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基于双目立体视觉的深度信息提取是通过双目摄像机拍摄图像,并利用二维图像对计算深度信息进而恢复三维模型或测得空间物体到相机的距离。双目立体视觉有设备简单且价格低廉,精度高且速度快,无需接触物体即可计算距离和深度信息等优点,其在无人机电力线巡检以及工业建筑机器人中都有重要的应用。本文介绍了相机标定,图像预处理,图像校正,图像匹配,深度提取以及三维重建恢复,针对常用算法进行比较分析,并提出了符合实际应用的几点改进方法。主要内容如下:1、本文描述了相机的成像模型、坐标系之间的转换关系、相机的内外参数,重点研究了张正友的棋盘格标定法,并在Harris角点检测的基础上提出了一种新的准确定标棋盘格角点坐标的方法,该方法剔除棋盘格以外的不关心的角点和消除棋盘格内重复叠加或不“理想”角点,同时精确计算得到角点坐标,提高标定结果的准确率。2、针对无法得到相机内外参数情况下的立体图像校正,本文研究了Hartley校正算法,该方法需要计算求解对极几何的数学表达式即基础矩阵,而基础矩阵的精确求解关键在于匹配点对的精确配对,因此改进了基础矩阵的精确求解方法,利用基于Harris-SIFT结合的特征点提取并匹配,该特征点能够降低算法的运算时间和错误匹配率,直观的表征出图像的结构特征信息。最终从算法时间、误匹配率等方面对比Harris-SIFT特征点提取以及SIFT特征点提取的结果,结果表明Harris-SIFT特征点能够提高匹配准确率,从而提高基础矩阵的计算准确性,最终提高校正算法的效率。3、本文改进得出了一种多角度计算深度信息图,旋转平移重叠信息图从而增强深度信息的方法,介绍了立体匹配所需的约束准则、匹配基元、匹配策略。重点研究了GC,BM,SGBM三种立体匹配算法,从对标准图像对的匹配结果的误匹配率以及计算时间对比三种方法,同时介绍了深度信息提取的最小二乘精确求解方法,最后本文采用彩色点云恢复得到彩色三维模型。4、本文设计并且实现了一个双目立体视觉深度信息提取系统,该系统界面简洁,设备廉价,能够快速获得图像对的深度信息图,同时能够获取彩色三维重建模型。