双目立体视觉系统的非线性模型建立
《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》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，其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场景的图像信息，进而实现三维重建。
而立体匹配算法作为双目立体视觉三维重建中的关键技术，其准确性和效率直接影响到三维重建的效果。
本文旨在研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，分析其原理、优缺点及改进方法，为进一步优化三维重建效果提供理论支持。
二、双目立体视觉原理双目立体视觉原理基于视差原理，即通过两个相机从不同角度拍摄同一场景，获取场景的左右两个视图。
通过分析这两个视图中的像素对应关系，可以计算出场景中各点的三维坐标，从而实现三维重建。
其中，立体匹配算法是获取像素对应关系的关键。
三、立体匹配算法研究3.1 算法概述立体匹配算法是双目立体视觉三维重建中的核心算法，其主要任务是在左右视图中寻找对应点。
常见的立体匹配算法包括基于区域、基于特征和基于相位的方法。
这些方法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。
3.2 基于区域的立体匹配算法基于区域的立体匹配算法通过计算左右视图中的像素灰度或颜色差异来寻找对应点。
该方法具有较高的匹配精度，但计算量大，易受光照、噪声等因素的影响。
常见的基于区域的立体匹配算法包括块匹配法、区域生长法等。
3.3 基于特征的立体匹配算法基于特征的立体匹配算法通过提取左右视图中的特征点（如角点、边缘等），然后根据特征点的相似性进行匹配。
该方法具有较高的鲁棒性，对光照、噪声等有一定的抵抗能力。
常见的特征提取方法包括SIFT、SURF等。
3.4 算法优缺点及改进方法每种立体匹配算法都有其优缺点。
例如，基于区域的算法精度高但计算量大；基于特征的算法鲁棒性高但可能丢失部分细节信息。
针对这些问题，研究者们提出了多种改进方法，如结合多种算法的优点进行融合匹配、优化特征提取和匹配策略等。
此外，随着深度学习和人工智能的发展，基于深度学习的立体匹配算法也逐渐成为研究热点，其在复杂场景下的匹配效果有了显著提升。
双目立体视觉测量系统的设计与实现
双目立体视觉测量系统的设计与实现接下来，双目立体视觉测量系统的软件设计包括图像采集、图像处理、视差计算和三维坐标计算四个主要模块。
图像采集模块负责从相机中获取图像数据，并对图像进行预处理。
预处理包括图像去噪、图像增强和图像矫正等操作。
去噪可以通过滤波算法（如中值滤波）去除图像中的噪声。
图像增强可以通过直方图均衡化等方法提高图像的对比度和清晰度。
图像矫正可以通过图像校正算法（如鱼眼畸变矫正）将图像映射到平面上。
图像处理模块主要用于提取图像中的特征点或特征区域。
特征点可以通过角点检测算法（如Harris角点检测）或边缘检测算法（如Canny边缘检测）进行提取。
特征区域可以通过图像分割算法（如GrabCut分割算法）进行提取。
视差计算模块利用图像间的视差关系来恢复物体的深度信息。
常用的视差计算算法包括基于基线的视差计算算法（如SAD、SSD、NCC算法）和基于全局优化的视差计算算法（如动态规划算法、图割算法）。
在进行视差计算之前，需要先对左右图像进行匹配，即找出对应的特征点或特征区域。
三维坐标计算模块通过视差与相机的内外参数之间的关系，将视差转化为三维物体的坐标。
根据视差与深度的关系，可以使用三角测量原理或基于标定板的方法进行三维坐标计算。
最后，双目立体视觉测量系统的实现需要对系统进行标定和精度评估。
系统标定常用的方法有基于相机投影模型的标定方法（如张氏标定法）和基于粗糙特征点的标定方法（如棋盘格标定法）。
精度评估可以通过与真实值的比对或与其他测量手段的比对来进行。
总之，双目立体视觉测量系统的设计与实现需要兼顾硬件和软件两方面的要素。
正确选择硬件设备、合理设计软件模块，并进行标定与评估，可以提高测量系统的稳定性和精度，满足实际应用的需求。
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》一、引言双目立体视觉技术是计算机视觉领域中重要的三维重建技术之一。
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，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。
本文旨在研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，探讨其原理、方法及优化策略。
二、双目立体视觉基本原理双目立体视觉的基本原理是基于视差原理，即人类双眼从不同角度观察同一物体时，会在大脑中形成立体的视觉效果。
在双目立体视觉系统中，两个相机从不同位置和角度拍摄同一场景，得到两幅具有一定视差的图像。
通过分析这两幅图像中的对应点，可以计算出场景中物体的三维信息。
三、立体匹配算法研究立体匹配算法是双目立体视觉三维重建的核心。
其基本思想是在两个视图中寻找对应点，然后根据对应点的位置差异计算视差图。
目前，常见的立体匹配算法包括基于区域、基于特征、基于相位和基于全局优化等方法。
3.1 基于区域的立体匹配算法基于区域的立体匹配算法通过比较两个视图中的像素或区域来寻找对应点。
其优点是简单易行，但容易受到光照、遮挡、噪声等因素的影响。
为了提高匹配精度和鲁棒性，研究者们提出了多种改进方法，如引入多尺度、多方向信息、使用自适应阈值等。
3.2 基于特征的立体匹配算法基于特征的立体匹配算法首先提取两个视图中的特征点，然后根据特征点的匹配关系计算视差图。
该类算法具有较高的鲁棒性和精度，尤其在处理复杂场景和动态场景时表现出较好的性能。
为了提高特征提取和匹配的效率，研究者们不断探索新的特征描述符和匹配策略。
3.3 优化策略为了提高立体匹配算法的性能，研究者们提出了多种优化策略。
其中包括引入半全局匹配算法、使用多视差图融合技术、引入深度学习等方法。
这些优化策略可以有效提高匹配精度、降低误匹配率，并提高算法的鲁棒性。
四、实验与分析为了验证本文所研究的立体匹配算法的性能，我们进行了大量实验。
实验结果表明，基于特征的立体匹配算法在处理复杂场景和动态场景时具有较高的精度和鲁棒性。
基于HALCON的双目立体视觉系统实现
基于HALCON的双目立体视觉系统实现双目立体视觉系统是一种模拟人眼观察物体的视觉系统，通过两个摄像机模拟人眼的双眼观察物体的方式，获取物体的三维信息。
HALCON是一种广泛应用于机器视觉领域的开发工具，可以用于开发和实现双目立体视觉系统。
双目立体视觉系统通过两个距离较短的摄像机成像同一个场景，利用两个图像的差异来计算场景中物体的深度信息。
在HALCON中，实现双目立体视觉系统的关键步骤包括相机校准、图像获取、图像匹配以及深度计算。
首先，进行相机校准。
双目相机系统的校准是获取准确三维信息的基础，HALCON提供了相机标定工具来获取相机的内参和畸变参数。
通过使用标定板或者特定的标定物体拍摄一组图像，可以通过HALCON的相机标定工具获取相机的校准参数。
接下来，进行图像获取。
使用两个相机同时拍摄同一个场景的图像，获取左右两个相机的图像。
HALCON提供了图像处理的函数和工具，可以方便地读取和处理图像。
然后，进行图像匹配。
通过对左右两个相机的图像进行匹配，找到对应的视差点对。
HALCON提供了多种图像匹配算法，可以根据具体的应用需求选择合适的算法，例如基于相似度的匹配算法、基于特征点的匹配算法等。
最后，进行深度计算。
根据图像匹配得到的视差点对，可以通过三角测量方法计算物体的深度信息。
HALCON提供了三角测量的函数和工具，可以根据视差和相机间的基线距离计算出物体的深度。
除了基本的双目立体视觉系统实现，HALCON还提供了丰富的图像处理和计算机视觉函数，可以进行目标检测、目标跟踪、图像分割等进一步的应用开发。
双目立体视觉系统在智能制造、机器人导航、自动驾驶等领域具有广泛应用。
通过HALCON的支持，可以方便地实现双目立体视觉系统，并为各种应用场景提供高效可靠的解决方案。
总结来说，基于HALCON的双目立体视觉系统实现，需要进行相机校准、图像获取、图像匹配和深度计算等步骤。
HALCON提供了丰富的函数和工具，可以方便地实现这些步骤，并为双目立体视觉系统的应用提供强大的支持。
立体视觉标定系统的分析与设计
立体视觉标定系统的分析与设计1 引言 摄像机标定是立体视觉测量的关键问题之一。
它的目的是确定三维物体的世界坐标系到摄像机图像坐标系的映射关系， 其中包括摄像机成像系统内外几何及光学参数的标定和两个或多个摄像机之间相对位置关系的标定。
根据不同的摄像机模型，摄像机标定可分为线性标定、非线性标定和两步法。
线性标定不考虑镜头畸变，简单快速，但 精度低；非线性标定考虑了畸变参数，但计算繁琐，速度慢；两步法介于两者之间，采用由粗到精策略，是一种比较灵活的 方法[1]。
根据有无标定物，摄像机标定可分为自标定方法和基于主动视觉的标定方法、基于标定物的方法。
相对于前两者，后者的优点是可以使用任意摄像机模型，标定精度高[2]。
在标定物选择上，一般分为棋盘方格和标圆靶 两类。
相对于棋盘格角点提取，圆靶质心提取算法具有速度快，抗噪能力强，稳定性好的特点。
基于“两步法”标定技术，本 文以二维圆靶平面作为标定物，在 VC 环境开发了立体视觉标定系统。
2 单摄像机标定 2.1 非线性摄像机模型 非线性摄像机的透视投影模型如图 1。
其中图 1 非线性摄像机透视投影模型 为某世界坐标系下空间点 的三维坐标。
轴与光轴重合)下的坐标。
变）。
如下： ①从世界坐标系 到摄像机坐标系 的变换 为点 在摄像机坐标系(以摄像机光心为 O 为原点，Z 为 点实际图像坐标（含畸 到 的变换过程，具体步骤为理想摄像机模型（不考虑畸变）下 点图像坐标。
是 点计算机图像坐标，以像素为单位。
摄像机模型的建立就是从②从摄像机坐标系到图像平面坐标的理想投影变换(f 为有效焦距):③畸变模型（从到的变换）非线性畸变一般包括径向畸变、切向畸变、偏心畸变等。
工业测量中，径向畸变是影响机器视觉精度的主要因素，可由 以下关系表示：④从实际图像坐标到计算机图像坐标的变换是计算机图像实际主点坐标。
dX，dY 分别为图像 x，y 方向上单位像素的尺寸大小。
例如，CCD 成像面积大小为 4.8×3.6mm，图像分辨率大小为 768×576 像素，则 (3)、(4)相结合可得非线性摄像机模型：将(1)、(2)、2.2 圆心标定点提取 标定算法中常用棋盘方格点[3]和圆靶圆心[4]作为标定点。
基于双目立体视觉三维重建系统的制作流程
基于双目立体视觉三维重建系统的制作流程
一、实验目的
本次实验主要是通过使用双目立体视觉系统来建立三维重建系统。
当我们了解了双目立体视觉系统的原理之后，可以更好的利用其进行三维重建系统的制作。
通过该实验，学生可以更深入地了解双目立体视觉系统的原理及其在建立三维重建系统中的应用。
二、实验准备
1.电脑：主机配置要求高，硬件及驱动程序均应符合实验要求，具备良好的网络连接能力；
2.双目立体视觉相机：两台具有相同性能的高分辨率RGB相机，可以同步采集图像；
3. 软件：基于Matlab的双目立体视觉处理软件，用于处理相机捕获的图像；
4.激光雷达：专门配备距离测量仪，可以精确测量距离；
5.标定用器材：提供标定用器材，如激光雷达、GPS、重力仪等。
三、实验过程
1、准备过程：
（1）准备主机，检查双目立体视觉系统的硬件及驱动程序的完整性以及良好的网络连接能力。
（2）根据要求调整双目立体视觉相机的焦距以及调整它们的焦平面位置，以便于正确获得立体视觉信息。
（3）安装立体视觉处理软件，以进行图像处理及深度估计。
（4）为双目立体视觉系统设置标定单元。
非线性的双目数码成像定位模型
非线性的双目数码成像定位模型杨新平;周彩菊;晏龙;李斌【摘要】利用透视对应链的观点建立双目定位的非线性模型,该模型参数实际含义清楚明了,表达式直观准确,数据计算简单流畅,具有很强的创新性.【期刊名称】《楚雄师范学院学报》【年(卷),期】2010(025)003【总页数】6页(P26-31)【关键词】双目视别;射影对应;透视;空间定位【作者】杨新平;周彩菊;晏龙;李斌【作者单位】楚雄师范学院数学系,云南,楚雄,675000;楚雄师范学院数学系,云南,楚雄,675000;楚雄师范学院数学系,云南,楚雄,675000;楚雄师范学院数学系,云南,楚雄,675000【正文语种】中文【中图分类】O224随着社会、政治、经济环境的发展,对每一个家庭或部门而言,生产及人身安全问题日益成为一个严重的社会问题。
解决这个问题现有的主要方法和手段通常是在不同空间区域设置一些数码摄像机,通过数码双目计算机视觉的自适应识别系统,得到了两幅二维图像,应用计算机图像处理、图像匹配、三维重建等方法,实现从二维图像恢复为场景的三维图像。
这是一种模拟人的双目视觉的方法,将此方法应用于现有监控系统,能在很大程度上消除安全隐患问题。
80年代美国麻省理工学院人工智能实验室的Marr提出了一种视觉计算理论,并将其应用在双目匹配技术上,这项技术可以通过两张有视觉差异的平面图产生有深度的立体图形,它为双目立体视觉发展理论奠定了基础。
目前双目计算机视觉识别技术不仅只是用于监控管理,而且因为它的高效性和易操作性使得这项技术在社会各个领域得到了广泛运用。
基于这样一个应用背景,对于与这项技术相关联的数学问题就成为一个很有研究价值的课题,同时也是一个难题,相应问题的解决可以为计算机的模拟及图形识别提供数学理论依据。
相机成像定位模型从现有文献资料来看,分成线性模型和非线性模型两种,文献 [1]解决了机械手抓取目标物的空间位置的确定问题,达到了相应的精度要求。
《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》一、引言随着人工智能技术的不断发展和进步，双目立体视觉技术已经成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。
其中，立体匹配算法作为双目立体视觉三维重建的核心技术，其准确性和效率直接影响到三维重建的效果。
本文旨在研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，以期提高三维重建的准确性和效率。
二、背景及意义双目立体视觉技术是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，进而通过立体匹配算法恢复出场景的三维信息。
立体匹配算法是双目立体视觉技术的核心，其目的是在两个相机获取的图像中寻找对应的像素点，从而得到视差图，进而实现三维重建。
因此，研究立体匹配算法对于提高双目立体视觉技术的准确性和效率具有重要意义。
三、立体匹配算法研究现状目前，立体匹配算法已经成为计算机视觉领域的热点研究方向。
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、基于相位的匹配算法等。
这些算法在不同的应用场景中各有优缺点。
近年来，随着深度学习的快速发展，基于深度学习的立体匹配算法成为研究热点。
这些算法通过训练深度神经网络来学习图像之间的对应关系，从而提高了匹配的准确性和鲁棒性。
四、本文研究的立体匹配算法本文研究的立体匹配算法是一种基于区域和特征的混合匹配算法。
该算法首先提取图像中的特征信息，如边缘、角点等，然后在特征匹配的基础上，结合基于区域的匹配算法进行像素级匹配。
具体而言，该算法包括以下步骤：1. 特征提取：利用特征检测算法提取图像中的特征点。
2. 特征匹配：通过计算特征点之间的相似性，找到两个图像中对应的特征点。
3. 基于区域的匹配：在特征匹配的基础上，利用基于区域的匹配算法对像素级进行匹配，得到视差图。
4. 优化与后处理：对得到的视差图进行优化和后处理，以提高三维重建的准确性和效果。
五、实验与分析为了验证本文研究的立体匹配算法的有效性，我们进行了大量实验。
实验数据集包括公开的立体视觉数据集以及实际拍摄的场景图像。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》范文
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目立体视觉技术作为三维重建领域的重要手段，得到了广泛关注。
其中，立体匹配算法作为双目立体视觉技术的核心环节，对于提高三维重建的精度和效率具有重要意义。
本文旨在研究双目立体视觉中的立体匹配算法，分析其原理及实现过程，探讨其优缺点，并就实际应用中可能遇到的问题提出相应的解决方案。
二、双目立体视觉概述双目立体视觉是通过模拟人类双眼的视觉机制，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，再通过计算两幅图像间的视差信息，从而实现对场景的三维重建。
这一技术广泛应用于机器人导航、无人驾驶、三维重建等领域。
三、立体匹配算法原理及实现立体匹配算法是双目立体视觉技术的核心，其基本原理是通过分析两幅图像中的像素或特征点之间的对应关系，计算视差信息。
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以及基于相位的匹配算法等。
1. 基于区域的匹配算法：该算法通过计算两幅图像中对应区域的相似度来匹配像素点。
具体实现过程包括预处理、相似度计算和视差计算等步骤。
该算法具有较高的匹配精度，但计算量大，实时性较差。
2. 基于特征的匹配算法：该算法通过提取两幅图像中的特征点（如角点、边缘等），然后根据特征点的对应关系计算视差信息。
该算法具有较高的计算效率，适用于复杂场景的三维重建。
3. 基于相位的匹配算法：该算法利用相位信息来计算视差，具有较高的精度和稳定性。
具体实现过程包括相位提取、相位匹配和视差计算等步骤。
四、立体匹配算法的优缺点分析立体匹配算法在双目立体视觉中具有重要作用，但每种算法都有其优缺点。
基于区域的匹配算法虽然具有较高的匹配精度，但计算量大，实时性较差；基于特征的匹配算法虽然计算效率高，但在特征稀疏或重复的场景中可能存在匹配错误；基于相位的匹配算法具有较高的精度和稳定性，但对噪声和相位噪声较为敏感。
因此，在实际应用中需要根据具体场景和需求选择合适的立体匹配算法。
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Ｃｏ ｓｒ ｃｉ ｎ ｏ ｈ ｏ ｉ ｅ ｒ ｍ ｏ ｅ ｏ ｉ ｏ ｕ ａ ｓｓｅ ｅ ｎ ｔ ｕ ｔｏ ｆｔ ｅ ｎ ｎｌ ａ ｄ ｌｆ ｒ ｂ ｎ ｃ ｌ ｒ ｔｒ ｏ ｎ
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张 可 ，张棉好
（ 浙江师范大学 交通学 院 ， 浙江 金华 ３ １０ ） ２０ ４
摘
要： 构建 实用 的立体视觉系统及选用适合 的系统模 型是立体视觉研究 的基础 和重 要 内容 。对双 目立
体视觉 系统 的结构形式进行分析 和 比较 ， 采用 相交光 轴 的结 构形 式构建 立体视觉 实验 系统 ； 导双 Ｃ Ｄ 推 Ｃ 摄像机系统 的数学模 型 ， 系统模 型 中考虑非线性径 向畸变 因素的影 响 ， 在 该数学模 型可直接用于立 体视觉 系统 的摄像机标定 。 关键 词 ：Ｃ Ｄ摄像 机 ； Ｃ 立体视觉 ； 实验系统 ；数学模 型 ； 向畸变 径 中图分类号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文献标识码 ：Ａ 文章 编号 ：１０ ９ ８ （０ ６ １ ０ ３ — ３ ００— ７ ７ ２０ ）０— ０ １ ０
（ ｏ ｅｅｏ ｒｆｃ Ｚ ｅｉ ｇＮ ｒ ｌ ｎｖ ｒｉ ，ｉｈ ａ３ １ ０ ， ｈｎ ） Ｃ Ｈ ｇ ｆ ａｆ ， ｈｊ ｎ ｏｍａ ｉｅｓｔ Ｊｎ ｕ ２ ０ ４ Ｃ ｉａ Ｔ ｉ ａ Ｕ ｔｒ ｏ ｖｓｏ ｙ ｔ ｍ ｄ ｓ ｌｃ ｉ ｇ ｓ ｉ ｂ ｅ ｓ ｓｅ ｍｏ ｅ ｓ ｔ ｅ ｆ ｎ ａ ｎａ ｏ ｓｒ ｃ ： ｅｔ ｇ ｕ ｒ ｃｉ ｌ ｓｅ ｅ ｉｉｎ ｓ ｓｅ ａ ｅｅ ｔ ｕ ｔ ｌ ｙ ｔ ｍ ｄ ｌｉ ｈ ｕ ｄ ｍｅ ｔ ｔ ｉ ｃ ｎ ｎ ａ ｌ ｓｅｅ ｉｉｎ ｒ ｓ ａ ｃ ． ｆ ｒ ｔｅ ｓｒ ｃｕ ｅ ｔｐ ｓ ｏ ｉｏ ｕ ａ ｉｉｎ ｓ ｓｅ ａｅ ａ ａｙ ｅ ｔ ｅ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｙ ｔ ｍ ｓ ｔｒ ｏ ｖ ｓｏ ｅ ｅ ｒ ｈ Ａ ｔ ｔ ｔ ｒ ｙ ｅ ｆ ｎ ｃ ｌ ｒｖｓｏ ｙ ｔｍ ｒ ｎ ｚ ｄ，ｈ ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｓ ｓｅ ｉ ｅ ｈ ｕ ｂ ｌ ｌ ｂ ｉ ｙ ｕ ｉｇ ｔｅ ｓｒ ｃｕ ｅ ｔｐ ｆ ＣＯ Ｓ ｏ ｔ ａ ｘ ｓ ｌ ｅ ｍａｈ ｍａｉ ａ ｄ ｌ ｏ ｗｏ Ｃ ａ ｒ ｙ ｔｍ ｓ ｕ ｌ ｂ ｓｎ ｈ ｔ ｔ ｒ ｙ ｅ ｏ Ｒ Ｓ ｐ ｉ ｌ ａ ｅ ． ＇ ｔ ｅ ｔ ｌ ｍｏ ｅ ｆ ｔ — ＣＤ ｃ ｍｅ ａ ｓ ｓｅ ｉ ｔ ｕ ｃ ｈ ｃ ｄ ｄ ｃ ｄ， ｎ ｈ ｎ ｕ ｎ ｅ ｏ ｏ ｌ ｅ ａ ｉ ｉｔｒ ｏ ｓ ｃ ｎ ｉｅ ｅ ｔ ｅ ｓ ｓｅ ｍｏ ｅ ａ ｅ ｕ ｅ ｉｅ ｔ ｎ ｅ ｕ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ ｉ ｆ ｅ ｃ ｆｎ ｎ ｉ ａ ｒ ｄａ ｄｓｏｔ ｎ ｉ ｏ ｓｄ ｒｄ，ｈ ｙ ｔｍ ｄ ｌｃ ｎ ｂ ｓ ｄ ｄ ｒ ｃｌ ｉ ｌ ｎｒ ｌ ｉ ｙ ｃ ｍｅ ａ ｃ ｉ ｒｔ ｎ ｏ ｔｒ ｏ ｖ ｓｏ ｙ ｔｍ． ａ ｒ ａ ｂ ａｉ ｆｓｅｅ ｉｉｎ ｓ ｓｅ ｌ ｏ Ｋｅ ｒ ｓ： Ｃ ａ ｒ ｙ ｗｏ ｄ Ｃ Ｄ ｃ ｍｅａ；ｓｅ ｅ ｉｉｎ；ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｙ ｔｍ ；ｍａ ｈ ｍａ ｉａ ｄ ｌ ａ ｉ ｉｔ ｒ ｏ ｔｒ ｏ ｖｓｏ ｘ ｅ ｉ ｎａ ｓ ｓｅ ｌ ｔ ｅ ｔ ｌ ｍｏ ｅ ；ｒ ｄ ａ ｄｓｏ ｉｎ ｃ ｌ ｔ
利用立体视觉原理获取 物体表面点三维信息的测量方 法， 与传统 的接触 式测量 方法相 比， 具有 系统结构 简单 、 效 率高 、 低等 优点 ， 常适合 于制 造现 场的在 线 、 接触 成本 非 非
产 品检测和质量控 制。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 、 医学成 像和 工业 检测等 领域取得 了越来越 广泛 的应 用 。
０ 引 言
视觉 系统的数学 模型 ， 系统模 型 中考 虑 了透镜非 线性 径 在 向畸变 的影响。
１ 双 目立体视 觉实验系统
计算机立体视觉模拟人 类利 用双 目线索感知周 围场景 的机理 ， 过感 知设 备实 现对 三维信 息的理解 和识 别 。在 通
实际运用 中， 体视 觉采用三角测量 的方法 ， 立 一般使用 ２台 摄像机对 同一景物从不 同视 角摄取 投影图像 ， 后 ， 然 从两 幅 投影 图像恢复空间物体 的三 维形状 。
线） 后与右摄像机 重合 。
由空间点 及左 右两摄像机 的光心 ０ ， ， ０ 确定 的基平
维普资讯
２０ 年 第 ２ 卷 第 １ 期 ０６ ５ ０
传感器与微系统 （ｒ ｓｕｅ ａｄＭｃ ｓ ｔ ｅｈｏ ｇ ｓ Ｔａ ｄｃｒ ｎ ｉ ｏ ｓ ｍＴｃｎｌ ｉ ） ｎ ｒｙｅ ｏ ｅ
３ １
双 目立体视 觉 系统 的 非 线性 模 型 建 立
双 目立体视觉系 统 中， ２台摄像 机 之 间不 同 的几何 结 构 布置形式将直接影响双摄像 机的共 同视野 以及 图像匹配 的搜索 范围等。 １ １ 平行 光 轴 的 系统 结 构 ． 如图 １所示 ， 在平 行光 轴 的 立体 视 觉 系统 中， 右 左 ２台摄像机 的焦 距及 其他 内部 参数 均相 等 ， 光轴 与 摄像 机 的成像 平面垂直 ， ２台摄像机 的 轴重合 ， Ｙ轴相互 平行 ， 因 此 ， 左摄像 机 沿 着其 轴 方 向平移 一段 距 离 ｂ 称 为基 将 （