【摘 要】
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随着计算机视觉的不断发展,基于双目立体视觉的三维重建技术广泛应用于无人驾驶、航天探测、工业测量和虚拟现实等诸多领域。在利用双目立体视觉对物体三维信息重建的过程中,采集的物体图像容易受到外界环境的亮度不均、噪声和图像自身低纹理区域及视差不连续区域等因素的影响,造成立体匹配算法的识别准确率和效率降低,影响物体的三维重建效果。针对上述问题,本文对物体三维信息重建过程中的双目相机标定、图像校正及预处理、立
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随着计算机视觉的不断发展,基于双目立体视觉的三维重建技术广泛应用于无人驾驶、航天探测、工业测量和虚拟现实等诸多领域。在利用双目立体视觉对物体三维信息重建的过程中,采集的物体图像容易受到外界环境的亮度不均、噪声和图像自身低纹理区域及视差不连续区域等因素的影响,造成立体匹配算法的识别准确率和效率降低,影响物体的三维重建效果。针对上述问题,本文对物体三维信息重建过程中的双目相机标定、图像校正及预处理、立体匹配等主要步骤进行研究,并通过改进相关算法来提高物体的三维识别准确率,具体步骤如下:（1）通过对比传统标定法、主动视觉标定法、自标定法这三种标定方法的优缺点,选择张正友标定法对本文使用的相机进行标定,并在标定的过程中采用Matlab 2020a软件中的标定工具箱来获取双目相机的相关参数。（2）在图像的预处理过程中,针对传统高斯滤波适用性低的问题,将自适应中值滤波和高斯滤波进行结合,提出一种自适应中值滤波-高斯滤波的混合滤波对采集的图像进行去噪。为了得到更加连续清晰的图像边缘,提出一种基于Canny算子改进的边缘检测算法,该算法在计算梯度幅值时增加450和1350两个方向进行梯度计算;在双阈值检测边缘过程中,采用自适应阈值法去自动获取高低阈值。对比实验结果表明,改进的Canny边缘检测算法不仅能有效去除图像噪声,而且可获得清晰连续的物体图像轮廓。（3）通过对全局立体匹配算法、局部立体匹配算法和半全局立体匹配算法进行分析研究,提出一种基于多特征融合的半全局立体匹配算法。该算法在匹配代价的计算中,在使用改进的Census变换描述匹配代价的基础上加入图像的梯度信息,以获得更多的图像特征信息;在匹配代价的聚合阶段,采用了8方向的路径进行聚合;在视差优化阶段,通过左右一致性检验、亚像素增强的优化等步骤对初步得到的视差图进行优化。（4）通过对物体三维重建原理进行分析研究,结合相机标定参数和立体匹配结果来计算目标物体的三维空间信息,并通过实验验证了算法的可行性。
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