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基于双目视差的立体场景重构技术研究

作　者: 鲁文炳
导　师: 尹业安
学　校: 武汉纺织大学
专　业: 计算机应用
关键词: 三维重建 立体匹配 摄像机标定 双目立体视觉
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要


基于双目视差的立体场景重构技术是计算机视觉领域一个热门的研究课题,它在现实生活中有着重要的应用价值。它不仅能够应用于工业检测、生物医学、虚拟现实等领域的关键技术,还有可能应用于航天遥测、军事侦察等领域。本文首先介绍了计算机视觉以及双目立体视觉的研究内容及发展概况;接下来针对三维重建问题的各个步骤进行了详细研究,主要包括:摄像机标定、图像采集、特征提取、立体匹配以及三维重建。对各个步骤的各种算法和实现方法进行研究分析,主要做了以下工作:首先研究了摄像机模型与基本矩阵,基本矩阵作为计算机视觉中一个重要的研究内容,它为摄像机标定提供了可以参照的数学模型。对于基本矩阵的研究为以后进行摄像机的标定工作提供了理论基础。摄像机的标定工作,制作了摄像机标定模板,研究讨论了摄像机标定的多种方法,最后在matlab环境下,使用matlab提供的Camera Calibration Toolbox for Matlab工具箱进行了摄像机的标定实验,得出了摄像机的内外参数,为后边要进行的立体匹配做了前提工作。依据标定数据组建了平行配置的双摄像机系统,它可以模仿人类视觉进行对场景的摄像。图像的特征提取,图像的特征提取作为图像立体匹配的前提有着重要的意义,本文研究了多种图像特征提取的算法,为立体匹配工作扫清了障碍。立体匹配,立体匹配是三维重建中最关键也是最困难的步骤,目前研究者们提出了很多的立体匹配算法,本文首先研究了多种具有代表性的立体匹配算法,然后提出一种改进的块匹配算法,从实验中可以得知,这种算法是有效的。最后,依据立体视觉模型重建了三维场景的深度图,并且达到了算法能够实现的预期效果。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
1 绪论  8-15
  1.1 计算机视觉  8-10
    1.1.1 计算机视觉概述  8
    1.1.2 计算机视觉的发展  8-10
  1.2 双目立体视觉  10-12
    1.2.1 双目立体视觉研究内容  10-11
    1.2.2 双目立体视觉的研究动态与发展方向  11-12
  1.3 论文的技术路线  12-13
  1.4 论文主要内容以及结构安排  13-14
  1.5 本章小结  14-15
2 摄像机模型与基本矩阵  15-25
  2.1 摄像机模型  15-20
    2.1.1 图像坐标系、像平面坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系  15-18
    2.1.2 线性摄像机模型  18-20
  2.2 极几何与基本矩阵  20-23
    2.2.1 极几何  21-22
    2.2.2 基本矩阵  22-23
  2.3 估计基本矩阵的算法  23-24
    2.3.1 线性方法  23-24
    2.3.2 迭代方法  24
    2.3.3 鲁棒方法  24
  2.4 本章小结  24-25
3 摄像机标定  25-36
  3.1 传统标定方法  25-30
    3.1.1 直接线性变换  25-26
    3.1.2 基于径向约束的方法  26-27
    3.1.3 摄像机平面标定法  27-30
  3.2 摄像机自标定方法  30-31
  3.3 摄像机标定实验  31-35
  3.4 本章小结  35-36
4 特征提取与立体匹配  36-52
  4.1 特征提取概述  36-37
  4.2 特征提取基本方法  37-41
    4.2.1 边缘提取  37-40
    4.2.2 特征点提取  40-41
  4.3 立体匹配概述  41-42
  4.4 立体匹配主要研究内容  42-45
    4.4.1 基元选择  42-43
    4.4.2 约束条件  43
    4.4.3 测度函数  43-45
  4.5 立体匹配方法  45-49
    4.5.1 基于块的立体匹配算法  45-47
    4.5.2 基于特征的立体匹配算法  47-48
    4.5.3 基于相位的立体匹配算法  48-49
  4.6 一种改进的块匹配算法  49-51
    4.6.1 灰度块化  49-50
    4.6.2 块匹配  50
    4.6.3 块匹配实验结果  50-51
  4.7 本章小结  51-52
5 三维重建  52-58
  5.1 三维重建概述  52
  5.2 三维坐标计算  52-55
    5.2.1 立体视觉原理  52-53
    5.2.2 三维坐标计算  53-55
  5.3 深度图生成  55-56
  5.4 实验结果  56-57
  5.5 本章小结  57-58
6 总结与展望  58-60
致谢  60-61
参考文献  61-65
附录  65

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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