机器人双目视觉是机器人技术研究中最为活跃的一个分支,是智能机器人的一个重要特征,深度信息的获取是其研究的重要目的之一,又是重建三维环境信息的关键步骤。对机器人双目视觉的进一步研究,为解决智能移动机器人导航、工业装配机器人等的定位相关问题奠定了良好的技术基础。 完整的机器人双目视觉算法可分为六个主要部分:图像获取、摄像机定标、特征提取、图像匹配、深度计算及深度信息内插。摄像机定标和图像匹配是其中比较活跃的方向。本论文主要是对深度信息获取的关键环节—图像匹配进行了深入的研究。双目视觉图像匹配是寻找同一目标点在立体像对中的成像位置,文中对平行双目视觉原理进行了详细的介绍,给出了图像匹配的数学模型,进而讨论了匹配基元的选取、匹配准则的确定、匹配的约束准则和匹配算法结构,即图像匹配的四个重要问题。在本文图像匹配算法中,我们选取二元树复小波作为匹配基元,这是因为它有良好的平移不变性、方向选择性、完全重建特性、高效的计算效率以及小波所共有的良好的局部特性。很多研究人员也在利用复小波做图像匹配方面做了很多工作,但传统上都是只利用复小波某一个方向的相位基元,本文结合二元树复小波的良好的方向选择性,充分利用了其六个方向的相位基元,充分保留了图像的纹理信息。结合二元树复小波的金字塔结构,文中采用了基于金字塔结构的松弛算法。