攝像機(jī)標(biāo)定及立體匹配技術(shù)研究.pdf

1、立體視覺(jué)的實(shí)現(xiàn)可分為攝像機(jī)標(biāo)定、特征點(diǎn)提取、立體匹配、三維信息的恢復(fù)及后處理五個(gè)步驟。本文圍繞計(jì)算機(jī)立體視覺(jué)系統(tǒng)，針對(duì)攝像機(jī)標(biāo)定和立體匹配技術(shù)展開(kāi)深入研究，為實(shí)現(xiàn)從二維圖像中提取三維信息打下基礎(chǔ)。
　　在攝像機(jī)標(biāo)定部分，本文采用了綜合傳統(tǒng)標(biāo)定和自標(biāo)定優(yōu)點(diǎn)的張正友平面模板標(biāo)定法獲得了雙目攝像頭的內(nèi)外參數(shù)。同時(shí)對(duì)雙目圖像進(jìn)行了畸變校正和極線校正，改善了圖像質(zhì)量并使雙目攝像頭拍攝的左右成像平面對(duì)極線行對(duì)齊，為后續(xù)圖像立體匹配提供了方便。

2、
　　在特征點(diǎn)初匹配中，本文對(duì)幾種常用的特征提取算子性能進(jìn)行對(duì)比并選擇了抗噪性和穩(wěn)定性較好的SIFT算法進(jìn)行特征提取和匹配，同時(shí)采用RANSAC算法去除誤匹配點(diǎn)，從而達(dá)到了精匹配效果。
　　在特征點(diǎn)稠密匹配中，本文首先研究了基于區(qū)域增長(zhǎng)的稠密匹配方法，詳細(xì)闡述了具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程。同時(shí)本文提出了一種基于單應(yīng)性的稠密匹配方法，該方法通過(guò)不斷地假設(shè)當(dāng)前的配準(zhǔn)結(jié)果中相互毗鄰的三對(duì)特征點(diǎn)形成的三角面片滿足單應(yīng)性關(guān)系，并利用互相關(guān)函數(shù)對(duì)單應(yīng)