双目视觉立体匹配算法研究
《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。
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，双目视觉技术已成为三维重建、机器人导航、自动驾驶等领域的重要技术手段。
其中，立体匹配算法作为双目视觉技术的核心，其性能的优劣直接影响到整个系统的精度和稳定性。
本文旨在研究基于双目视觉的立体匹配算法，探讨其原理、方法及应用，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、双目视觉原理及立体匹配算法概述双目视觉技术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场景的图像信息，然后通过立体匹配算法对两幅图像进行匹配，从而获取场景的三维信息。
立体匹配算法是双目视觉技术的核心，其主要任务是在两个视图的像素之间找到对应的匹配点。
目前，常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法和基于相位的匹配算法等。
其中，基于区域的匹配算法具有较高的精度，但计算量大；基于特征的匹配算法计算量较小，但易受噪声和光照变化的影响；基于相位的匹配算法具有较好的抗干扰性和鲁棒性。
三、基于双目视觉的立体匹配算法研究（一）算法原理及流程本文研究了一种基于区域和特征的混合立体匹配算法。
该算法首先提取两幅图像中的特征信息，如边缘、角点等；然后，在特征匹配的基础上，利用基于区域的匹配算法对剩余区域进行精细匹配。
该算法既提高了匹配精度，又降低了计算量。
（二）算法优化及改进针对传统立体匹配算法在复杂场景下易出现误匹配的问题，本文提出了一种基于全局能量的优化方法。
该方法通过引入能量函数，将立体匹配问题转化为能量最小化问题，从而提高了匹配的稳定性和准确性。
此外，本文还研究了多尺度、多方向的特征提取方法，以提高特征匹配的鲁棒性。
四、立体匹配算法的应用（一）三维重建基于双目视觉的立体匹配算法可以用于三维重建。
通过获取场景的两个视图，并利用立体匹配算法获取视差图，然后根据视差图和相机参数进行三维重建，从而得到场景的三维模型。
该技术广泛应用于虚拟现实、游戏开发、工业检测等领域。
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目视觉立体匹配算法在三维重建、机器人导航、自动驾驶等领域得到了广泛应用。
本文旨在研究基于双目视觉的立体匹配算法，探讨其原理、方法及实际应用，以期为相关领域的研究提供参考。
二、双目视觉立体匹配算法原理双目视觉立体匹配算法是通过模拟人类双眼视觉原理，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，通过计算两幅图像间的视差，从而恢复出场景的三维信息。
立体匹配是双目视觉的核心问题，其基本原理包括特征提取、特征匹配、视差计算等步骤。
1. 特征提取：在两幅图像中提取出具有代表性的特征点，如角点、边缘点等。
这些特征点将用于后续的匹配过程。
2. 特征匹配：利用一定的匹配算法，如基于区域的匹配、基于特征的匹配等，在两幅图像中寻找对应的特征点。
3. 视差计算：根据匹配得到的特征点，计算视差图。
视差图反映了场景中各点在两幅图像中的相对位移，从而可以恢复出场景的三维信息。
三、立体匹配算法研究针对双目视觉立体匹配算法，本文重点研究了以下几种方法：1. 基于区域的匹配算法：该类算法通过计算两幅图像中对应区域的相似性来寻找匹配点。
常见的区域匹配算法包括块匹配、窗口匹配等。
2. 基于特征的匹配算法：该类算法通过提取图像中的特征点，如角点、边缘点等，进行特征匹配。
常见的特征匹配算法包括SIFT、SURF等。
3. 视差计算优化方法：为了提高视差计算的精度和效率，研究者们提出了多种优化方法，如引入先验知识、利用多尺度信息、采用半全局匹配算法等。
四、立体匹配算法应用双目视觉立体匹配算法在多个领域得到了广泛应用，如三维重建、机器人导航、自动驾驶等。
本文将重点介绍其在以下两个领域的应用：1. 三维重建：通过双目视觉立体匹配算法，可以恢复出场景的三维信息，从而实现三维重建。
三维重建技术在游戏开发、虚拟现实、医疗影像处理等领域具有广泛应用。
2. 自动驾驶：双目视觉立体匹配算法可以用于自动驾驶系统的环境感知。
基于深度学习的双目立体视觉关键技术研究
基于深度学习的双目立体视觉关键技术研究随着深度学习技术不断地深入发展，其在计算机视觉领域的应用得到了越来越广泛的探索和应用，其中双目立体视觉技术便是其中的一个重要方向。
那么，基于深度学习的双目立体视觉关键技术究竟是什么？它有什么作用和应用场景呢？本文将对这些问题进行一定的探讨和分析。
一、什么是双目立体视觉技术？双目立体视觉技术是一种通过两个摄像机分别拍摄同一场景的图像，然后通过计算机视觉技术将这两张图像进行配对，最终得到一个三维的深度图像，以模拟人类双眼观察物体的效果。
相对于单目视觉技术，双目立体视觉技术能够提供更加丰富的信息，包括物体的距离、深度、大小等，这在机器人导航、三维重建、虚拟现实、安防监控等领域都有着广泛的应用。
二、基于深度学习的双目立体视觉关键技术传统的双目立体视觉技术主要是通过构建匹配代价函数，利用像素级别的匹配方法获取两幅图像之间的对应关系，并进而计算出深度信息。
然而，由于环境、光照、物体材质等因素的影响，传统的双目立体视觉技术往往难以获得准确的深度信息。
基于深度学习的双目立体视觉技术则可以通过神经网络的学习和训练，将图像中的区域特征提取出来，进而实现更加精准和准确的深度信息获取。
具体来说，基于深度学习的双目立体视觉关键技术主要包括以下方面：1、基于神经网络的立体匹配算法传统的立体匹配算法主要是通过计算左右两个视角内不同像素之间的匹配代价，并选择匹配代价最小的一组像素作为匹配结果。
而基于深度学习的立体匹配算法则是通过训练一个深度卷积神经网络（CNN）来提取出深度信息的特征，再通过卷积核匹配图像，从而获取更加精准和准确的深度信息。
2、深度学习的特征提取和表示学习利用深度学习模型可以对图像进行特征提取和表示学习，将图像中的区域特征提取出来，包括边缘、角点、纹理等。
这些特征能够进一步用于深度估计和视差计算等任务中，以提升深度信息的准确度和精度。
3、基于深度学习的图像生成和增强技术基于深度学习的图像生成和增强技术可以通过生成对抗网络（GAN）和卷积神经网络将图像进行合成和增强。
双目视觉立体匹配算法研究
双目视觉立体匹配算法研究双目视觉立体匹配算法是计算机视觉领域中的一项重要研究内容，主要是通过分析两个视野稍有不同的图像，来确定每个像素点在三维空间中的位置。
立体匹配算法的研究旨在通过计算机模拟人眼的视觉感知能力，实现深度信息的获取和三维重建，为许多计算机视觉应用提供基础支持。
目前，双目视觉立体匹配算法主要包括了基于图像的局部匹配算法和全局匹配算法两类。
基于图像的局部匹配算法是立体匹配算法中最简单的一种方法，它主要通过比对两个图像中的像素，寻找最佳的匹配对应点。
常见的方法包括以下几种：1.窗口匹配算法：将两个图像中的局部窗口进行匹配，通过比较窗口中像素的相似性来确定最佳匹配。
2.匹配代价算法：基于窗口匹配的原理，通过定义匹配误差度量指标（如均方差、绝对差等），计算每个像素点的匹配代价。
3.匹配代价聚合算法：将匹配代价进行聚合，通过横向、纵向或斜向的扫描来减少误差，并提高匹配效率。
然而，基于图像的局部匹配算法存在几个问题，如像素间的不连续性、边界的不唯一性等。
因此，全局匹配算法应运而生，主要用于解决这些问题。
常见的全局匹配算法包括以下几种：1.动态规划算法：以图像像素为节点构建图，通过最小化能量函数来寻找最佳匹配点。
2.基于图割算法：将图像像素看作图中顶点，以像素之间的关系为边，通过割集的划分来确定最佳匹配点。
3.代价聚合算法：通过代价聚合来减少匹配误差，常用的方法有图像金字塔、多尺度匹配等。
此外，近年来，深度学习技术的快速发展，也为双目视觉立体匹配算法的研究带来了新的思路。
采用深度学习模型进行立体匹配可以有效地解决传统算法中存在的问题，提高匹配的准确性和鲁棒性。
常见的深度学习方法包括使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和匹配，使用生成对抗网络（GAN）进行深度图像估计等。
总之，双目视觉立体匹配算法的研究涉及到图像处理、计算机视觉、优化算法等多个领域，目前已经取得了很多重要的研究成果。
随着计算机硬件性能的不断提高和深度学习技术的迅速发展，双目视觉立体匹配算法将在未来更广泛地应用于三维重建、虚拟现实、自动驾驶等领域。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言双目立体视觉技术是计算机视觉领域中的一项重要技术，它通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，再通过一系列的图像处理技术，实现三维重建。
其中，立体匹配算法是双目立体视觉三维重建的关键技术之一。
本文将重点研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，并分析其原理、方法和存在的问题及解决方法。
二、立体匹配算法的基本原理和常用方法1. 立体匹配算法的基本原理立体匹配算法是利用双目相机获取的左右两幅图像中的视差信息，通过匹配算法找出同一场景在不同视角下的对应点，进而实现三维重建。
其基本原理包括四个步骤：图像预处理、特征提取、立体匹配和三维重建。
2. 常用立体匹配算法（1）基于区域的立体匹配算法：该算法通过计算左右图像中每个像素点周围的区域相似度来确定视差值。
其优点是精度高，但计算量大，实时性较差。
（2）基于特征的立体匹配算法：该算法先提取左右图像中的特征点，再通过特征匹配来计算视差值。
其优点是计算量小，实时性好，但需要较好的特征提取算法。
（3）基于相位的立体匹配算法：该算法利用相位信息来计算视差值，具有较高的精度和稳定性。
但其对噪声敏感，且计算量较大。
三、存在的问题及解决方法1. 匹配精度问题：由于光照、遮挡、透视畸变等因素的影响，立体匹配算法的精度会受到影响。
为了提高匹配精度，可以采用多尺度、多特征融合的方法，提高特征提取的准确性和鲁棒性。
2. 实时性问题：在实际应用中，要求立体匹配算法具有较高的实时性。
为了解决这一问题，可以采用优化算法、硬件加速等方法来降低计算量，提高运算速度。
3. 视差图问题：视差图是立体匹配算法的重要输出结果之一。
视差图的质量直接影响着三维重建的精度和效果。
为了提高视差图的质量，可以采用多约束条件下的优化算法、后处理等方法来优化视差图。
四、研究进展与展望近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，双目立体视觉三维重建技术也取得了较大的进展。
双目立体匹配ncc算法
双目立体匹配的NCC算法是一种常用的图像处理技术，用于在双目立体视觉系统中实现图像匹配。
双目立体视觉是一种通过分析两个不同视角的图像来确定物体三维信息的技术。
在双目立体匹配过程中，NCC算法被广泛应用于寻找两幅图像之间的相似区域。
NCC算法的基本原理是通过计算两个图像之间的相关系数来匹配图像。
相关系数是一种衡量两个变量之间相似性的度量，其值范围在-1到1之间。
当两个图像之间的相似区域越大时，相关系数值越大。
NCC算法的基本步骤包括：1. 计算两幅图像的卷积：使用一个滤波器（如高斯滤波器）对两幅图像进行卷积，以提取图像中的特征。
2. 计算相关系数：将卷积后的结果进行求和，并除以图像大小和卷积核大小的内积，得到相关系数矩阵。
3. 阈值处理：对相关系数矩阵进行阈值处理，以排除不相关区域的影响。
通常使用软阈值处理方法，以保证匹配质量的同时减小计算量。
4. 找到匹配区域：根据阈值处理后的相关系数矩阵，找到匹配区域。
通常采用自适应阈值法，根据图像的局部特征动态调整阈值，以提高匹配精度。
5. 优化匹配结果：对找到的匹配区域进行优化，如平滑、锐化等操作，以提高立体匹配的质量。
在双目立体匹配中，NCC算法的应用优势在于其计算速度快、精度较高。
通过使用合适的滤波器和阈值处理方法，NCC算法可以在保证匹配精度的同时减小计算量，提高处理速度。
此外，NCC算法还可以处理不同视角、光照和噪声条件下的图像，具有较强的鲁棒性。
在实际应用中，双目立体匹配的NCC算法通常与其他技术相结合，如特征点提取、特征匹配和三角测量等，以实现精确的立体视觉应用，如自动驾驶、机器人导航和医学影像等。
通过双目立体匹配技术，可以获取更加精确的三维信息，为各种应用提供更可靠的支撑。
总之，双目立体匹配的NCC算法是一种常用的图像处理技术，用于在双目立体视觉系统中实现图像匹配。
通过使用合适的滤波器和阈值处理方法，NCC算法可以在保证匹配精度的同时提高处理速度和鲁棒性。
《2024年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，计算机视觉技术在众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、三维重建、无人驾驶等领域中发挥着重要作用。
本文旨在研究基于双目立体视觉的定位和识别技术，探讨其原理、方法及应用领域，以期为相关领域的研究提供参考。
二、双目立体视觉技术原理双目立体视觉技术是通过模拟人眼视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，再通过图像处理技术提取出场景的三维信息。
其主要原理包括摄像机标定、图像预处理、特征提取与匹配、三维信息重建等步骤。
1. 摄像机标定摄像机标定是双目立体视觉技术中的重要环节，它旨在确定摄像机的内部参数和外部参数。
内部参数包括摄像机焦距、主点坐标等，外部参数则描述了摄像机与世界坐标系之间的关系。
通过标定，可以获取到摄像机在三维空间中的位置和方向。
2. 图像预处理图像预处理包括灰度化、去噪、二值化等操作，旨在提高图像的质量，以便后续的特征提取与匹配。
其中，灰度化可以将彩色图像转换为灰度图像，降低计算复杂度；去噪可以消除图像中的噪声干扰；二值化则将图像转换为二值图像，便于特征提取。
3. 特征提取与匹配特征提取与匹配是双目立体视觉技术的核心步骤。
通过提取图像中的特征点、线、面等信息，建立场景的三维模型。
特征匹配则是根据提取的特征信息，在两个相机获取的图像之间寻找对应关系，为三维信息重建提供依据。
三、双目立体视觉定位技术双目立体视觉定位技术是利用双目立体视觉系统获取场景的三维信息，实现目标的定位。
其主要方法包括基于特征点的定位方法和基于区域匹配的定位方法。
1. 基于特征点的定位方法该方法首先在两个相机获取的图像中提取特征点，然后通过特征匹配找到对应关系，最后利用三角测量原理计算目标的三维坐标。
该方法具有较高的精度和稳定性，适用于各种复杂环境。
2. 基于区域匹配的定位方法该方法通过在两个相机获取的图像中寻找相同的区域，然后利用区域内的像素信息进行匹配，实现目标的定位。
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20060201
东北大学硕士学位论文
双目视觉立体匹配算法研究
摘要
摘要
双日视觉是计算机视觉领域的一个重要组成部分。双目视觉研究中的关键技术摄 像机标定和立体匹配一直是研究的热点。
ｄｏｅｓ ｎｏｔ ｉｎｃｌｕｄｅ ｔｈｅ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｏｆｍａｔｃｈｉｎｇ． Ｔｈｅ ｓｅｃｏｎｄ ｐａｒｔ ｏｆ ｔｈｉｓ ｔｈｅｓｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ａ ｒｏｂｕｓｔ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｔｗｏ
ｕｎｃａｌｉｂｒａｔｅｄ ｉｍａｇｅｓ．Ｔｈｉｓ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｈａｓ ｂｅｅｎ ｒｅａｌｉｚｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｒｅｓｕｌｔ ｉｓ ｇｉｖｅｎ． Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｕｎｃａｌｉｂｒａｔｅｄ ｉｍａｇｅｓ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｓｔｅｐ ｏｆ ｉｍａｇｅ－ｂａｓｅｄ ３Ｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．Ａｔ ｆｉｒｓｔ，
ｔｈｉｓ ｐａｒｔ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ｓｏｍｅ ｔｈｅｏｒｙ ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ｗｈｉｃｈ ｉｎｃｌｕｄｅｓ ｅｐｉｐｏｌａｒ ｇｅｏｍｅｔｒｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｔｈｅｏｒｙ
ｏｆ ｍａｔｃｈｉｎｇ．Ａｎｄ ｔｈｅｎ ａ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｔｗｏ ｕｎｃａｌｉｂｒａｔｅｄ ｉｍａｇｅｓ ｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄ．Ｔｈｉｓ ａｐｐｒｏａｃｈ ｉｓ ｔｏ ｕｓｅ ｓｏｍｅ ｃｌａｓｓｉｃａｌ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｔｏ ｆｉｎｄ ａｎ ｉｎｉｔｉａｌ ｓｅｔ ｏｆ ｍａｔｃｈｅｓ，ｍａｄ ｔｈｅｎ
计算机视觉使用的理论方法主要是基于几何、概率、运动学与三维重构的视觉计 算理论，它的理论基础包括射影几何学、刚体运动力学、概率与随机过程、图像处理、 人工智能等。计算机视觉要达到的最终目的是实现计算机对三维景物世界的理解，即 实现人类视觉系统的某些功能。
为了达到计算机视觉的目的，通常有两种技术途径可以利用【２１。第一种是仿生学 方法，即从分析人类视觉入手，利用大自然提供给我们的最好参考系——人类视觉系 统，建立视觉过程的计算模型，然后利用计算机系统予以实现。第二种是工程方法， 即脱离人类视觉系统框架的约束，利用一切可行的和实用的技术手段实现视觉功能。 由于仿生学方法的进展缓慢，现在计算机视觉的研究大多使用工程方法。
ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｕｓｅｄ ｏｎ ａ ｖｅｈｉｃｌｅ ｉｓ ｒｅａｌｉｚｅｄ．Ｔｈｉｓ ｂｉｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｃｏｕｌｄ ｇｅｔ ｔｈｅ
ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｂａｌｌ ｉｎ ｒｅａｌ ｔｉｍｅ．Ｔｈｉｓ ｂｉｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎｃｌｕｄｅｓ ｃａｍｅｒａ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ， ｖｉｄｅｏ ｃａｐｔｕｒｉｎｇ，ｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ｓｙｓｔｅｍ ｔｒａｎｓｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｅｔｃ．Ｂｕｔ ｔｈｉｓ ｐａｒｔ
关键词：双目视觉；立体匹配；摄像机标定；基础矩阵；对极几何；视频流捕捉
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Ａｂｓｔｒａｃｔ
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ｔｈｅ ｂｉｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ ｍａｔｃｈｉｎｇ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ａｂｓｔｒａｃｔ
Ｂｉｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ ｉｓ ａｌｌ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｐａｒｔ ｏｆ ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｖｉｓｉｏｎ．Ｃａｍｅｒａ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ａｎｄ
本文由两部分组成，分别对双目视觉的算法和未标定图像的立体匹配进行了研究 和算法的实现。
在本文的第一部分，首先阐述了摄像机标定的基本原理，然后对双目视觉的理论 进行了研究，同时介绍，一个自己实现的位于移动小车上的双目视觉系统。这个双目 视觉系统利用双目视觉的原理实现对小球的实时定位。在此双目视觉系统的实现中涉 及摄像机标定、视频流捕捉、图像处理和坐标系转换等方面内容。
Ｇｅｏｍｅｔｒｙ；Ｖｉｄｅｏ Ｃａｐｔｕｒｅ
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１．１引言
第一章绪论
第一章绪论
计算机视觉是计算机科学与人工智能的一个重要分支，在近三十年有了突飞猛进 的发展。可以预言，这种发展势头还将保持一个相当长的时期。原因很清楚，“百闻不 如一见”，视觉信息在人类活动所涉及的各种信息中所占比重最大，由于它独特的空间 特性和结构特性，不能为其它任何信息所代替【１１。
最后一个硬件层次，是要回答“如何用硬件实现以上算法”。
区分以上三个不同层次，对于深刻理解计算机视觉与生物视觉系统以及它们的关系
都是有益的。目前计算机视觉的研究工作主要在前两个层次，即计算理论，表达与算法
层次。对于硬件实现，目前只有比较成熟的部分，如低层次处理中的去噪声和边缘抽取；
对简单二维物体识别及简单场景下的视觉方法，已有专用芯片或其它并行处理体系结构
方面的研究与试验产品；从系统上构造一般的视觉系统，虽有一些尝试，但一般并不成 功。
１．２．２视觉信息处理的三个阶段
Ｍａｒｔ从视觉计算理论出发，将系统分为自下而上的三个阶段，即视觉信息从最初的 原始数据（二维图像数据）到最终对三维环境的表达经历了三个阶段的处理【３１。第一阶 段构成所谓“要素图”或“基元图”（ｐｒｉｍａｒｙ ｓｋｅｔｃｈ），基元图由二维图像中的边缘点、 直线段、曲线、顶点、纹理等基本几何元素或特征组成；第二阶段，Ｍａｒｒ称为对环境的 ２．５维描述，２．５维描述是一种形象的说法，意即部分的、不完整的三维信息描述，用“计 算”的语言来讲，就是重建三维物体在观察者为中心的坐标系下的三维形状与位置。当 人眼或摄像机观察周围环境物体时，观察者对三维物体最初是以自身的坐标系来描述 的；另外，我们只能观察到物体的一部分（另一部分是物体的背面或被其它物体遮挡的 部分）。这样，重建的结果是以观察者坐标系下描述的部分三维物体形状，称为２．５维描 述。这一阶段中存在许多并行的相对独立的模块，如立体视觉、运动分析、由灰度恢复 表面形状等不同处理单元。２．５维捅述是不够的，事实上，从各种不同角度去观察物体， 观察到的形状都是不完整的，不能设想，人脑中存有同一物体所有可能的观察角度看到 的物体形象，以用来与所谓的物体的２．５维描述进行匹配与比较，因此，２．５维描述必须 进一步处理得到物体的完整三维描述，并且必须是物体本身某一固定坐标系下的描述， 这一阶段称为第：：阶段，即三维阶段。
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第一章绪论
立体视觉原理。在立体电影拍摄中，用两个摄像机同时拍摄，而在放映时，将两个摄 像机拍摄的图像同时投影到屏幕上，并利用偏振光的原理，使人的双眼分别看到左右 摄像机拍摄的图像，从而使人感到真实三维场景的立体感Ｉ３１。在计算机立体视觉系统 中，也可以利用摄像机从不同角度获取同一景物的两幅图像，然后利用三维重建原理， 由计算机重建景物的三维形状，恢复出物体的空间位置信息。
ｃａｍｅｒａ Ｔｈｅ ｆｉｒｓｔ ｐａｒｔ ｏｆ ｔｈｉｓ ｔｈｅｓｉｓ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｏｆ
ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ，ａｎｄ
ｔｈｅｎ ｒｅｓｅａｒｃｈｅｓ ｏｎ ｔｈｅ ｔｈｅｏｒｙ ｏｆ ｂｉｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ．Ａｔ ｌａｓｔ，ａ ｂｉｎｏｃｕｌａｒ ｖｉｓｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｗｈｉｃｈ
ＭａｌＴ计算视觉理论有两个核心论点：
（１）人类视觉的主体是重构可见表面的几何形状： （２）人类视觉的重构过程是可以通过计算的方式完成的。 下面从几个方面来描述这一理论框架。
１．２．１视觉系统研究的三个层次 Ｍａｒｔ从信息处理系统的角度出发，认为对此系统的研究应分为三个层次，即计算理
论层次、表达（ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）与算法层次、硬件实现层次ｌ…。 计算理论层次要回答系统各个部分的计算目的与计算策略，亦即各部分的输入输出
１．２ Ｍａｒｔ的计算视觉理论框架
二十世纪八十年代初，Ｍａｒｃ首次从信息处理的角度综合了图像处理、心理物理学、 神经物理学及临床神经病学的研究成果，提出了第一个较为完善的视觉系统框架，这一 框架虽然在细节甚至在主导思想方面尚存在大量不完备的方面，许多方面还有许多争 议，但至今仍是广大计算机视觉工作者接受的基本框架。计算机视觉这门学科的形成， 应该说与这一理论框架有密切的关系【３１。
ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ ｍａｔｒｉｘ ｉｓ ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｓｅｔｓ．Ｍｏｒｅ ｍａｔｃｈｅｓ ａｒｅ ｅｖｅｎｔｕａｌｌｙ ｆｏｕｎｄ
ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｒｅｃｏｖｅｒｅｄ ｅｐｉｐｏｌａｒ ｇｅｏｍｅｔｒｙ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｂｉｎｏｃｕｌａｒ Ｖｉｓｉｏｎ；Ｍａｔｃｈｉｎｇ；Ｃａｍｅｒａ Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ；Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ Ｍａｔｒｉｘ；Ｅｐｉｐｏｌａｒ
计算机视觉发展近２０多年来有两大事件，一是二十世纪八十年代的Ｍａｒｒ计算视 觉理论使计算机视觉成为－ｆｌ独立科学；二是二十世纪九十年代提出的摄像机自标定 和分层重建思想使计算机视觉走出了低谷。
计算机视觉的中心任务就是对图像进行理解，其中包括对单幅图像的理解、对多 幅图像的理解和对视频图像的理解，理解的是物体的形状、位置和运动信息。从图像 处理与模式识别发展起来的计算机视觉研究方向主要是如何利用二维投影图像恢复三 维景物世界拉Ｊ。
计算机视觉有几个核心问题，对于单幅图像，核心是分割问题；对于多幅图像核 心是三维重构问题和运动分析。在基于图像的ｉ维重建中，未标定图像的立体匹配是 关键的步骤。
立体视觉是由多幅图像（一般是两幅）获取物体三维几何信息的方法。对生物视 觉系统，人们早就注意到，几乎所有具有视觉的生物都有两个眼睛。用两个眼睛同时 观察物体时，会有深度或远近的感觉。盘体电影之所以有逼真的深度感，也是仿造了
是什么，之间的关系是什么变换或具有什么约束。Ｍａｒｔ对视觉系统总的输入输出关系规 定了一个总的目标，即输入是二维图像，输出是由二维图像“重建”（ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）出 来的三维物体的位置与形状。Ｍａｒｔ认为，视觉系统的任务是对环境中三维物体进行识别、 定位与运动分析，但这仅仅是～种对视觉行为（ｂｅｈａｖｉｏｒ）的目的性定义，而不是从计 算理论层次上的目的性定义。三维物体千差万别，应存在一种计算层次上的一般性目的 描述，达到了这一“甘的”，则不管是什么具体的物体，视觉任务均可完成。Ｍａｒｒ认为， 这１“目的”，就是要通过视觉系统，重建三维物体的形状、位置，而且，如果在每。 时刻，部能做到这’＋点，则运动钉析也可以做剑。对视觉系统的各个层次与模块，Ｍａｒｒ 也仞步给出了计算ｆ里论层次ｔ：的｝｛杯，