论文部分内容阅读
随着计算机视觉技术的飞速发展,基于双目立体视觉的图像处理技术近年来在物体尺寸测量领域中越来越受到重视。目前双目视觉测量技术大都局限在近距离、小尺寸目标物体的应用中,而对于大尺寸目标物体的测量研究甚少。在实际测量环境中,对于建设规模大、施工位置高的目标物而言,传统人工接触式测量法存在效率低、可操作性差、测量精度低等弊端。基于此,本文以实际需求出发,重点研究了双目立体视觉技术在大型目标建筑物尺寸测量中的应用,针对双目视觉图像测量中涉及的摄像机标定、极线校正、图像预处理、立体匹配等关键技术进行了理论和实验研究,最终实现了大型目标建筑物的尺寸测量。本论文的主要工作如下:1.摄像机标定是实现图像测量的首要任务,本文采用了一种可操作性强、标定精度高的基于平面模板的摄像机标定法,完成了双目摄像机的系统标定。在获得标定参数的基础上,针对双目图像存在的极线不平行问题,本文提出了Bouguet极线校正算法来解决,实现了双目图像的极线校正。2.针对在室外环境下采集的目标建筑物图像特点,设计了一套适用于本课题实验图像的预处理方法。针对图像噪声污染问题,提出了二维小波阈值去噪算法来解决。针对图像亮度分布不均匀问题,利用改进的直方图均衡化算法有效地调整了图像整体的对比度,改善了图像质量,为后续进行特征点匹配提供了保障。3.立体匹配算法的好坏直接影响最终双目图像测量结果的准确性。本文深入研究了SIFT特征匹配算法原理,并针对匹配过程中存在的特征点重复匹配以及误匹配问题进行了改进,利用改进的基于特征向量双向匹配和RANSAC的SIFT特征匹配算法实现了目标建筑物图像的立体匹配。4.设计了基于双目立体视觉技术的目标物体尺寸测量实现方案,分析了现有双目视觉测量算法的可行性并通过调整基线距参数,使其能够应用于大型目标物体的尺寸测量,针对不同场景下的目标建筑物进行了测量实验,最后根据实验测量数据利用AutoCAD完成了建筑物的平面图绘制及其尺寸标注。本文利用两个相同的普通USB摄像头搭建了双目图像采集设备,在MATLAB和VS2012编译环境下完成了课题实验。实验结果表明,利用基于双目立体视觉的图像测量算法可以实现大型目标建筑物的尺寸测量,有一定的实用价值。