雙目視覺深度信息提取及其關(guān)鍵算法研究.pdf

1、基于雙目立體視覺的深度信息提取是通過雙目攝像機拍攝圖像，并利用二維圖像對計算深度信息進而恢復(fù)三維模型或測得空間物體到相機的距離。雙目立體視覺有設(shè)備簡單且價格低廉，精度高且速度快，無需接觸物體即可計算距離和深度信息等優(yōu)點，其在無人機電力線巡檢以及工業(yè)建筑機器人中都有重要的應(yīng)用。本文介紹了相機標定，圖像預(yù)處理，圖像校正，圖像匹配，深度提取以及三維重建恢復(fù)，針對常用算法進行比較分析，并提出了符合實際應(yīng)用的幾點改進方法。主要內(nèi)容如下：
　

2、　1、本文描述了相機的成像模型、坐標系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系、相機的內(nèi)外參數(shù)，重點研究了張正友的棋盤格標定法，并在Harris角點檢測的基礎(chǔ)上提出了一種新的準確定標棋盤格角點坐標的方法，該方法剔除棋盤格以外的不關(guān)心的角點和消除棋盤格內(nèi)重復(fù)疊加或不“理想”角點，同時精確計算得到角點坐標，提高標定結(jié)果的準確率。
　　2、針對無法得到相機內(nèi)外參數(shù)情況下的立體圖像校正，本文研究了Hartley校正算法，該方法需要計算求解對極幾何的數(shù)學(xué)表達式即基礎(chǔ)

3、矩陣，而基礎(chǔ)矩陣的精確求解關(guān)鍵在于匹配點對的精確配對，因此改進了基礎(chǔ)矩陣的精確求解方法，利用基于Harris-SIFT結(jié)合的特征點提取并匹配，該特征點能夠降低算法的運算時間和錯誤匹配率，直觀的表征出圖像的結(jié)構(gòu)特征信息。最終從算法時間、誤匹配率等方面對比 Harris-SIFT特征點提取以及SIFT特征點提取的結(jié)果，結(jié)果表明Harris-SIFT特征點能夠提高匹配準確率，從而提高基礎(chǔ)矩陣的計算準確性，最終提高校正算法的效率。
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4、、本文改進得出了一種多角度計算深度信息圖，旋轉(zhuǎn)平移重疊信息圖從而增強深度信息的方法，介紹了立體匹配所需的約束準則、匹配基元、匹配策略。重點研究了GC，BM，SGBM三種立體匹配算法，從對標準圖像對的匹配結(jié)果的誤匹配率以及計算時間對比三種方法，同時介紹了深度信息提取的最小二乘精確求解方法，最后本文采用彩色點云恢復(fù)得到彩色三維模型。
　　4、本文設(shè)計并且實現(xiàn)了一個雙目立體視覺深度信息提取系統(tǒng)，該系統(tǒng)界面簡潔，設(shè)備廉價，能夠快速獲得圖像