【摘 要】
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当今世界,科技进步速度之快远超人们想象,大量新兴前沿技术应运而生,计算机视觉技术便是其中之一。作为计算机视觉技术重要分支的双目立体视觉技术得到了大力发展,越来越多地被应用在自动驾驶、三维测量、安防检测、虚拟实现等领域,本文主要从以下几个方面展开研究:首先对双目立体视觉中的摄像机标定相关内容作详解介绍,对比了非线性相机成像模型和线性相机成像模型的区别,选取非线性相机成像模型为本文研究基础,对标定过程
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当今世界,科技进步速度之快远超人们想象,大量新兴前沿技术应运而生,计算机视觉技术便是其中之一。作为计算机视觉技术重要分支的双目立体视觉技术得到了大力发展,越来越多地被应用在自动驾驶、三维测量、安防检测、虚拟实现等领域,本文主要从以下几个方面展开研究:首先对双目立体视觉中的摄像机标定相关内容作详解介绍,对比了非线性相机成像模型和线性相机成像模型的区别,选取非线性相机成像模型为本文研究基础,对标定过程中涉及的四大坐标系及其之间的转化关系进行详细阐述。对相机标定的不同方法进行对比,选取张氏标定法为本文标定方法,并对其求解相机参数的数学推理过程进行详细介绍。然后对立体匹配相关内容做重点研究,对立体匹配算法组成、流程及分类进行详细介绍,通过对几种经典立体匹配算法的实验对比,分析不同类型立体匹配算法的优缺点,在半全局匹配算法的理论基础之上对SGBM算法进行改进,将SAD法代价计算方式和Census法代价计算方式相结合提出基于多代价融合改进的立体匹配算法,并以动态规划的方式对匹配代价进行多路径聚合,和BM算法、SGBM算法进行实验对比,证明本文算法相比于其他两种算法在弱纹理及边界区域有更好的匹配效果,相比于SGBM算法,视差相对误差率得到了有效降低。最后针对立体匹配算法得到的深度图像存在空洞以及边界处深度信息不准确等问题提出了基于边缘检测的深度图像修复算法,算法包含空洞滤波和边界修复两部分。在双边滤波核函数的基础之上增加了噪声点检测的权值,提出了基于异常噪声点检测的三边滤波算法,对空洞进行准确填充,然后提出基于强连通边界提取的边界对齐修复算法,通过Canny检测算子获取初始边界图像,对初始边界图像做强连通边界提取处理,得到修复工作所需要的强连通边界图像,利用所得强连通边界对深度图像在x方向或y方向进行修复,通过和文献36,文献37所提出的修复方法进行实验对比可知,本文所提算法可准确填充深度图像空洞并修复物体边界处深度信息,修复后的真实距离误差比文献36和文献37所提出的修复算法降低了2倍左右。
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