基于双目显微立体视觉系统的研究

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随着科学技术的发展,许多领域越来越迫切地需要微型系统或微动系统,如生物细胞、聚合物的各种操作、微外科手术、扫描探针显微镜SPM、光纤对接和微细加工等;而且随着微技术的不断发展,以形状尺寸微小、操作尺度极小为特征的微机械已成为人们从微观角度认识和改造客观世界的一种高新技术;微机械技术还有望成为研究纳米技术的重要手段,因此微机械被列为本世纪末10大关键技术之首,并受到各工业发达国家的高度重视。由于微操作工具和被操作对像的几何尺度及操作空间的限制,一般操作成功率低,制约了这项技术的普及和应用,为此本文提出了双目显微立体视觉技术的研究,借助于机器视觉来提高微操作的效率和精度。本文的主要工作和创新点包括: 对显微立体视觉系统的光路进行了研究,并将单CCD显微系统改装成双CCD显微立体视觉系统,并对此系统的数学模型进行了研究。 对图像的预处理进行了全面地研究,如图像的灰度化、平滑化、阈值选择、边缘检测、腐蚀、膨胀、轮廓提取、轮廓跟踪、图像分割、不变矩、Hough变换等,目的是产生一幅计算机易于识别和理解的图像,同时为立体匹配奠定了基础。本文采用了自动阈值选择技术,使阈值的选择更合理;对不变矩进行了优化,首次提出了旋转投影不变矩方法,适合粘连字符地识别。 灰度匹配是利用图像的灰度对两幅图像进行立体匹配,以相关函数为判断依据对图像进行立体匹配。本文利用零交叉点作为特征点对图像进行特征立体匹配,这种匹配方法对对比度和光照的变化不敏感,同时在匹配过程中也运用了多个约束条件:如外极线约束、连续性约束等,从而提高了图像的匹配速度。 对该系统进行了大量的实验,证明了该系统是合理的;对图像进行预处理,产生了一幅计算机易于识别和理解的图像,同时使计算量减低,计算速度提高,满足了图像处理的实时性;对图像的灰度匹配进行了实验,结果表明,本文采用的灰度匹配方法计算结果准确;本文的特征匹配方法具有稳定性,同时在匹配过程中使用了约束条件,从而匹配速度很快。总之,本文对图像预处理和立体匹配都进行了深入研究,并取得了一定的成果。
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