【摘 要】
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双目视觉作为机器视觉中比较流行的研究方向,它通过采集图像并根据图像中二维信息把图像中目标物的深度信息重现。双目视觉在实际应用中越来越普遍,基于长时间的发展,发现限制双目视觉发展的两大因素:测量精度与测量时间,双目视觉的发展可着重对这两大影响因素考虑。根据不同方位对同一目标利用双目相机拍摄,此过程为采集图像,之后进行双目相机标定、图像的极线校正、图像的立体匹配与图像内容的空间重现,这整个流程即定位过
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双目视觉作为机器视觉中比较流行的研究方向,它通过采集图像并根据图像中二维信息把图像中目标物的深度信息重现。双目视觉在实际应用中越来越普遍,基于长时间的发展,发现限制双目视觉发展的两大因素:测量精度与测量时间,双目视觉的发展可着重对这两大影响因素考虑。根据不同方位对同一目标利用双目相机拍摄,此过程为采集图像,之后进行双目相机标定、图像的极线校正、图像的立体匹配与图像内容的空间重现,这整个流程即定位过程。整个定位过程需要着重考虑立体匹配环节,此步骤对定位精确度有决定性作用。首先在阅读完足够的双目视觉书本文献,分析国内外双目视觉定位技术,了解如今比较前沿的研究状况,并总结指出双目视觉定位研究的瓶颈与一些常用的算法,通过上述内容明确此后工作的方向。接着为了减小研究难度,把平行光轴作为视觉定位研究系统的基本框架。对整个定位过程各个步骤进行简单概括,建立贯穿整个定位流程的四大坐标系,再一步步推导出坐标系间的线性变换关系,讨论不可避免的畸变对相机成像的影响,双目相机标定中选择张氏标定法,通过标定得到相机的内外参数。然后探讨定位过程中的立体匹配步骤,介绍完立体匹配的分类等一些基础理论后,引出census立体匹配算法,此算法受图像像素点灰度值严重影响,稳定性差,在图像深度不连续等位置表现不佳。引出并讨论完ADcensus算法后,在此算法基础上做出了改进。三种算法主要在匹配代价计算阶段有区别,改进的ADcensus不仅考虑灰度信息,为充分保留图像的色彩信息,求出灰度信息的汉明距离后再用census变换分别求出色彩三通道的汉明距离,最后融合AD算法作为最终的匹配代价。在代价聚合阶段,对十字交叉区域的构建,并采用扫描线在支持区域进行优化代价聚合。为了使得视差图更加精准,使用WTA算法、左右一致检验方法在后面的视差计算与优化步骤。之后实验对比验证了改进的ADcensus算法具有一定的匹配精度提升。最后在本文研究理论的基础上,进行目标测量定位的实验,并对目标图像进行三维重建,得出实验结果并进行分析。图[37]表[5]参[88]
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