基于立体视觉的三维测量系统关键技术研究

摘要

双目立体视觉主要研究运用两个摄像机对同一景物从不同位置拍摄成像并根据几何原理如何实现三维场景的恢复。随着计算机技术的快速发展，双目立体视觉成为了计算机视觉领域的一个研究热点并被广泛的应用于智能机器人、生产自动化、医学等很多领域。因此开展本课题的研究工作具有重要的理论意义和实用价值。 本文以Marr视觉理论为基础，重点对双目立体视觉系统的摄像机标定、立体匹配、三维重建等关键技术进行了研究。在摄像机标定部分，考虑到实验仪器和实验环境的实际情况，采用了标定精度高、步骤简单的Tsai两步标定法，以获取摄像机的内部、外部参数；在立体匹配方面，重点研究了基于区域匹配的灰度相关匹配算法。针对固定窗口区域匹配算法在深度不连续处容易产生相对较大匹配误差的问题，提出了一种局部最优的自适应窗口匹配算法，算法中提出的新的相似性测度函数和四方向线型掩模的采用不仅减少了噪声影响，而且提高了匹配准确度，整数图像技术的引入将匹配时运算量降低为一常数。同时，为了进一步提高匹配精度，采用矩形窗口作为匹配基元，还对一种全局最优的基于遗传算法的立体匹配算法进行了改进。上述两种匹配算法可分别用于对实时性和精确性有特别要求的场合；在完成摄像机标定和立体匹配后，再采用简化的空间点坐标计算公式计算得到其三维坐标；进而对物体进行三维重建，最后用OpenGL可视化输出。 为了实现对真实场景的三维重建以及验证所提出算法的可行性，本课题还构建了相应的硬件实验平台和软件实验系统，其中软件实验系统包括图像预处理、摄像机标定、立体匹配、三维重建等模块。这些为进一步开发和研究双目立体视觉系统奠定了良好的基础。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1概述

1.2 MARR计算机视觉理论

1.3国内外双目立体视觉研究现状

1.4本课题研究的选题依据、研究思路和主要创新点

1.4.1选题依据

1.4.2研究思路

1.5主要工作及创新点

第二章摄像机模型和基础矩阵

2.1图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系

2.2摄像机模型

2.3外极线几何和基础矩阵

2.3.1外极线几何

2.3.2基础矩阵

2.3.3求解基础矩阵

2.4本章小结

第三章摄像机标定

3.1引言

3.2传统摄像机标定方法

3.2.1线性摄像机模型标定

3.2.2非线性优化方法

3.2.3两步法

3.3实验过程及结果分析

3.3.1实验过程及实验数据

3.3.2实验结果及分析

3.4本章小结

第四章立体匹配算法研究

4.1引言

4.2约束条件和匹配策略

4.2.1约束条件

4.2.2匹配策略

4.3本课题的立体匹配算法

4.3.1自适应窗口立体匹配算法

4.3.2基于遗传算法的立体匹配方法

4.4实验结果及分析

4.5本章小结

第五章三维重建

5.1引言

5.2空间点重建算法

5.3利用OPENGL实现三维物体重建

5.3.1OpenGL工作流程

5.3.2 OpenGL中图元的描述和绘制

5.3.3OpenGL绘制三维图形

5.4重建结果

5.5本章小结

第六章实验系统的建立与实现

6.1实验系统基本组成

6.2实验环境建立

6.2.1硬件环境

6.2.2软件环境

6.3结论与展望

6.3.1结论

6.3.2展望

参考文献

攻读硕士学位期间取得的研究成果

致谢

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