随着经济的发展,汽车在我国的保有量不断提高。汽车行业作为国家扶持的支柱产业,对国民经济的发展有很大的促进作用。近年来,自主驾驶技术的研究和应用在国内外都发展迅速,被誉为汽车行业的下一次技术革命。本课题依据自主驾驶技术的需求,研究了一种可以用在自主驾驶中的测距系统。该系统以双目测距为原理,可以提供车身周围物体的距离信息,精确的周围物体距离信息是自主驾驶技术的基础,因而本课题研究成果具有广阔的应用空间。对于双目测距的分析在OpenCV环境下进行,OpenCV作为一种开源的机器视觉函数库,近几年来随着版本的更新,功能逐步强化,涉及了机器视觉的几乎所有领域。在OpenCV环境下进行双面视觉的研究,简化了双目视觉开发的步骤,加快了开发进度。本课题的主要研究内容有以下几点:(1)摄像机的标定:理想的摄像机成像模型是针孔模型,然而现实中使用的摄像机都使用了透镜。由于引入了透镜,摄像机就存在径向畸变和切向畸变。为了克服这种透镜畸变对图像分析的影响,需要对摄像机进行标定。摄像机标定部分对相关原理进行分析,并着重分析了在OpenCV环境下,分析了摄像机标定的原理和步骤。得出了摄像头标定的结果。(2)图像预处理:由于摄像头采集的图像包含的信息量比较大,同时可能存在各种噪声,因而在图像分析前,需要对图像进行一定的预处理。图像的预处理部分包括几个部分,彩色图像灰度化,可以减少图像处理的数据量。图像去噪,可以消除或者减弱图像噪声对图像的影响。(3)立体匹配和立体视觉:这部分介绍了投影和多摄像机深度感知的相关内容。本课题中立体视觉是利用多幅图像重建三维场景,同时在不同位置上拍摄两幅图像中的特征,然后对图像中的相应特征进行匹配,分析其中的差异,从而获得深度信息。在获得深度信息后,在于实际深度进行了对比,分析了双目测距的精度问题。