【摘 要】
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深度映射的获取是立体视觉研究中必不可少的环节,相关研究领域也在近年内取得了长足的发展。立体视觉深度信息主要是指图像采集设备获取相关二维图像后,根据图像的特征属性--
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深度映射的获取是立体视觉研究中必不可少的环节,相关研究领域也在近年内取得了长足的发展。立体视觉深度信息主要是指图像采集设备获取相关二维图像后,根据图像的特征属性---如二维图像中边缘与像素深度,采取一系列处理最终得出的物体位置信息。本文对双目系统提取景深的算法进行研究,重点对影像输入设备成像几何模型、立体匹配算法和深度提取进行了论述。首先介绍了三维立体系统中核线几何模型(Epipolar Geometry Model)的研究现状,并对相关研究算法与内容做了概述性总结。在第一部分中通过设定摄像机内部恒定参数,创造核线几何映射关系,为第二部分立体匹配铺垫并为最后的实景测试提供理论依据。第二部分中,着重阐述区域匹配与特征匹配两类匹配算法的研究现状,提出两种基于边界效应的匹配算法。第一种算法中,采用能量最小化方法,积累边界差异,使得边界能量效应最小化的同时获取最优视差空间。第二种算法侧重匹配速度,在特征匹配的基础上添加边界约束,对于给定的视差条件,只按照边界约束匹配范围,从而达到快速匹配之目的。本课题结合Bumblebee2 stereo camera硬件设备,使用VC++6.0与MATLAB构建测试平台,快速获取物体深度数据,建立了简单灵活、实用性强的双目立体视觉系统,最终得到较好的实时深度映射模型。
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