双目立体视觉中的三维重建
西安邮电大学
毕 业 设 计（论 文）
题 目：双目立体视觉中的三维重建
系 别： 自动化学院
专 业： 测控技术与仪器
班 级： 测控0802班
学生姓名： 吕海斌（07）
导师姓名： 江祥奎 职称： 讲师
起止时间：2012年 3月8日 至 2012年 6月20
双目立体视觉中的三维重建
诚信声明书
本人声明：我将提交的毕业论文《双目立体视觉中的三维重建》是我在指导教师指导下独立研究、写作的成果，论文中所引用他人的无论以何种方式发布的文字、研究成果，均在论文中加以说明：有关教师、同学和其他人员对本文的写作、修订提出过并为我再论文中加以采纳的意见、建议，均已在我的致谢中加以说明并深致谢意。
论文作者 吕海斌 时间： 2012年 6 月 7 日
指导教师已阅 时间： 年 月 日
双目立体视觉中的三维重建
西 安 邮 电 大 学
毕业设计(论文)任务书
学生姓名 吕海斌 指导教师 江祥奎 职称 讲师
院别 自动化学院 专业 测控0802
题目 双目立体视觉中的三维重建
任务与要求
本题目要求在搭建双目立体视觉平台的基础上，通过OpenGL和MATLAB联合编程实现三维重建功能。具体任务分解如下：
1．查找文献，学习和掌握三维重建方法；
2．完成三维重建的MATLAB编程，并对实验数据进行相关分析；
3．通过OpenGL，实例编程实现三维重建；
4．通过OpenGL和MATLAB联合编程，完成三维重建；
开始日期 2011年12月10日 完成日期 2012年6月25日
院长(签字) 2012 年 12 月 日
双目立体视觉中的三维重建
西 安 邮 电 大 学
毕 业 设 计 (论文) 工 作 计 划
学生姓名__吕海斌_指导教师__江祥奎__职称__讲师_
院别____自动化学院____专业____测控0802___
题目_____ 双目立体视觉中的三维重建
工作进程
12月10日----12月31日 查阅相关资料，熟悉题目要求，
学习和掌握三维重建。
1月1日---2月26日 搭建双目立体视觉平台，在此基础上实现三维重建功能。
2月27日---3月9日 学习和掌握基于OpenGL的三维重建
3月10日---5月15日 通过实例编程实现基于OpenGL的三维重建。
5月15日---6月9 日 完成实验数据的数学分析和总结。
6月10日—6月25日 撰写毕业论文，准备答辩。
起 止 时 间 工 作 内 容 双目立体视觉中的三维重建
主要参考书目(资料)
主要参考书目（资料）
[1] Richard Hartley, Andrew Zisseran著，韦穗，杨尚骏, 章权兵，等译.计算机视觉中的多视图几何[M].合肥：安徽大学出版社,2002.
[2] 张广军.机器视觉[M]. 北京：科学出版社,2005.
[3] 吴福朝.计算机视觉中的数学方法[M].北京:科学出版社,2008.
[4] 李玲.基于双目立体视觉的计算机三维重建方法研究.[D].武汉大学,2005.
主要仪器设备及材料
1. PC计算机一台
2. 局域网网络环境
3. OpenGL和MATLAB语言开发环境。
论文(设计)过程中教师的指导安排
1. 每周定时交流和集中答疑；
2. 有问题及时E-mail联络；
3. 定期解答讨论群的提问。
对计划的说明
双目立体视觉中的三维重建
西安邮电大学
毕业设计(论文)开题报告
自动化 学院 测控技术与仪器 专业 2008 级 02 班
课题名称： 双目立体视觉中的三维重建
学生姓名： 吕海斌 学号： 06082042
指导教师： 江祥奎
报告日期： 2012年3月18日
双目立体视觉中的三维重建
1. 本课题所涉及的问题及应用现状综述
1.1涉及的问题
双目立体视觉方法采用两台摄像机模拟人类双眼处理景物的方式，从两个视点观察同一场景，获得不同视角下的一对图像，然后通过左右图像间的匹配点，恢复出场景中目标物体的几何形状和位置等三维信息。该项技术在机器人视觉、车辆自主驾驶、多自由度机械装置控制、非接触自动在线检测等领域均具有很大的应用价值。
三维重建一直是计算机视觉的重要研究领域之一。近年来，三维重建技术的研究取得了巨大的进步，新技术新方法不断涌现。常用的三维重建方法主要有运动图像序列法、光度立体学方法、纹理恢复形状法和立体视觉方法等。各种三维重建方法的理论基础不同，在精度、尺寸以及系统价位等方面存在一定的差异，因此适用的应用领域也不尽相同。立体视觉法由于不需要人为的设置辐射源，只利用场景在自然光照条件下的二维图像来重建物体的三维信息，具有适应性强、实现手段灵活、造价低的优点，是目前研究最多、应用最广泛的技术之一。
1.2应用现状综述
1.2.1 国外研究现状
国外对立体视觉的研究起步较早，发展速度快，应用面广。立体视觉的先决条件是要解决两幅图像匹配基元之间的对应关系即立体匹配，然后由三角测量原理求得景物的深度信息。根据约束方式的不同，M. Z. Brown把匹配算法分为两种，一种是对像素周围小区域进行约束的局部匹配方法，如灰度匹配法、特征匹配法、相位匹配法等;另一种是对扫描线甚至整个图像行约束的全局匹配方法。比较而言，特征匹配具有定位准确、稳定性强、匹配速度快等优点，是目前应用广泛的匹配方法之一，其中主要包括两个子问题:特征提取和特征匹配。
1)常用的匹配特征有点特征和线特征。线特征主要是指图像边缘。Haralick提出了用离散正交多项式对原始图像每一个像素的领域做最佳曲面拟合，在拟合曲面上求二阶方向导数的零交叉的方法。Mary-Hildretch提出的LOG算子边缘检测法是对原始图像用Gauss函数平滑，然后检测二阶差分的过零点。Canny在1986提出Canny最佳边缘检测算子。点特征主要有零交叉点、角点等。 双目立体视觉中的三维重建
2)特征匹配以灰度相似性为基础，辅以极线几何约束及其它约束进行搜索。Beardsley等提取角点作为特征点，运用相关性进行匹配，将匹配的结果用奇异值分解求取了基础矩阵。M. PiIu提出了一种基于奇异值分解的匹配方法，对包含特征点的Gaussian-weighted距离信息的强度矩阵G进行奇异值分解，通过同维矩阵P中各个元素的值就能判断出对应的特征点是否匹配。
在国外理论技术不断发展的同时，也出现了很多立体视觉系统。Bhanu提出了一个用于实际三维物体形状匹配的三维景物分析系统，系统的输入为深度图像。对物体的描述是数据驱动的，可自动计算，用户不必干预，不足之处在于太依赖于多边形面产生算法的输出一致性，使用的表面数目太大，先验假定条件比较苛刻，对深度数据的获取要求甚高。PMF系统是英国用立体视觉的局部视差度量产生一个从物体2.5维简图到物体三维表面描述以至实现物体识别的实时处理方法。Zisserman等完成的视觉导航系统利用了分层重建的思想，即首先对图像序列做射影重建，再将射影重建逐步提升到仿射重建和欧氏重建。另外一些系统分别应用于不同的任务场景，例如:Debevec, Taylor等完成了著名的建筑物重建系统Facade; HY . Shum等提出了一种人机交互式重建系统;Faugeras等的系统利用分层重建、自标定等方法从图像序列中重建出建筑物;Pollefeys等提出的物体表面自动生成系统运用可变内参数下的摄像机自标定技术等。
1.2.2 国内研究现状
国内在双目立体视觉的理论和算法实现方面也进行了大量的研究。ASVS系统是由北方交通大学信息科学研究所研制的采用立体视觉技术进行三维数据采集、摄像机标定、物体识别与定位系统。浙江大学机械系利用透视成像原理，采用双目视觉方法实现了对多自由度机械装置的动态精确位姿检测，仅需从两幅对应图像中抽取必要的特征点的三维坐标，信息量少，处理速度快，尤其适于动态情况。与手动系统相比，被测物的运动对摄像机没有影响，且不需知道被测物的运动先验知识和限制条件，有利于提高检测精度。 中国科学院自动化研究所研究的三维重建技术，采用自动关键点匹配、双目重建、表面三角化和三维点拼接技术，经过图像对提取，图像对关键点匹配，图像关键点的重建，三角化以及数据融合生成物体完整的三维结构，在完成重建后，可以从任意视点观察物体，具有立体视觉效果。
1.3 双目立体视觉研究存在的问题 双目立体视觉中的三维重建
立体视觉虽然经过20多年的发展，但是无论从视觉生理角度，还是从实际应用角度来看，现有的立体视觉技术还处于不成熟的阶段。这不仅仅涉及到技术上的原因，也是因为人类对自身视觉机制还不十分了解，至今人类对自身的视觉系统还没有研究清楚。计算机视觉的问题本质上都是逆问题，受到物体的几何特征、材料表面性质、颜色、环境光照及摄像机参数等许多因素的影响，问题往往都是非线性的，其解不具有唯一性，而对噪声或离散量化引起的误差极其敏感，所以计算机视觉本身存在一定的病态性。
基于立体视觉的三维重建技术在一些核心算法上仍然存在有待解决的问题。立体匹配中如何选择合理的匹配特征，从而克服匹配准确性与恢复视差全面性间的矛盾;如何选择有效的匹配准则和算法结构，从而解决存在灰度失真、几何畸变、噪声干扰及遮挡景物的匹配问题;如何建立更加有效的图像表达形式和立体视觉模型，从而更充分地反映景物的本质属性，为匹配提供更多的约束信息，降低立体匹配的难度。另外，虽然许多三维重建的实施方案和数学模型在理论上是比较完善的，但在实际应用中仍然受到很多限制，比如设备精密程度高、价格昂贵、处理过程复杂等，影响了工程中的应用。因此，如何既能获得较为满意的处理结果，又能简化操作过程，是目前三维重建研究工作的一个重要内容。
如何更好地利用软、硬件结合方法实现实际应用中的实时处理是目前急需解决的问题。在软件方面，通过合理的设计算法流程，减少冗余计算，使用适当的约束条件在通用平台上进行快速的立体视觉匹配。在硬件方面，利用专门的硬件实现算法加速，如数字信号处理器DSP，可重构器件FPGA以及一系列的专用芯片等。
参考文献
[1]刘篙鹤.基于双目立体视觉的安全车距测量技术研究[D].武汉武汉理工大学，2008.
[2]杜欲.用于导航的立体视觉系统[D].杭州:浙江大学，2003.
[3]邹凤娇.摄像机标定及相关技术研究[D].成都:四川大学.2005.
[4]陈西.摄像机标定与三维重建研究[D].北京:北京化工大学.2007.
双目视觉传感器的工作原理
双目视觉传感器的工作原理
双目视觉传感器是一种模仿人类双眼视觉系统的传感器，通过两个相互独立的摄像头来获取环境中的信息，并通过计算机算法将这些信息整合在一起，实现深度感知和三维重建。其工作原理可以简单分为成像、匹配和计算三个步骤。
双目视觉传感器中的两个摄像头分别拍摄同一场景，由于两个摄像头之间的距离已知，因此在成像阶段可以通过两个摄像头拍摄到的图像来获取场景的深度信息。这两个图像经过预处理后，会被传输到计算机中进行处理。
接下来是匹配阶段，双目视觉传感器会通过计算机算法将两个图像中的对应像素点进行匹配，找出它们在空间中的位置关系。这个过程可以通过特征点匹配、立体匹配等方法来实现，通过精确的匹配算法，可以获取到像素点之间的视差信息，从而计算出物体的深度。
最后是计算阶段，通过已知的摄像头间距、匹配像素点的视差信息以及相机的内外参数等信息，可以利用三角测量法来计算出场景中物体的三维坐标信息。通过这种方式，双目视觉传感器可以实现对环境中物体距离的准确感知，为机器人导航、环境建模、物体识别等应用提供重要支持。
双目视觉传感器的工作原理借鉴了人类双眼视觉系统的原理，通过两个摄像头协同工作，实现了对环境的立体感知和深度重建。它在机器人、自动驾驶、安防监控等领域有着广泛的应用，为智能设备的发展提供了强大的支持。随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，双目视觉传感器的应用前景将更加广阔，为人类社会的进步和发展带来更多的可能性。
基于混合编程的双目视觉三维重建方法
第２７卷第２期 ＶＯ１．２７ Ｎｏ．２ 湖 北 工 业 大 学 学报 Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｈｕｂｅｉ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ２Ｏ１２年Ｏ４月 Ａｐｒ．２０１２
［文章编号］１００３—４６８４（２０１２）０２—００７９—０４
基于混合编程的双目视觉三维重建方法
袁 宁 ，范有情 ，何 涛
（１湖北工业大学现代制造质量工程重点实验室，湖北武汉４３００６８；２湖北工业大学机械工程学院，湖北武汉４３００６８）
［摘要］利用Ｍａｔｌａｂ实现相机标定和三维绘图功能，同时利用Ｖｃ＋＋实现程序界面、图像采集以及立体匹配等 功能，提高了开发效率和软件产品质量． ［关键词］三维重建；ＶＣ＋＋；Ｍａｔｌａｂ；混合编程 ［中图分类号］ＴＮ９１１．７３ ［文献标识码］：Ａ
随着计算机视觉技术的发展，对三维重建的开
发效率、软件产品质量以及重建速度的要求越来越
突出Ｅ１］．在数值化计算程度高的双目视觉三维重建 的应用程序开发中，利用Ｍａｔｌａｂ实现矩阵计算和数
值计算较多的相机标定部分以及三维绘图部分，利
用ＶＣ＋ 实现程序界面、图像采集以及立体匹配 等部分．而Ｍａｔｌａｂ语言和Ｃ语言相比较，它具有语
言简单、内涵丰富、易学易用等优点，尤其是它提供 了丰富的绘图函数和命令，可方便地绘制一维、二维
和三维图形，如线性图、极坐标图、直方图、等高线 图、落差图等ｌＬ２］．针对传统的利用单一环境实现三维
重建的软件开发效率和重建速度受局限等问题，本 文提出了一种基于ＶＣ＋＋与Ｍａｔｌａｂ混合编程的
双目视觉三维重建方法．
１ ＶＣ＋＋利用Ｍａｔｌａｂ ｅｎｇｉｎｅ实现与
ｍａｔｌａｂ的混合编程技巧
Ｍａｔｌａｂ可以通过引擎的方式与其他编程环境 下的程序实现通信，将Ｍａｔｌａｂ作为一个计算引擎使
用，让其在后台运行，完成复杂的矩阵计算，简化前 台用户程序设计的任务．与其他各种接口相比，引擎
所提供的Ｍａｔｌａｂ功能支持是最全面的．通过引擎方
双目立体视觉三维重建技术
双目立体视觉三维重建技术
卢毅;李晓艳;徐熙平
【摘 要】使用两台CCD相机采集目标物体的二维图像,并对相机进行标定,产生类似于人类的视差效果.再对二维图像进行立体匹配及深度信息的提取,最终完成目标物体的三维重建.
【期刊名称】《长春工业大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2015(036)006
【总页数】5页(P678-682)
【关键词】双目视觉;像机标定;立体匹配;深度提取;三维重建
【作 者】卢毅;李晓艳;徐熙平
【作者单位】长春理工大学光电工程学院,吉林长春130022;长春理工大学光电工程学院,吉林长春130022;长春理工大学光电工程学院,吉林长春130022
【正文语种】中 文
【中图分类】TP391.7
0 引 言
通过计算机或机器人实现像人类那样灵活、高效的视觉，是科技工作者多年来为之努力的目标。计算机视觉是计算机把采集的图像经过图像处理、人工智能等手段来模拟人类或生物视觉系统功能，其研究的目标是通过一幅或多幅二维图像认知（识别、理解、描述和存储）三维场景信息（如形状、大小、位置、姿态等几何信息）的能力，双目立体视觉是其重要分支之一［1－2］。根据仿生物学视觉系统原理，利用两个CCD相机从不同的角度获取两幅数字图像，通过立体匹配计算出两幅图像像素的位置偏差（即视差）来获取这一场景的立体几何信息与深度信息，并建立三维坐标，重建该场景的三维形状与位置关系［3－4］。
双目立体视觉系统由图像采集、摄像机标定、特征提出、立体匹配、三维信息恢复和三维信息重建等6部分组成［5－6］。Marr认为计算机视觉是一个信息处理的过程，并分为3个层次，即计算理论层次、表达与算法层次和硬件实现层次，Marr视觉系统处理过程如图1所示［7－8］。
图1 Marr视觉系统处理过程
1 摄像机标定
双目立体视觉系统利用两台CCD相机获取两幅二维图像，通过相关算法，计算机得到该场景的三维坐标及深度信息，进而提取深度信息及三维重建。该场景中某点的三维坐标与二维图像中对应点之间关系是由CCD相机的几何模型决定的，几何模型的参数就是摄像机的参数，它包括内参数和外参数。摄像机的参数通过实验获得，实验及计算的过程就叫做摄像机的标定［9－10］。
平行双目视觉系统的三维重建研究
《自动化技术与应用》２００ ７年第２６卷第６期 计算机应用 Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ
平行双目视觉系统的三维重建研究
李海军，王洪丰，沙焕滨
（德州学院计算机系，山东德州２５３０２３）
摘 要：随着图像处理，模式识别的快速发展，人们对双目视觉系统和三维创建越来越重视。本文研究和设计一套双目视觉系统目的
是获得生动的立体图像。从二维图像恢复到三维图像实现了三维物体的可视化。
关键词：双目视觉系统；三维创建；计算机视觉 中图分类号：ＴＰ３９１．４ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００３—７２４１（２００７）０６—００５６～０３
３Ｄ Ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＰａｒａｌｌｅＩ Ｂｉｎｏｃｕｌａｒ Ｓｔｅｒｅｏ Ｖｉｓｉｏｎ
ＬＩＨａＪ－ｊｕｎ，ＷＡＮＧＨｏｎｇ－ｆｅｎｇ，ＳＨＡＨｕａｎ・ｂｉｎ
（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＤｅＺｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄｅｚｈｏｕ２５３０２３ Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｉｎｔｒｏｄｕｃｅｓ ａ ｂｉｎｏｃｕｌａｒ ｓｔｅｒｅｏ ｖｉｓｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｔｏ ｏｂｔａｉｎ ａ ｖｉｖｉｄｌｙ ｓｔｅｒｅｏ ｉｍａｇｅ．Ｔｈｅ ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｒｅｅ— ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ ｏｂｊｅｃｔ ｃａｎ ｂｅ ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ ｂｙ ｒｅｃｏｖｅｒｙ ｆｒｏｍ ２Ｄ ｉｍａｇｅｓ ｔｏ ３Ｄ ｉｍａｇｅｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｂｉｎｏｃｕｌａｒ ｓｔｅｒｅｏ ｖｉｓｉｏｎ；３Ｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ；ｃｏｍｐｕｔｅｒ ｖｉｓｉｏｎ．
１引言
计算机视觉是指用计算机实现人类的视觉功能，对客观
世界的三维场景的感知、认识和理解。立体视觉是计算机视
觉领域的一个重要课题，它的目的在于重构场景的三维几何信
息，从二维图像获取三维信息的方法。但由于成像过程中测量
噪声和数字图像分辨率的限制，其恢复的三维数据精度还不能 令人满意。但是立体视觉的研究具有重要的应用价值，其应用
《2024年基于计算机立体视觉的双目立体成像研究》范文
《基于计算机立体视觉的双目立体成像研究》篇一
一、引言
随着计算机技术的飞速发展，计算机视觉在众多领域中得到了广泛应用。其中，双目立体成像技术作为计算机立体视觉的重要组成部分，以其高精度的三维信息获取能力，为众多领域提供了强大的技术支持。本文旨在研究基于计算机立体视觉的双目立体成像技术，分析其原理、应用及未来发展趋势。
二、双目立体成像技术原理
双目立体成像技术是通过模拟人类双眼的视觉机制，利用两台相机从不同角度拍摄同一场景，获取场景的二维图像信息。通过图像处理技术，将这些二维图像信息转换为三维空间信息，从而实现场景的三维重建。该技术主要包括相机标定、图像获取、特征提取、视差计算和三维重建等步骤。
1. 相机标定
相机标定是双目立体成像技术的重要步骤，其主要目的是确定相机的内外参数。内参数包括相机的焦距、主点坐标等，外参数包括两台相机之间的相对位置和姿态。这些参数的准确性直接影响到后续的图像处理和三维重建效果。
2. 图像获取
通过标定后的相机，从不同角度拍摄同一场景，获取两幅具有视差的图像。这些图像将作为后续特征提取和视差计算的基础。 3. 特征提取
特征提取是双目立体成像技术的关键步骤，其主要目的是从两幅具有视差的图像中提取出具有匹配性的特征点。这些特征点将用于后续的视差计算和三维重建。
4. 视差计算
视差计算是通过比较两幅图像中相同特征点的位置差异，计算视差信息的过程。视差信息反映了场景中物体在三维空间中的位置和距离信息。
5. 三维重建
根据视差信息和相机的内外参数，通过三角测量原理，可以实现对场景的三维重建。三维重建后的场景信息可以用于后续的目标检测、识别和跟踪等任务。
三、双目立体成像技术的应用
双目立体成像技术具有广泛的应用前景，包括机器人导航、三维测量、虚拟现实、医学影像等领域。
1. 机器人导航
双目立体成像技术可以为机器人提供精确的三维环境信息，实现机器人的自主导航和避障功能。在无人驾驶汽车、无人机等领域具有广泛的应用前景。
基于双目立体摄像机图像的三维建模方法设计及实现
图像与多媒体技术・Ｉｍａｇｅ＆Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
系统，利用ＯｐｅｎＧＬ开发的应用程序能够在当
前使用的各种平台间随意移植；能够和Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＋＋紧密接口，能够方便的完成相关的图像计
算，同时计算结果具有极高的准确性和可靠性。
扩展性：实际操作中利用ＯｐｅｎＧＬ扩展机 制，就可以借助ＡＰＩ实现功能扩充。就其功能
来说，ＯｐｅｎＧＬ平台包括建模（常见的点、线、
面，包括复杂的三维物体的绘制）；变换（基
本变变换和投影变换）、颜色模式设置（ＲＧＢ
模式和颜色索引）、光照和材质设置（自发光、
环境光、漫反射和高光）以及贴图映射（能够
较为逼真的反应出物体表面细节）等。 就现阶段来说，ＯｐｅｎＧＬ动态库的运行需
要处于Ｗｉｎｄｏｗｓ ９５以及Ｗｉｎｄｏｗｓ ＮＴ３．５以上 的操作系统的运行环境，而其静态库则需要处
于ＶＣ＋＋２．０以上的环境中。本研究中借助了 Ｗｉｎｄｏｗｓ ＸＰ操作系统以及ＶＣ＋＋６．０的版本而
进行的，其中在微机版本中，ＯｐｅｎＧＬ涵盖了
基本库、实用库以及辅助库这几个主要的函数 库。ＯｐｅｎＧＬ中基本描述和绘制操作则包括图
元、光照、材质。
３．２ ０ｐｅｎＧＬ￣深度数据的三维表面重建
众所周知，我们对于曲面物体的表面进
行处理时通常会选择多边形小平面作为逼近对
象来进行处理，而三角形的性质决定了它可以
确保三个项点同时处在一个平面上，所以这种
方式最为常用。我们在基于ＯｐｅｎＧＬ下对三维
图形进行绘制时，一般可以通过以下几个程序
进行。 （１）ＯｐｅｎＧＬ初始化，也即是根据实验
对象情况设置像素格式，一般需要输入绘制风 格（线型、宽度、颜色）以及深度位元等较为 重要的数据。
（２）将基本像素作为依据，依此来建立
和物体相符的三维模型，然后对模型做相关数
学描述的处理，通常来说会借助ＯｐｅｎＧＬ平台 自带的ＧＬ ＰＯＬＹＧＯＮ以及ｇｌＶｅ￣ｅｘ３ｄ来实现。 （３）将物体放置到三维空间中一个特定
基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究
基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究
双目线结构光是一种常用的三维重建技术，通过光束在物体表面的投影和双目相机的视觉信息，可以实现对物体的三维形态重建。本文将探讨基于双目线结构光的三维重建技术及其关键技术研究。
一、双目线结构光的原理
双目线结构光是一种结合了双目立体视觉和结构光的技术，其原理是通过一个激光器或投影仪在物体表面产生光栅，再由两个相机分别从不同的角度拍摄物体表面的光栅图像。通过分析两个相机拍摄的图像，可以确定物体表面上每个点的三维坐标，从而实现对物体的三维重建。
二、双目线结构光的关键技术
1. 激光器或投影仪的选择
激光器或投影仪是双目线结构光的核心设备，不同的激光器或投影仪对于三维重建的效果有着重要影响。一般来说，选择较高功率、较高分辨率的激光器或投影仪可以得到更好的效果。
2. 相机的校准
相机校准是保证双目线结构光技术成功的重要环节，主要包括相机的内参、外参、畸变等参数的标定。只有准确标定了相机的参数，才能保证双目线结构光的精度和稳定性。
3. 光栅的设计与投影
光栅的设计与投影是双目线结构光的关键步骤，它直接影响到三维重建的精度和稳定性。通常采用的光栅有正弦光栅、三角光栅、格雷码光栅等，不同的光栅对于不同的场景和物体有着不同的适用性。
4. 三维重建算法
双目线结构光的三维重建算法是实现三维重建的关键，主要包括立体匹配算法、相位解算算法、三角剖分算法等。三维重建算法的选择需要结合具体的应用场景和物体特征，以保证重建精度和效率。
三、双目线结构光的应用
双目线结构光技术在工业、医疗、文化遗产保护等领域有着广泛应用。例如，在工业领域中，可以利用双目线结构光对复杂零部件进行三维重建和检测，以提高生产效率和质量。在医疗领域中，可以通过对患者身体进行三维重建，为医生提供更精准的治疗方案。在文化遗产保护领域中，可以利用双目线结构光对文物进行三维重建和保护，以保护和传承文化遗产。
《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
双目视觉的发展
双目立体视觉是计算机视觉的一个重要 分支，即由不同位置的两台或者一台摄像机摄影测量学的传统设备标定法。利用至少17个参数描述
双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支，即由不同位置的两台或者一台摄像机摄影测量学的传统设备标 定法。利用至少17个参数描述摄像机与三维物体空间的结束关系，计算量非常大。
（2）直接线性变换性。涉及的参数少、便于计算。
（3）透视变换短阵法。从透视变换的角度来建立摄像机的成像模型，无需初始值，可进行实时计算。
（4）相机标定的两步法。首先采用透视短阵变换的方法求解线性系统的摄像机参数，再以求得的参数为初始值，考虑畸变因素，利用最优化方法求得非线性 解，标定精度较高。
（5）双平面标定法。
在双摄像机标定中，需要精确的外部参数。由于结构配置很难准确，两个摄像机的距离和视角受到限制，一般都需要至少6个以上（建议取10个以上）的已 知世界坐标点，才能得到比较满足的参数矩阵，所以实际测量过程不但复杂，而且效果并不一定理想，大大地限制了其应用范围。此外双摄像机标定还需考虑镜头的 非线性校正、测量范围和精度的问题，目前户外的应用还有少。
上海大学通信与信息工程学院提出了基于神经网络的双目立体视觉摄像机标定方法。首先对摄像机进行线性标定，然后通过网络练习建立起三维空间点位置补 偿的多层前馈神经网络模型。此方法对双目立体视觉摄像机的标定具有较好的通用性，但是精确测量控制点的世界坐标和图像坐标是一项严格的工作。因此神经网络 中练习样本集的获得非常困难。
1.3 特征点提取
立体像对中需要撮的特征点应满足以下要求：与传感器类型及抽取特征所用技术等相适应；具有足够的鲁棒性和一致性。需要说明的是：在进行特征点像的坐 标提取前，需对获取的图像进行预处理。因为在图像获取过程中，存在一系列的噪声源，通过此处理可显著改进图像质量，使图像中特征点更加突出。
1．4 立体匹配
立体匹配是双目体视中最关系、困难的一步。与普通的图像配准不同，立体像对之间的差异是由摄像时观察点的不同引起的，而不是由其它如景物本身的变 化、运动所引起的。根据匹配基元的不同，立体匹配可分为区域匹配、特征匹配和相位匹配三大类。
双目立体视觉的三维人脸重建方法
双目立体视觉的三维人脸重建方法
贾贝贝;阮秋琦
【期刊名称】《智能系统学报》
【年(卷),期】2009(4)6
【摘 要】创建逼真的三维人脸模型始终是一个极具挑战性的课题.随着三维人脸模型在虚拟现实、视频监控、三维动画、人脸识别等领域的广泛应用,三维人脸重建成为计算机图像学和计算机视觉领域的一个研究热点.针对这一问题,提出一种基于双目立体视觉的三维人脸重建方法,重建过程中无需三维激光扫描仪和通用人脸模型.首先利用标定的2台摄像机获取人脸正面图像对,通过图像校正使图像对的极线对齐并且补偿摄像机镜头的畸变;在立体匹配方面,选择具有准确可靠视差的人脸边缘特征点作为种子像素,以种子像素的视差作为区域生长的视差,在外极线约束、单调性约束以及对应匹配的边缘特征点的约束下,进行水平扫描线上的区域生长,从而得到整个人脸区域的视差图,提高了对应点匹配的速度和准确度;最后,根据摄像机标定结果和立体匹配生成的视差图计算人脸空间散乱点的三维坐标,对人脸的三维点云进行三角剖分、网格细分和光顺处理.实验结果表明,该方法能够生成光滑、逼真的三维人脸模型,证明了该算法的有效性.
【总页数】8页(P513-520)
【作 者】贾贝贝;阮秋琦
【作者单位】北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京100044;北京交通大学,计算机与信息技术学院,北京100044
【正文语种】中 文 【中图分类】TP391
【相关文献】
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4.双目立体视觉和编码结构光相结合的三维重建方法 [J], 李靖;王炜;张茂军;
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