计算机视觉20 第十章 立体视觉深度获取
《基于双目立体视觉的环境感知方法研究》
《基于双目立体视觉的环境感知方法研究》一、引言在现今的科技领域，环境感知作为智能机器人、自动驾驶、无人机等领域的核心技术，具有非常重要的意义。
其中，双目立体视觉技术以其独特的优势，在环境感知领域得到了广泛的应用。
本文将就基于双目立体视觉的环境感知方法进行研究，为后续的智能化发展提供理论基础和技术支持。
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环境图像信息，再通过计算机视觉技术对两幅图像进行匹配、计算，从而得到物体在三维空间中的位置和形态信息。
其核心在于图像的匹配和三维信息的计算。
三、基于双目立体视觉的环境感知方法1. 图像获取与预处理双目立体视觉环境感知的首要步骤是获取环境图像并进行预处理。
这一步骤主要包括相机的标定和图像的校正、滤波等处理。
通过相机标定可以得到相机的内外参数，为后续的图像匹配提供基础。
同时，对图像进行去噪、增强等预处理操作，可以提高图像的质量，有利于后续的图像匹配和三维信息计算。
2. 图像匹配图像匹配是双目立体视觉环境感知的关键步骤。
通过在左右两幅图像中寻找对应点，可以得到物体的三维空间信息。
常用的匹配方法包括基于区域的匹配、基于特征的匹配等。
在基于特征的匹配方法中，首先需要在两幅图像中提取特征点，然后通过计算特征点之间的对应关系，得到三维空间信息。
这一步骤中，匹配算法的准确性和效率直接影响着后续三维信息计算的精度和速度。
3. 三维信息计算在得到左右两幅图像的对应点后，通过三角测量法等计算方法，可以得到物体的三维空间信息。
这一步骤包括深度信息的计算和三维空间的重建。
深度信息的计算是通过三角测量的原理，利用两个相机之间的基线距离和像素坐标之间的差异，计算出物体距离相机的距离。
而三维空间的重建则是通过将多个物体的深度信息进行整合，构建出物体的三维模型。
四、研究方法与技术挑战在基于双目立体视觉的环境感知方法研究中，需要采用多种技术手段和方法。
基于计算机视觉的深度信息提取技术的研究
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现。开发了图像获取系统，实现了图像数据的直接内存访问。同时，研究了摄像机标定 技术，利用成像过程中的径向约束 （ ）分解摄像机参数，使得求解线性方程组即可 以Ｃ
得到全部的摄像机参数， 避免非线性优化搜索。图像预处理包括图像噪声的平滑、 对比
度的增强和边缘检测等。在分析研究各种图像预处理算法的基础上，用 ｖ＋实现了这 ｃ
基于计算机视觉的深度信息提取技术的研究
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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计算机视觉技术，用于在双目摄像头中获取的图像中，找到对应的目标点，从而实现立体深度感知。
双目立体视觉匹配的原理是基于两个前提假设：一是视差概念，即两个相同的场景在左右两个眼睛中的图像位置差异；二是视差和深度之间的关系。
根据这两个基本假设，我们可以通过比较左右两个图像中的像素值来确定两个图像中的对应关系，从而计算出立体深度信息。
双目视觉匹配的过程通常包括以下几个步骤：1. 图像预处理：双目图像首先需要进行预处理，包括去噪、图像校正、颜色校正等。
这些步骤旨在提高图像质量和减少噪声对匹配结果的影响。
2. 特征提取：在预处理之后，需要从图像中提取出一些能够反映目标结构和纹理信息的特征点。
常用的特征包括角点、边缘、区域等。
3. 特征匹配：在这一步中，通过比较特征点之间的相似性来确定它们之间的对应关系。
常用的匹配算法有最近邻匹配、迭代最近点算法、随机抽样一致性算法等。
4. 视差计算：特征匹配之后，我们可以根据特征点之间的位置差异来计算出视差信息，即目标点在左右图像中的位置差异。
一般来说，视差越大，深度越小。
5. 深度计算：视差和深度之间的具体关系取决于相机的内外参数、基线长度等因素。
通过根据相机标定信息和经验参数，可以将视差转换为具体的深度值。
双目立体视觉匹配在机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域具有广泛的应用。
通过获取场景的三维深度信息，可以使机器人在复杂环境中进行精确的定位和避障；在三维重建中，双目立体视觉匹配可以用于获取物体或场景的精确几何结构；在虚拟现实中，双目立体视觉匹配可以为用户提供更加真实的交互体验。
双目立体视觉匹配也面临着一些挑战和限制。
双目视觉匹配对于光照变化、纹理缺失等问题比较敏感，这会导致匹配结果的不稳定性；相机标定是双目视觉匹配中的重要一步，需要准确地测量相机参数和关联参数，否则会影响深度计算结果的精度；双目视觉匹配在处理大场景、纹理一致的区域等情况下会面临困难。
视觉形深度计算公式
视觉形深度计算公式视觉形深度计算公式是一种用于计算物体距离的数学模型。
在计算机视觉和机器人领域，视觉形深度计算公式被广泛应用于测量物体的距离和位置。
这种计算公式可以帮助机器人和计算机系统更准确地感知和理解周围环境，从而实现更精确的导航、定位和操作。
视觉形深度计算公式的基本原理是利用物体在图像中的大小和位置信息来推断其距离。
在计算机视觉中，图像被表示为像素矩阵，每个像素都对应着图像中的一个点。
通过分析图像中物体的大小和位置，可以推断出物体与相机的距离。
视觉形深度计算公式通常基于相机成像原理和几何学知识。
其中一个经典的视觉形深度计算公式是三角测量法。
该方法利用物体在图像中的大小和相机与物体之间的角度来计算物体的距离。
具体公式如下：d = (W f) / P。
其中，d表示物体与相机的距离，W表示物体在图像中的实际宽度，f表示相机的焦距，P表示物体在图像中的像素宽度。
通过测量物体在图像中的像素宽度和实际宽度，以及相机的焦距，就可以利用这个公式计算出物体与相机的距离。
除了三角测量法，还有其他一些视觉形深度计算公式，例如立体视觉法和运动视觉法。
立体视觉法利用双目相机或多目相机的视差信息来计算物体的距离，而运动视觉法则利用物体在连续图像中的运动信息来推断其距离。
这些方法在不同的应用场景中都有着各自的优势和局限性。
在实际应用中，视觉形深度计算公式通常需要结合相机校准、图像处理和机器学习等技术来实现。
相机校准可以帮助确定相机的内参和外参，从而提高深度计算的精度。
图像处理则可以帮助提取物体的特征和边缘信息，为深度计算提供更准确的输入。
而机器学习则可以利用大量的数据来训练深度计算模型，从而提高其泛化能力和适应性。
除了在工业和科学研究领域，视觉形深度计算公式还被广泛应用于消费级产品中。
例如，智能手机和无人机等设备通常都配备了视觉传感器和深度摄像头，以实现更精确的跟踪和导航功能。
通过利用视觉形深度计算公式，这些设备可以更准确地感知周围环境，从而提供更智能的用户体验。
《双目立体视觉》课件
05
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。
计算机视觉课件
鲁棒性差
计算机视觉算法在面对复杂环境和噪声干扰时，容易出现误判和失效，鲁棒性有 待提高。
多模态信息融合与跨域问题
多模态信息融合
计算机视觉任务通常涉及多种模态的信息， 如图像、文本、音频等，如何有效地融合这 些信息以提高任务性能是一个挑战。
安全与隐私
随着智能监控的普及，安全与隐私保护也成为了计算机视觉领域的一个重要研究方向，涉及到视频数 据的加密、水印、隐私保护等方面的技术。
医学影像分析
医学影像分析
计算机视觉技术在医学影像分析中发挥着重 要作用，通过对医学影像进行自动分析和识 别，可以辅助医生进行疾病诊断和治疗。
图像分割和识别
在医学影像分析中，图像分割和识别是两个 重要的任务，通过对医学影像进行分割和分 类，可以提取出病变区域和器官等重要信息 ，为医生提供更加准确的诊断依据。
04
计算机视觉技术前沿
深度学习在计算机视觉中的应用
深度学习技术
深度学习在计算机视觉领域的应用已经取得了显著的进展，通过构建深度神经网络，可以 自动提取图像中的特征，实现各种复杂的视觉任务，如目标检测、图像识别、图像生成等 。
卷积神经网络（CNN）
CNN是深度学习在计算机视觉领域中最常用的模型之一，它通过模拟人眼视觉细胞的层 级结构，能够从原始图像中逐层提取越来越抽象的语义信息，从而实现对图像的分类、检 测、分割等任务。
未来趋势
随着深度学习等技术的突破，计 算机视觉将在更多领域得到应用 ，并不断提升其准确性和智能化 水平。
应用领域
工业自动化
计算机视觉在工业自动化领域 应用广泛，如生产线上的质量
双目模型及深度值计算
双目模型及深度值计算双目模型和深度值计算是计算机视觉中一个重要的问题。
双目模型是指利用两个摄像机或相机模拟人类双眼来获取图像信息，并通过计算深度值来对场景进行三维重构和距离测量。
在双目模型中，两个相机的位置和朝向被称为基线（Baseline），基线的长度决定了双目立体视觉的测量范围和精度。
基于双目模型，我们可以利用视差（Disparity）来计算深度值。
视差是指两个相机在拍摄同一场景时，同一点在两个图像上的相对位置差异。
我们可以通过匹配两个图像中对应像素之间的相似度来计算视差。
视差与深度值之间存在一个线性关系，即视差越大，深度值越小。
在双目视觉中，常用的一种计算深度值的方法是三角测量法。
这种方法利用了三角形的几何关系来计算深度值。
具体来说，我们可以通过已知基线长度、视差和相机参数（比如焦距和像素大小）来计算深度值。
假设基线长度为B，视差为d，焦距为f，像素大小为p，则可以得到以下公式来计算深度值：深度值=(焦距×基线长度)/视差需要注意的是，上述公式只适用于相对较小的视差和较远的物体，对于较大的视差和近距离的物体，由于存在近大远小的问题，需要进行校正。
在实际应用中，双目模型和深度值计算被广泛应用于三维重建、深度测量和目标检测等领域。
双目立体视觉可以通过获取场景的三维结构信息来实现场景的重建和分析。
深度测量可以用于测量物体的距离和尺寸。
目标检测中，可以利用深度信息来对物体进行精确定位和分类。
为了提高深度值的计算精度和稳定性，还有许多技术可以应用在双目模型中。
比如，利用图像配准算法来进行图像对齐，从而减小配准误差。
利用滤波和图像处理算法来提取和增强深度信息。
利用机器学习方法来进行视差匹配和深度估计等。
总之，双目模型和深度值计算是计算机视觉中一个重要的研究方向。
通过利用两个摄像头获取图像信息，并计算视差来得到深度值，可以实现场景的三维重建和距离测量。
在实际应用中，双目模型和深度值计算可以应用于三维重建、深度测量和目标检测等领域，为计算机视觉领域的研究和应用提供强有力的支持。
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通过两只眼睛同时观察物体来获取深度信息的技术。
通过比较两只眼睛看到的图像，可以确定物体的位置和形状，从而实现立体视觉。
这项技术在计算机视觉和机器人领域有着广泛的应用，可以用于三维重建、物体识别、姿态估计等领域。
双目立体视觉匹配的原理是利用人类的双眼视差来获得深度信息。
当一个物体处于距离眼睛较远的位置时，两只眼睛看到的图像有一定的差异，这种差异称为视差。
通过比较两只眼睛看到的图像，可以计算出物体的深度信息。
在计算机视觉中，双目立体视觉匹配也是通过比较两个图像中的像素点来确定它们之间的视差，从而获取深度信息。
在实际应用中，双目立体视觉匹配需要解决许多问题，如计算图像中的像素点之间的视差、处理图像中的噪声和遮挡等。
为了解决这些问题，研究人员提出了许多算法和方法，如卷积神经网络、特征点匹配、立体匹配算法等。
在双目立体视觉匹配中，特征点匹配是一种常用的方法。
该方法通过寻找图像中的特征点，并比较它们在两个图像中的位置来计算视差。
特征点可以是图像中的角点、边缘点、纹理点等。
当两个图像中的特征点匹配成功时，就可以计算出它们的视差，并获得深度信息。
除了特征点匹配外，立体匹配算法也是双目立体视觉匹配中的重要方法。
该算法通过比较两个图像中的区域来计算视差，并获取深度信息。
在立体匹配算法中，常用的方法包括区域匹配算法、基于能量函数的算法、基于图割的算法等。
这些算法都是通过比较两个图像中的区域来计算视差，并获取深度信息。
近年来，深度学习算法在双目立体视觉匹配中也得到了广泛的应用。
通过训练深度神经网络，可以实现对双目立体图像的特征提取和深度估计。
这种方法可以有效地处理图像中的噪声和遮挡，并获得更精确的深度信息。
双目立体视觉匹配是一种重要的计算机视觉技木，它可以在计算机视觉和机器人领域中实现三维重建、物体识别、姿态估计等应用。
要实现双目立体视觉匹配，需要解决图像中的特征点匹配、立体匹配算法、深度学习算法等问题。
使用计算机视觉技术进行场景重建和三维建模的方法
使用计算机视觉技术进行场景重建和三维建模的方法计算机视觉技术是一种通过计算机对图像和视频进行感知、理解和处理的技术。
在场景重建和三维建模领域，计算机视觉技术可以帮助我们从图像或视频中重建场景的三维模型。
这种技术在许多领域中都有广泛的应用，例如虚拟现实、游戏开发、城市规划等。
场景重建是指通过计算机视觉技术从图像或视频中恢复出场景的三维模型。
一般来说，场景重建包括以下几个主要步骤：图像采集、摄像机标定、图像特征提取、特征匹配、深度估计和三维模型生成。
首先，图像采集是场景重建的第一步。
需要使用具有高分辨率的摄像机将场景拍摄下来。
摄像机的选择取决于场景大小、所需精度等因素。
然后，摄像机标定是场景重建的关键步骤。
摄像机标定是通过对摄像机进行参数估计，以便准确地恢复场景的三维结构。
这可以通过在场景中放置已知尺寸和位置的标记物来实现。
通过测量标记物在图像中的位置，可以计算出摄像机参数，包括焦距、畸变等。
接下来，需要对图像进行特征提取。
特征提取是指从图像中提取出与场景的特征有关的信息。
这些特征可以是边缘、角点、斑点等。
常用的特征提取算法包括SIFT、SURF和ORB等。
通过提取图像的特征，可以减少对图像的处理，提高计算效率。
特征提取完成后，需要进行特征匹配。
特征匹配是将不同图像中的对应特征点进行匹配的过程。
这可以通过计算特征之间的相似度来实现。
常用的特征匹配算法包括KNN（最近邻）和RANSAC（随机抽样一致性）算法。
通过特征匹配，可以找到图像中对应的特征点，从而建立不同图像之间的对应关系。
在特征匹配之后，可以进行深度估计。
深度估计是指从特征匹配得到的对应点中估计出场景中各个点的深度或距离。
深度估计可以通过三角测量法、立体视觉法、结构光法等方法来实现。
这些方法利用了特征匹配得到的图像间的对应关系，通过几何约束来估计深度信息。
最后，通过深度估计得到的深度信息，可以生成场景的三维模型。
这可以通过将深度信息转换为点云表示来实现。
真实场景的双目立体匹配（StereoMatching）获取深度图详解
真实场景的双⽬⽴体匹配（StereoMatching）获取深度图详解 双⽬⽴体匹配⼀直是双⽬视觉的研究热点，双⽬相机拍摄同⼀场景的左、右两幅视点图像，运⽤⽴体匹配匹配算法获取视差图，进⽽获取深度图。
⽽深度图的应⽤范围⾮常⼴泛，由于其能够记录场景中物体距离摄像机的距离，可以⽤以测量、三维重建、以及虚拟视点的合成等。
之前有两篇博客简要讲过OpenCV3.4中的两种⽴体匹配算法效果⽐较：。
以及利⽤视差图合成新视点：。
⾥⾯⽤到的匹配图像对是OpenCV⾃带校正好的图像对。
⽽⽬前⼤多数⽴体匹配算法使⽤的都是标准测试平台提供的标准图像对，⽐如著名的有如下两个： MiddleBury: ； KITTI：。
但是对于想⾃⼰尝试拍摄双⽬图⽚进⾏⽴体匹配获取深度图，进⾏三维重建等操作的童鞋来讲，要做的⼯作是⽐使⽤校正好的标准测试图像对要多的。
因此博主觉得有必要从⽤双⽬相机拍摄图像开始，捋⼀捋这整个流程。
主要分四个部分讲解：摄像机标定（包括内参和外参）双⽬图像的校正（包括畸变校正和⽴体校正）⽴体匹配算法获取视差图，以及深度图利⽤视差图，或者深度图进⾏虚拟视点的合成 注：如果没有双⽬相机，可以使⽤单个相机平⾏移动拍摄，外参可以通过摄像机⾃标定算出。
我⽤⾃⼰的⼿机拍摄，拍摄移动时尽量保证平⾏移动。
⼀、摄像机标定 1.内参标定 摄像机内参反映的是摄像机坐标系到图像坐标系之间的投影关系。
摄像机内参的标定使⽤张正友标定法，简单易操作，具体原理请拜读张正友的⼤作《A Flexible New Technique for Camera Calibration》。
当然⽹上也会有很多资料可供查阅，MATLAB 有专门的摄像机标定⼯具包，OpenCV封装好的摄像机标定API等。
使⽤OpenCV进⾏摄像机标定的可以参考我的第⼀篇博客：。
⾥⾯提供有张正友标定法OpenCV实现的源代码git地址，仅供参考。
摄像机的内参包括，fx, fy, cx, cy,以及畸变系数[k1,k2,p1,p2,k3]，详细就不赘述。