组成。其中，眼球是一个球状的结构，其中包含有视网膜，视网膜上有大量视觉感受器，即视杆细胞和视锥细胞。当外界的光线通过角膜和晶状体折射后进入眼球，最终在视网膜上形成图像。 当我们观察其中一物体时，双眼分别从不同的位置观察到该物体，这就导致了两只眼睛所观察到的图像中存在一定的视差。视差是指物体在两只眼睛中的位置差异，也可以理解为左右眼所看到的图像不完全相同，这种不同主要体现在物体的位置上。 根据视差的理论，当物体远离我们看时，两个视点之间的差距较小，视差也较小；而当物体靠近我们时，两个视点之间的差距增大，视差也增大。通过大脑对所观察到的图像进行处理，我们可以根据视差推断出物体的距离和深度信息。 在图像匹配方面，大脑会将两只眼睛所观察到的图像进行比较，找出两个图像中相似的部分，这个过程被称为视网膜对应。大脑会将两个图像的每个像素点进行比较，找到相同的点。这些相同的点可以被视作是两个视点中物体的同一点，在计算深度时非常重要。 在深度计算方面，大脑通过视差来估算物体的深度。根据视差原理，当物体离我们越近时，它在两个视网膜上的位置差距就越大；反之，当物
体离我们越远时，它在两个视网膜上的位置差距就越小。大脑会根据这个差距来计算物体的距离和深度。 另外，人类在使用双目视觉成像原理时，还会利用一些额外的线索来帮助深度感知，比如大小大小线索、运动感知线索、重合线索等。这些线索可以帮助我们更准确地感知物体的深度和距离。 通过双目视觉成像原理，人类可以更好地感知和理解三维空间中的物体。利用这一原理，我们可以进行深度感知、距离判断和物体识别等。这对于我们日常生活、驾驶、运动等活动都具有重要意义。双目视觉成像原理的研究还为计算机视觉领域的发展提供了借鉴和启示，使得计算机也能够模仿人类的双目视觉来进行图像处理和识别。
双目标定原理
双目标定原理 双目标定是计算机视觉领域中的一个基础问题，它的目标是通过双目相机获取的图像数据来确定相机的内外部参数，从而准确地计算出双目相机与物体之间的距离。 双目目标定的原理基于视差原理和三角测量原理。视差原理是指当一个物体在不同的视点下，其位置在图像中的像素坐标会有所不同。通过测量这种差异，我们可以计算出相机到物体的距离。三角测量原理是指利用两个视点，我们可以构建一个三角形，通过已知的两个边长和一个夹角，可以计算出另一条边的长度，即物体到相机的距离。 双目目标定的步骤如下： 1. 放置双目相机：将两个摄像头平行地放置在同一水平线上，确保它们之间的距离是已知的。 2. 拍摄标定板：在相机的视野范围内，放置一个标定板，标定板上有一些已知大小的特征点或者棋盘格纹理。通过拍摄标定板的图像，我们可以得到一系列双目图像对。 3. 提取特征点：通过图像处理算法，可以自动提取出标定板上的特征点。对于棋盘格纹理来说，可以根据其亮度和对比度的变化来提取角点。 4. 计算视差：对于双目图像对来说，通过计算两个图像中对应特征点的像素坐标的差异，即视差，可以得到相机与物体之间
的距离。视差越大，物体离相机越近。 5. 计算内外参数：通过已知的标定板的真实尺寸和视差值，可以使用三角测量原理来计算相机的内外参数。内参数包括相机的焦距、主点坐标和径向畸变等，外参数包括相机的位置和方向。 6. 优化参数：由于标定过程中可能存在误差，需要对得到的参数进行优化，以提高标定的精度。 通过双目目标定，我们可以得到双目相机的内外参数，从而可以在后续的计算机视觉任务中准确地计算出物体与相机之间的距离。这对于立体匹配、三维重构以及虚拟现实等领域的应用具有重要的意义。 总之，双目目标定原理基于视差原理和三角测量原理，通过拍摄标定板的图像和计算特征点的视差，可以计算出相机的内外参数，从而准确地计算出物体与相机之间的距离。双目目标定是计算机视觉领域中一个基础且重要的问题，对于提高计算机视觉任务的准确性和可靠性具有重要的意义。
双目视觉测距原理
双目视觉测距原理 双目视觉测距的原理可以用三角形的几何关系来解释。人眼与物体之 间的距离可以表示为视差（disparity）或视差角（disparity angle）， 它是指物体在两只眼睛视网膜上成像的像素差异。当物体离眼睛越近时， 视差越大；当物体离眼睛越远时，视差越小。 为了实现双目视觉测距，需要采集两只眼睛的成像数据，并进行一系 列的处理算法来计算视差。首先，需要对两个成像系统进行标定，确定它 们的相对位置和视角差异。然后，将两个成像系统获取的图像进行校正， 以消除由于成像系统的畸变和误差引起的差异。 接下来，需要进行特征点匹配，将左右两个图像中对应的特征点进行 匹配。这可以通过提取特征点并利用特征描述子进行匹配来实现。匹配后，可以计算特征点的视差，并将视差转化为物体距离。 其次，特征点匹配的准确性也对测距精度有着重要影响。如果匹配算 法对图像中的特征点无法准确匹配，就会导致视差计算的误差。 此外，环境光照的变化、特征点的遮挡和背景复杂度等因素也会影响 双目视觉测距的精度。因此，为了提高测距的精度，需要采用适当的成像 系统和算法，并对视觉系统进行合理的标定和校正。 双目视觉测距技术具有广泛的应用前景。它可以用于机器人导航、三 维重建、虚拟现实等领域。在机器人导航中，双目视觉测距可以帮助机器 人感知周围环境，避免障碍物，并规划安全路径。在三维重建中，双目视 觉测距可以用于获取场景的深度信息，从而实现高精度的三维重建。在虚 拟现实中，双目视觉测距可以用于人体姿态估计和手势识别，从而实现更 加自然和直观的交互体验。
总之，双目视觉测距是一种通过观察物体在两只眼睛视网膜上的成像 差异来计算物体距离的技术。它的原理是基于人眼的视觉系统，通过标定、校正和特征点匹配等算法来实现。双目视觉测距技术具有广泛的应用前景，可以在机器人导航、三维重建和虚拟现实等领域发挥重要作用。
双目视觉成像原理
双目视觉成像原理 1.引言 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。 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。双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。 2.双目立体视觉系统 立体视觉系统由左右两部摄像机组成。如图一所示，图中分别以下标L和r标注左、右摄像机的相应参数。世界空间中一点A(X，Y，Z)在左右摄像机的成像面C L和C R上的像点分别为al(ul，vl)和ar(ur，vr)。这两个像点是世界空间中同一个对象点A的像，称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点，分别作它们与各自相机的光心Ol和Or的连线，即投影线alOl和arOr，它们的交点即为世界空间中的对象点A(X，Y，Z)。这就是立体视觉的基本原理。 图1：立体视觉系统 3.双目立体视觉相关基本理论说明 3．1 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2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2所示。事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后，图2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