基于双目摄像的特征提取算法研究及三维重建实现
双目视觉三维重建技术方法
双目视觉三维重建技术方法双目视觉三维重建技术可有趣啦。
双目视觉呢，就好比我们的两只眼睛看东西一样。
它主要是利用两个摄像机从不同的角度去拍摄同一个场景。
这两个摄像机的位置就像我们的两只眼睛，有一定的间距哦。
那它是怎么实现三维重建的呢？其中一个关键的部分就是特征提取。
就像是在一幅画里找到那些特别的标记点。
比如说在一幅风景图里，那些独特的石头轮廓、树的形状特别的部分，这些就可以被当作特征点。
从两个摄像机拍摄的图像里找到对应的特征点，这就像玩一个找相同但是又有点不同的游戏呢。
接下来就是计算视差啦。
视差这个词听起来有点高大上，其实简单理解就是因为两个摄像机位置不同，同一个特征点在两张图像里的位置有差异。
这个差异就包含着很重要的信息。
通过这个视差，我们就能大概知道这个特征点离我们有多远。
就好像我们的眼睛看东西，近的东西在两只眼睛里的位置差异大，远的东西位置差异小。
然后呢，根据这些视差信息和摄像机的一些参数，像是焦距啊之类的，就可以计算出这个点在三维空间里的坐标啦。
这就像是把平面的东西，一下子变得立体起来。
在实际应用里，双目视觉三维重建技术用处可大啦。
在机器人领域，机器人可以通过这个技术更好地感知周围的环境，就像给机器人装上了一双智能的眼睛。
它能知道前面有什么东西，是障碍物还是它要寻找的目标，还能知道这些东西离自己有多远，这样机器人就能更灵活地行动啦。
在虚拟现实和增强现实方面，也离不开它。
可以让虚拟的东西更好地和现实场景融合，让我们感觉那些虚拟的物体就像是真实存在于我们周围的环境里一样。
不过呢，双目视觉三维重建技术也有它的小烦恼。
比如说在光线不好的情况下，提取特征点就会变得困难，就像我们在黑暗里看东西看不太清那些特别的地方一样。
还有，如果两个摄像机的标定不准确，就像我们的两只眼睛看东西不协调了，那计算出来的三维信息可能就会有偏差呢。
但是随着技术的不断发展，这些小问题也在慢慢地被解决啦。
基于深度学习的双目视觉三维重建
中文摘要中文摘要随着工业自动化的高速发展，机器人等智能设备在工业生产中的应用日渐广泛。
对周边环境的感知是设备智能化的一项重要研究内容，目前，获取周边三维环境信息的主要技术途径以激光雷达和双目相机为主，与超声波传感器、激光雷达相比，双目相机具有获取信息丰富，价格低廉，精度高的特点，通常应用于实时测距、三维形貌恢复、缺陷诊断等领域。
智能设备在实际作业时，对周围的三维环境进行精确的三维重建有助于实际作业的安全有效进行，本文基于深度学习算法，对双目视觉系统的三维重建进行研究。
本文的主要研究内容有：(1)研究了当前摄像头标定的主流方法，对其具体算法实现进行了分析，通过对双目相机进行标定得到相机的内参数和外参数，基于相机的内外参数实现图像矫正、三维重建工作。
(2)对相机的成像和畸变原理进行分析和研究，对采集图像进行滤波、自适应伽马变换与去畸变处理，提高双目相机采集图像的质量。
(3)对双目视觉中最关键的算法——立体匹配算法进行研究，为了解决传统立体匹配算法匹配精度较低，误匹配区域较大的问题，本文基于深度学习算法，利用2D卷积神经网络对双目相机获取的左、右图进行匹配代价提取，并利用3D卷积神经网络对聚合后的匹配代价进行特征总结和匹配差异学习。
将立体匹配问题转化为一个有监督的机器学习问题，在KIIT2015数据集上训练一个端到端的神经网络模型，该卷积神经网络直接使用双目相机获取的左右两图作输入，直接输出预测的视差图。
(4)通过相机内外参数及立体匹配视差图得到周围环境的三维点云信息，并通过阈值分割算法提取特定工作范围内的稠密点云数据。
(5)搭建了综合实验平台，与其它算法的立体匹配效果进行对比，并对比标准雷达测距数据计算本文算法的精确度，验证了本文算法的有效性。
关键词：双目视觉；立体匹配；深度学习；三维重建I基于深度学习的双目视觉三维重建IIABSTRACTABSTRACTWith the rapid development of industrial automation,smart devices such as robots are increasingly used in industrial production.Perception of the surrounding environment is an important research content of device intelligence.At present,we mainly obtain three-dimensional information of the surrounding environment through lidar and binocular pared with ultrasonic sensors and lidar,binocular cameras obtain It is more abundant,the price is lower,and the accuracy is higher.It is usually used in real-time ranging, three-dimensional shape restoration,defect diagnosis and other fields.During the actual operation of the smart device,accurate3D reconstruction of the surrounding3D environment is helpful for the safe and effective operation of the actual operation.Based on the deep learning algorithm,this paper studies the3D reconstruction of the binocular vision system. The main research contents of this article are:(1)This paper studies the current mainstream camera calibration methods,analyzes its specific algorithm implementation,obtains the camera's internal and external parameters by calibrating the binocular camera,and implements image correction and3D reconstruction based on the camera's internal and external parameters.(2)This paper analyzes and studies the imaging and distortion principles of the camera, and filters,adaptive gamma transforms,and distorts the collected images to improve the quality of the images captured by the binocular camera.(3)This paper studies the most critical algorithm in binocular vision-stereo matching algorithm.In order to solve the problems of low matching accuracy and large mismatching area of traditional stereo matching algorithms,this paper uses a2D convolution neural network to extract the matching cost of the left and right images obtained by the binocular camera based on deep learning algorithms,and uses3D The product neural network performs feature summarization and matching difference learning on the aggregated matching costs. Turn the stereo matching problem into a supervised machine learning problem.Train an end-to-end neural network model on the KIIT2015dataset.The convolutional neural network directly uses the left and right images obtained by the binocular camera as input,and directly output the predicted Disparity map.(4)Obtain the three-dimensional point cloud information of the surrounding environmentIII基于深度学习的双目视觉三维重建through the internal and external parameters of the camera and the stereo matching disparity map,and extract the dense point cloud data within a specific working range through the threshold segmentation algorithm.(5)A comprehensive experimental platform was built to compare the stereo matching effect with other algorithms,and to compare the accuracy of the algorithm in this paper with standard radar ranging data to verify the effectiveness of the algorithm in this paper.Key words:Binocular vision;stereo matching;deep learning;3D reconstructionIV目录目录第一章绪论 (1)1.1课题的研究背景及意义 (1)1.2国内外研究现状 (1)1.3论文主要内容及工作 (5)第二章相机标定及图像预处理 (7)2.1单目相机数学模型 (7)2.2双目相机数学模型 (9)2.3双目相机的标定 (11)2.3.1张正友标定法 (11)2.3.2立体标定 (13)2.3.2畸变参数估计 (14)2.4双目极线矫正 (15)2.5图像预处理 (17)2.5.1图像去噪 (18)2.5.1伽马变换 (18)2.6本章小结 (20)第三章基于深度学习的立体匹配 (21)3.1传统立体匹配算法的基本理论 (21)3.2基于深度学习的立体匹配发展 (23)3.2.1深度学习的基本原理 (23)3.2.2mc-cnn与GC-net (27)3.3基于W-net的立体匹配 (29)3.3.1残差结构与通道注意模块介绍 (29)3.3.2W-ne2D模块(2D卷积网络部分) (31)3.3.3Cost Value模块(代价聚合部分) (33)3.3.4W-net3D模块(3D卷积网络部分) (34)3.3.5Prob模块(视差预测部分) (36)3.3.6数据集的选择 (37)3.3.7损失函数的选择 (37)V基于深度学习的双目视觉三维重建3.3.8权值初始化及优化算法 (38)3.3.9网络结构说明 (39)3.4本章小结 (40)第四章基于视差图的三维重建 (41)4.1整体视差图的三维点云 (41)4.2视差图处理 (44)4.3点云滤波处理 (47)4.4本章小结 (48)第五章基于双目相机的三维点云重建算法与平台的实现 (49)5.1Pytorch、Opencv、Qt简介 (49)5.2平台开发环境 (49)5.3算法流程与实验结果分析 (50)5.4本章小结 (58)第六章总结与展望 (59)参考文献 (61)致谢 (65)附录 (67)VI第一章绪论第一章绪论1.1课题的研究背景及意义计算机视觉的任务是赋予计算机“自然视觉”的能力，使计算机对输入的图像(视频)进行处理，实现对图像中内容的表达和理解。
《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。
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基于双目线结构光的三维重建是一种常用的三维重建技术，其通过结合双目视觉和结构光原理，可以实现对物体表面的高精度三维重建。
下面将介绍其相关参考内容，并重点讨论其中的关键技术。
1. 双目视觉技术参考内容：《双目视觉测量技术及其应用》双目视觉技术是利用两个相机模拟人眼观察物体的方法，通过计算两幅图像之间的差异来获取物体的三维信息。
该参考内容详细介绍了双目视觉测量的基本原理、系统组成以及在工业检测、机器人导航等领域的应用。
2. 结构光原理参考内容：《结构光三维重建技术及其应用》结构光原理是利用投影仪将编码的光条或光斑投射到物体表面，再由相机捕捉到物体上的畸变投影图案，通过图像处理和计算，恢复出物体表面的三维信息。
该参考内容详细介绍了结构光原理的基本原理、系统组成以及在工业测量、数字文物保护等领域的应用。
3. 双目线结构光三维重建技术参考内容：《基于双目线结构光的三维重建算法研究》该参考内容重点介绍了基于双目线结构光的三维重建算法。
首先，对投影图案进行解码和校准，以消除因透镜畸变等引起的失真；然后，通过双目视觉技术获取相机之间的几何关系和视差信息；最后，利用三角测量方法推断物体表面的三维形状。
该文研究了不同的解码和重建算法，并对其性能进行了评估。
4. 精度优化与校正技术参考内容：《双目视觉系统的相机标定及重建精度分析》双目线结构光的三维重建需要考虑系统的误差，如相机畸变、投影仪畸变等，这些误差会影响重建的精度。
该参考内容介绍了相机标定的方法，通过获取相机的内外参数，可以对畸变进行校正；同时也介绍了重建精度的分析方法，通过评估测量误差，可以对重建结果进行优化和校正。
5. 应用案例参考内容：《基于双目线结构光的三维人脸重建与表情分析》该参考内容结合了双目线结构光的三维重建技术与人脸表情分析，通过获取人脸的三维形状和纹理信息，可以实现表情识别和分析。
该文介绍了方法的整体流程、实验设计以及实验结果，为其他领域的应用提供了借鉴和参考。
《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，立体匹配算法是双目视觉技术的核心，其精度和稳定性直接影响着双目视觉系统的性能。
本文将介绍基于双目视觉的立体匹配算法的研究现状、原理及应用，并探讨其在实际应用中的优化与改进。
二、双目视觉的立体匹配算法研究1. 算法概述双目视觉的立体匹配算法是通过分析两个相机从不同视角获取的图像，从而恢复出场景的三维信息。
立体匹配算法主要包括特征提取、特征匹配和视差计算三个步骤。
其中，特征提取是提取出两幅图像中的有用信息，特征匹配则是根据一定的匹配准则，将两幅图像中的特征进行匹配，最后通过视差计算得到场景的三维信息。
2. 算法原理立体匹配算法的原理是基于视差原理，即同一场景从不同视角观察时，物体在左右图像中的位置会有所偏差。
通过比较两幅图像中对应位置的像素或特征，可以计算出视差，从而得到场景的三维信息。
在特征提取阶段，算法会提取出两幅图像中的关键点或特征描述符，如SIFT、SURF等；在特征匹配阶段，算法会根据一定的匹配准则，如欧氏距离、互信息等，将两幅图像中的特征进行匹配；在视差计算阶段，算法会根据匹配结果计算出视差图，从而得到场景的三维信息。
三、立体匹配算法的应用双目视觉的立体匹配算法在多个领域得到了广泛应用。
在机器人导航领域，可以通过双目视觉系统实现机器人的三维环境感知和避障；在自动驾驶领域，可以通过双目视觉系统实现车辆的自主驾驶和道路识别；在三维重建领域，可以通过双目视觉系统实现场景的三维重建和模型构建。
此外，立体匹配算法还可以应用于虚拟现实、人机交互等领域。
四、立体匹配算法的优化与改进针对立体匹配算法在实际应用中存在的问题，如匹配精度低、计算量大等，研究人员提出了多种优化与改进方法。
首先，可以通过改进特征提取算法，提取出更鲁棒、更丰富的特征信息；其次，可以通过优化匹配准则和匹配策略，提高匹配精度和计算效率；此外，还可以通过引入深度学习等技术，实现更准确的特征匹配和视差计算。
双目视觉特征点的三维坐标计算
双目视觉特征点的三维坐标计算双目视觉是一种通过使用两个相机模拟人眼视觉的技术。
它可以通过计算两个相机之间的视差（即相同物体在两个相机中的像素差）来估计物体的深度，并计算出特征点的三维坐标。
双目视觉在机器人领域、计算机视觉和三维重建等方面有广泛应用。
下面将简要介绍双目视觉特征点的三维坐标计算的基本原理。
双目视觉系统由两个相机组成，分别称为主相机和从相机。
主相机通常放在一个固定位置，而从相机可以相对于主相机移动，以改变观察角度。
双目视觉的原理是基于视差的计算。
当一个物体位于不同相机的视野中时，由于视野的不同，物体在两个相机中的图像位置会有所偏移，这个偏移量称为视差。
首先，应该通过一些校准步骤来确定相机的内参矩阵和外参矩阵。
内参矩阵包括相机的焦距、主点坐标和畸变系数等参数，它们可以通过标定来测量得到。
外参矩阵包括相机的位置和姿态，可以通过对相机进行定位来获得。
双目视觉的主要步骤如下：1.特征点提取：在主相机和从相机的图像中提取特征点，例如角点或SIFT特征点等。
这些特征点在两个相机中的像素位置可以很容易地匹配。
2.特征点匹配：对于主相机和从相机中的每个特征点，需要找到在另一个相机中与之匹配的特征点。
匹配可以通过计算特征描述子之间的相似度来实现。
3.视差计算：对于每对匹配的特征点，可以通过计算它们在两个相机中的像素位置差来计算视差。
视差计算可以采用最小二乘法或其他深度推测算法。
4.深度计算：有了视差信息，可以根据相机基线和三角测量原理来计算特征点的相对深度。
根据特定的相机配置，可以通过相机内参和外参来计算特征点的三维坐标。
总的来说，双目视觉特征点的三维坐标计算可以通过特征点提取、特征点匹配、视差计算和深度计算来实现。
这些步骤需要对相机进行校准，并根据相机配置和参数来计算特征点的三维坐标。
双目视觉在计算机视觉领域有着广泛的应用，例如三维重建、目标跟踪、立体匹配和位姿估计等。
特征点的三维坐标计算是实现这些应用的关键步骤之一、它可以通过将双目相机与其他传感器（如激光雷达）结合使用来提高测量精度和准确性。
《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基于双目线结构光的三维重建是一种常见的三维重建方法，在计算机视觉和图像处理领域有广泛应用。
本文将探讨双目线结构光三维重建的基本原理和关键技术。
一、基本原理双目线结构光的三维重建基于以下原理：通过投射具有特定空间编码的光线，利用摄像机捕捉图像，并对图像进行处理和分析，可以推断出场景中物体的三维形状和深度信息。
二、关键技术1. 双目成像双目成像是双目线结构光重建的基础。
通过使用两个物理上分开的相机，可以获取场景的不同视角，从而获得更多的信息，提高重建的精度和稳定性。
2. 线结构光投影线结构光投影是双目线结构光重建的核心技术。
通过投射特定编码的结构光，可以在场景中形成一系列光条或光带，从而在摄像机中产生对应的图像。
这样，可以通过分析图像中结构光的失真或形状变化，来推断物体表面的深度信息。
3. 结构光编码结构光编码是双目线结构光重建的重要组成部分。
通过在结构光中引入编码，可以增加光条或光带的区分度，从而提高重建的精度。
常见的编码方法包括灰度编码、正弦编码、校正编码等。
4. 影像获取与处理双目线结构光重建需要获取并处理图像数据。
影像获取涉及到摄像机的标定、同步和触发等技术，以确保双目系统的准确性和稳定性。
影像处理包括去噪、校准、纹理映射等步骤，以提取出有效的结构光信息，并进行后续的三维重建处理。
5. 三维重建算法三维重建算法是双目线结构光重建的核心内容。
常见的算法包括三角测量、立体匹配、点云拼接等。
这些算法通过分析不同视角的结构光图像，通过匹配和计算来推断物体的三维形状和深度信息。
6. 点云处理与可视化三维重建通常最终呈现为点云模型。
点云处理涉及到点云滤波、配准、分割等技术，以去除噪声、合并重叠点云、提取物体表面等。
点云可视化则将点云数据以直观的形式呈现，便于人们观察和理解。
综上所述，基于双目线结构光的三维重建是一种常见的三维重建方法。
它利用投射特定编码的结构光，结合双目成像和影像处理技术，通过分析图像中的结构光信息，推断物体的三维形状和深度信息。
基于移动机器人双目视觉的井下三维场景重建方法
06
结论与展望
研究成果总结
提出了一种基于移动机器人双目视觉的井下三维场景重建方法，该方法能够快速准 确地获取井下环境的三维信息。
通过实验验证了该方法的可行性和有效性，并与其他方法进行了比较，结果表明该 方法具有较高的精度和稳定性。
该方法为井下环境的监测、安全预警和灾害救援等应用提供了重要的技术支持。
视差原理
同一物体在不同视角下的图像会有位移，通过测量这个位移量，可以计算出物 体的深度信息。
双目视觉系统标定
摄像机标定
标定是为了获取摄像机的内部参数（ 如焦距、光心等）和外部参数（如旋 转矩阵和平移向量），以确保双目视 觉系统能够准确获取三维信息。
标定方法
常用的标定方法包括张氏标定法、 OpenCV标定法等，通过拍摄不同角 度和距离的标定板图像，利用算法计 算出摄像机的内外参数。
05
方法验证与实验结果分析
实验环境搭建与数据采集
实验场地
选择一个具有典型特征的井下环境，模拟真 实矿井场景。
双目视觉系统
安装双目相机，调整相机参数，确保能够获 取高质量的图像。
移动机器人平台
选用具有稳定运动性能和良好导航能力的移 动机器人。
数据采集
通过移动机器人平台在实验场地进行多角度 、多距离的图像采集，记录场景信息。
实验结果展示与分析
三维重建结果展示
利用双目视觉算法和重建技术 ，将采集到的图像转换为三维 点云数据，并生成三维场景模
型。
精度评估
通过对比重建结果与实际场景 ，评估三维重建的精度和误差 范围。
鲁棒性分析
在不同光照、遮挡和噪声条件 下，测试三维重建方法的鲁棒 性和稳定性。
效率分析
分析三维重建方法的计算复杂 度和处理时间，评估其实时性
基于双目视觉系统三维成像精准测量的算法研究
基于双目视觉系统三维成像精准测量的算法研究双目视觉系统是一种模拟人眼视觉的成像系统，通过两个相互独立的摄像机模拟人眼的立体视觉效果，能够实现对物体的三维重建与测量。
在工业、医疗、自动驾驶等领域有广泛的应用。
本文将基于双目视觉系统的三维成像精准测量算法进行研究。
首先，双目视觉系统的原理是通过两个摄像机同时采集同一个物体的图像，然后利用这两个图像之间的差异来计算物体的三维坐标。
通常采用的算法主要有视差法、三角测量法和基线法。
其中，视差法是最常用的方法之一，它通过计算两个图像之间像素点的位移来估计物体距离。
在实际应用中，需要对左右两个图像进行校正，消除不同视角引起的畸变。
然后，可以通过每个像素点的对应点，计算视差大小，从而得到物体的深度信息。
视差法的优点是计算量较小，实时性较强，但精度相对较低。
三角测量法是另一种常用的方法，它利用双目视觉系统的两个光心和物体上的一个特征点构成一个三角形，通过测量三角形的各个角度来计算物体的距离。
具体操作步骤如下：首先，通过摄像机标定得到相机的内参和外参，然后通过图像处理技术提取特征点，如角点、边缘等，对应于左右两个图像；接着利用相机模型计算特征点在三维空间中的坐标，最后通过三角测量得到物体的三维坐标。
三角测量法的优点是精度较高，但计算复杂度较大。
基线法是一种基于模板匹配的方法，它通过匹配左右两个图像中的模板来计算视差信息，然后通过视差信息与基线长度之间的关系计算物体的距离。
具体操作步骤如下：首先，通过摄像机标定得到相机的内参和外参，然后利用模板匹配技术找出左右两个图像中的模板，计算视差信息；接着根据基线长度和视差信息的关系得到物体的距离。
基线法的优点是精度高，但对模板的匹配要求较高，而且计算复杂度也相对较大。
除了上述介绍的算法，还有一些其他的方法可以用于双目视觉系统的三维成像精准测量，如结构光法、点云法、光栅法等。
这些方法的选择需要根据实际应用场景和要求来确定。
总之，双目视觉系统的三维成像精准测量是一个复杂的问题，需要综合考虑摄像机标定、图像处理、特征提取、匹配算法等多个方面的因素。
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2017年第11期 信息通信 2017(总第 179 期） INFORMATION & COMMUNICATIONS (Sum. No 179)
基于双目摄像的特征提取算法研究及三维重建实现丁王彬,杨化斌(空军工程大学信息与导航学院，江苏南京210046)
摘要:特征提取在计算机图像处理领域是一个重要的概念。文章主要研究了 Harris角点检测算法与SIFT(Scale-invariant feature transform)特征点提取算法这经典的两种基于灰度的特征点提取算法。在处理图像尺度缩放方面进行了比较，通 过MATLAB进行实验来比较两种算法在处理图像尺度方面的区别，证明SIFT算法更加优秀。最后介绍了三维重建的 内容，展望计算机视觉技术的未来。关键词:特征提取;Harris角点检测算法;SIFT特征点提取算法;三维重建中图分类号:TP391.41 文献标识码:A 文章编号= 1673-1131(2017)11-0033-02
0引言怎样才能够从图像中提取特征点，在计算机中实现三维 重建，这个问题不仅对土木测量极为重要，同时也是计算机 视觉的一个备受关注的研究方向。所谓的计算机视觉，就是 计算机通过模拟在图像中获得和人一样的视觉功能,简而言 之就是通过计算机及其软件对实际场景进行三维重建，并且 建立三维场景的可以被识别和感知。要实现三维重建，首先 就要构建出双目立体视觉的模型，顾名思义，需要两个摄像 机同时对一个物体进行拍摄，并通过特征点提取算法构建出 立体模型。在现实中我们左右两只眼睛所采集到的图像并 不完全相同，左右图像之间存在着水平视差。水平视差简单 来说就是，当我们看近处的物体时要显得大一些，而远处的 物体则显得小一些，如果把左右眼所呈的图像进行比较，以 右眼所呈的图像为标准,那么左眼呈现的图像中的同一物体 就相当于向右平移了一定的距离，并且，近处的物体平移的 距离大，远处的物体平移的距离小[1]。在实际操作中,双目立 体视觉就是在同一时间用两个摄像机来对同一场景来进行 拍摄，根据左右摄像机拍出的图像，通过计算机对信息进行 特征提取，获得物体的景深，并且利用最适当的算法实现三 维立体的重建，重现出立体场景。由于此项技术具有成本低、 自动化、效率高等优势，因此成为三维建模领域一个非常重 要的研究方向。本文所有研究均以双目摄像为基础，通过图像获取、摄 像机标定、图像预处理、特征提取、立体匹配等步骤，最终实 现三维重建。随着我国信息社会的高速发展，计算机数字图 像处理技术不断取得突破，在许多领域都需要用到图像特征 匹配技术。然而图像特征匹配最重要的就是如何得到比较 稳定的图像特征点，用不同的方法提取出的图像特征点，会 对图像特征匹配的准确度和速度会产生不同的影响,因此选 择合适的图像特征点提取方法具有重要的现实意义121。本文 着重介绍了两种经典的基于灰度的特征点提取算法中:Harris 角点检测算法和 SIFT(Scale-invariant feature transform)特征 点提取算法，并且通过实验得出结论,SIFT特征点提取算法 要比Harris角点检测算法更加出色。并且可以通过SIFT特 征点提取算法进行图像特征点的提取，建立更加优秀的三维 模型。1 Harris角点检测算法与SIFT特征点提取算法
1988 年，C.Harris 和 M.J.Stephens 等人提出了 一种基
于灰度的特征点提取算法，即是Harris角点检测算法。这 种算法简单来说，就是依据人的肉眼来对图像进行观察，可 以看出图像的灰度值在各个方向上并不相同,通过感性即可 判断出角点。Harris角点检测算法的核心原理就是图像中 的邻近像素点的灰度的差值变化:首先设计出一个可以在图 像各个方向上进行移动的局部检测窗口，并且观察局部检测 窗口在沿图像某方向进行缓慢移动时的像素点的灰度变化, 那么依据灰度的变化就可以判断出该处图像是角点、边缘还 是平滑区域。如果检测窗口处图像的灰度值发生了较大的 变化，那么就可以判断出此处图像存在角点，角点为局部检 测窗口的中心像素点。Harris角点检测算法的运算过程与 其它特征点提取算法相比是比较简单的，且利用Harris算 法检测出的角点往往是比较离散的，并且亮度较低，能够加 强特征点，从而形成不错的局部抑制效果，但是同时该算法 提取杂点数较多，对方向具有依赖性，这会在一定程度上削 弱图像特征点的质量。总体而言，Harris角点检测算法具有 较好的角点检测效果[3]。在图像尺度缩放问题上，如果图像 发生非常大的尺度变化的话,Harris角点检测算法对特征点 的提取可以取得较好的效果，因为当图像的尺度变化非常小 时，利用Harris角点检测算法对图像进行特征点的检测就 会导致角点的重复出现的频率不断降低。并且，如果利用 Harris角点检测算法对同一图像在不同缩放尺度下进行特
征点的检测，则会发现这些特征点具有不可重复性。目前 Harris角点检测算法在目标匹配、追踪和三维重建等众多领
域发挥了重要作用，例如可以在构建三维目标模型时通过 Harris角点检测算法在图像中提取出目标的角点、颜色、轮
廓等特征。SIFT(Scale-invariant feature transform)特征点提取算法是 一种用以检测图像局部特征的尺度不变特征变换算法，1999年 英属哥伦比亚大学计算机科学系教授David Lowe第一次在计 算机视觉国际会议（International Conference on Computer Vision， ICCV) 发表了 SIFT 特征点提取算法，此后该算法不断发 展完善，David Lowe是SIFT算法的创始人。但是与Harris角 点检测算法相比,SIFT特征点提取算法步骤复杂，运算过程繁 碎，通常可分为以下四个步骤:一、对尺度空间极值点进行检测; 二极值点做出精确定位，确定特征点的尺度、位置;三、指定特 征点方向参数；四、特征点描述子的生成[4]。SIFT特征点提取 算法是在图像的尺度空间内提取特征点，并且在尺度、位置和 旋转不变量三个方面加强了点的特征。通过SIFT特征点提取
33信息通信丁王彬等:基于双目摄像的特征提取算法研究及三维重建实现算法所提取的图像特征点一般具有较高的可靠性和准确性， 不仅具有图像尺度和旋转不变的特点，而且不会因为光照条 件的变化而变化，降低了提取图像特征点时遮挡、仿射变换、 杂乱的不利影响。2特征提取对于计算机视觉和图像处理领域而言特征提取是一个非 常重要的概念，它是计算机图象处理中的一个初级运算，也就 是说特征提取是对一个图像所进行的第一个运算处理。具体 来说是指通过利用计算机来提取图像信息，判断出图像上的 每一个点属于哪一个图像特征。特征提取可用来检查图像的 每一个像素，并且确定该像素是否能够代表一个图像特征。 一般来说，特征提取可以根据边缘、角点、区域和脊把图像上 的点划分为不同的子集，这些子集往往分为孤立的点、连续的 区域或者连续的曲线。特征提取作为计算机视觉模型的起始点，是对图像进行 处理的第一个初级的运算，特征提取就是检查图像中的所有 像素点，并且判断出各个像素点能否用来表示同一个特征。 通常而言，图像的尺度如果比较大，那么这个大尺度的图像就 会拥有比较多的特征点，与此同时，这些特征点的定位的精度 往往比较低ra。如果图像的尺度比较小,那么图像特征提取相 对大尺度而言是比较容易的，因为小尺度的图像，特征点的定 位精度往往比较高。但在实际的实验操作中常常会出现问 题，这是由于小尺度的图像能够提取的特征点数量比较少，因 此它能提供的图像信息就比较少，因此在实际的实验操作中 为了获得较高的特征点匹配效率,必须想办法降低匹配错误， 这就要求必须采用非常严格的约束条件来实现提升特征匹配 效率的目的。通常来说，在特征匹配的过程中,不仅误匹配的 概率比较低，而且具有唯一性、不变性和可区分性等特点的匹 配就是一个十分优秀的匹配。文章在MATLAB2012a中对于基于双目摄像所拍摄的左 图像分别使用Harris角点检测算法和SIFT (Scale-invariant feature transform)特征点提取算法对左图像进行特征点的提 取，实验数据结果如下:使用Harris角点检测算法提取的左图 像的特征点的数目是211个;而利用SIFT特征点提取算法提 取的左图像的特征点的数目则达到751个，并且还能够得到 图像特征点的灰度梯度方向信息[6]。由此可以得出结论:在图 像需要进行尺度缩放和亮度改变时，SIFT(Scale-invariant feature transform) 特征点提取算法比 Harris 角点检测算法更加 有效。3三维重建三维重建的英文术语名称是3D Reconstruction,是计算 机视觉技术的重要组成内容，也是基于双目摄像的一个热点 话题。三维重建是以计算机视觉为基础，基于双目立体摄像 的一种复杂的前沿技术，首先它要求通过左右两个摄像机同 时分别对同一个物体进行摄像，并对左右两幅图像进行多种 分析处理，提取出特征点,利用相关的计算机视觉技术构建出 三维模型，完成一个物体的三维重建。三维重建的原理及操 作比较复杂，通常分为五个步骤:①进行图像获取;②完成摄像机标定;③利用某种算法进行特征提取;④立体匹配;⑤三维 重建。实现三维重建，最重要的就是确定出图像的三维坐标， 通常在基于双目摄像的情况下，通过两个随意放置的已完成标 定的摄像机来构建构汇聚式立体视觉模型，首先在左右两个图 像中找出同一点M所对应的不同的特征点，然后由投影中心 分别向左右两个图像M对应的特征点引出直线，两个直线相 交的点即是M的三维坐标。可以在MATLAB中进行操作实 验来完成三维重建，例如，通过SIFT特征点提取算法对一副图 像进行特征提取，在立体匹配的过程中，利用三维差值的方法 通过采样点数据来求得在三维模型中的网格节点上的曲面数 据，最后把所得到的图像进行投射，从而在MATLAB实验中完 成三维重建。4结语
本文首先从计算机视觉开始介绍，进而引出了其中比较 重要的双目立体视觉技术，对于于双目立体视觉技术而言，特 征提取乃是重中之重，然而目前有多种特征点提取方法，通常 采用的特征提取方法包括:小波变换法、Fourier变换法、最小 二乘法和主成分分析法等等。在众多方法中，本文着重介绍 的是基于灰度的特征点提取算法中的Harris角点检测算法与 SIFT(Scale-invariant feature transform)特征点提取算法这两
种经典算法，这两种方法在实际的操作实验中应用广泛且图 像处理能力较强，虽然都是基于灰度来进行特征点提取的，但 是两种算法的差异比较大，无论是算法原理还是计算步骤两 者都各不相同，因而Harris角点检测算法与SIFT(Scale-invar- iant feature transform)特征点提取算法两者在特征点提取结