双目立体视觉的标定方法与立体匹配算法研究

摘要

人类的左眼和右眼所看到的影像不同，人类利用两个像之间的差别来判断景深。双目立体视觉系统也同样使用这种类似于人眼测距的原理，使用两个摄像机直接模仿人类的眼睛。双目立体视觉被广泛应用于许多领域，如立体电影/电视、虚拟现实、三维建模、机器人导航等。特别是在视觉测距系统中，双目立体视觉可以弥补传统测量手段的不足。双目立体视觉过程包括双目摄像机标定、图像校正、图像立体匹配和三维重构。其中双目摄像机标定与立体匹配是双目技术的关键。
　　在涉及到计算距离与三维重构的应用中单目摄像技术不再适用。因为对场景中物体只使用一个摄像机在某一角度进行拍摄，会丢失实际场景中的很多信息。使用双目技术可以有效的避免单目摄像中存在光学错觉的影响。另外，还可以使用双目摄像技术对场景中物体的景深信息进行计算，还原出图像中的的三维空间信息。
　　摄像机标定是双目立体系统的重要组成部分，标定的结果直接关系着最后三维重构和景深测量的效果和精度。摄像机的标定工作就是一个测量出摄像机的内部参数和外部参数的过程，前者是摄像机的几何光学参数，后者是摄像机相对于空间的位置。但是怎么才能求解出所需的参数？人们对于参数的求解使用了很多方法，最为常用的有基于线性优化的线性标定法、基于非线性优化的非线性标定法和将两者结合在一起的两步法。现在应用最广泛的是张正友博士提出来的张正友标定法。
　　摄像过程是将三维空间像点投影到二维平面上，立体匹配是从两张拥有少量信息二维图像还原出拥有三维空间信息的视差图的过程。立体匹配可以说是摄像的逆过程。由于光照、曝光时长和摄像机之间差异等影响，很难保证是左右两幅图中的同源点具有相同灰度，实践证明Census变换在立体匹配问题上有着自身的优势。但是Census变换对亮度信息的减弱处理过为粗糙，并没有充分的利用图像中的亮度信息。因此Census变换存在对相似区域区别不明显、对噪声敏感等问题。本文提出一种长编码策略称为L-census变换。L-Census变换除了考虑到窗内局部信息之外还充分的利用亮度信息，并对噪声进行减弱处理，使变换过程更具鲁棒性。本文在L-Census变换的基础上进一步提出了一种立体匹配方法。实验结果证明，所提出的方法在性能上已超过了一些常用的立体匹配方法。

目录

声明

1 绪论

1.1 立体视觉的研究背景及应用

1.2 立体视觉国内外研究现状及发展动态分析

1.3 论文主要工作及内容安排

2 双目立体视觉系统的理论基础

2.1 双目立体视觉原理

2.2 双目摄像机标定技术理论基础

2.3 立体匹配理论基础

3 双目摄像机标定的实现

3.1 张正友标定法

3.2 标定过程实现

4 双目视觉中立体匹配技术的研究

4.1 匹配代价计算

4.2 匹配代价聚合

4.3 初始视差计算

4.4 视差提纯

4.5 立体匹配算法分析

5 基于L-census变换的立体匹配算法

5.1 相关工作

5.2 L-Census变换

5.3 基于L-Census变换的立体匹配算法

5.4 实验结果分析

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表学术论文情况

致谢