基于鱼眼镜头的双目立体视觉匹配算法的研究

摘要

双目立体视觉技术根据立体图像对获取场景的三维信息。由于该技术测距时，无需接触便可以得到丰富的信息，因此被广泛应用到工业检测、机器人导航、海底勘探等领域。基于鱼眼镜头的双目立体视觉系统，与传统双目立体视觉相比，在实时获取大视场图像信息方面有着无可比拟的优势。立体匹配是双目立体视觉中最关键的步骤，匹配的精度与速度决定了双目立体视觉技术的实用性与价值。本文以鱼眼双目立体视觉系统为研究对象，针对鱼眼图像变形严重，匹配难度大的问题，提出了适合未经矫正的鱼眼图像的匹配算法。本文将从以下几个方面展开论述：
　　(1)本文首先介绍了课题的研究背景和意义；国内外基于鱼眼镜头双目立体视觉研究现状以及存在问题；通过分析常规图像立体匹配的匹配框架，确定了本文的研究内容。
　　(2)针对鱼眼镜头非线性成像原理造成传统极线约束不再适用，对应点的搜索范围不易确定，图像匹配难度增大这一问题，提出了一种基于极曲线几何的鱼眼图像匹配算法。首先介绍了鱼眼镜头的成像模型，并建立了基于鱼眼镜头的平行双目立体视觉系统；然后，根据鱼眼双目视觉模型，推导了鱼眼图像的3D和2D极曲线方程；最后根据推导的极线方程，利用动态规划算法实现了鱼眼图像的稠密匹配。实验结果证明，该算法能够得到较好的稠密视差图。
　　(3)针对鱼眼图像变形严重，传统匹配窗口内容对应性差造成匹配代价存在较大偏差这一问题，提出了一种适用于鱼眼图像立体匹配的支持邻域计算法。首先，在分析了平行鱼眼双目立体视觉模型成像特点的基础上，以待匹配像素点对应的空间点为中心，选取一个空间邻域；然后，计算左右图像中该空间邻域在不同视差条件下的表达式；最后，利用计算得到的支持邻域计算匹配代价，完成鱼眼图像的立体匹配。实验结果表明，利用本文提出的方法确定的支持邻域计算匹配代价，提高了鱼眼图像的匹配准确度。

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第1章 绪 论

1.1 课题研究的背景和意义

1.2 课题研究现状

1.3 鱼眼图像立体匹配研究的难点

1.4 本文的研究内容

第2章 双目视觉立体匹配概述

2.1 引言

2.2 立体匹配的理论基础

2.3 立体匹配算法的分类

2.4 立体匹配算法基本流程

2.5 本章小结

第3章 基于极线约束的鱼眼图像匹配算法

3.1 引言

3.2 鱼眼双目视觉的立体几何

3.3 基于动态规划的立体匹配

3.4 算法实现

3.5 本章小结

第4章 基于支持邻域的鱼眼图像立体匹配算法

4.1 引言

4.2 匹配代价计算

4.3 鱼眼图像的支持邻域推导

4.4 算法实现

4.5 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士期间承担的科研任务与主要成果

致谢