双目视觉的确定方法

双目视觉的确定方法

摘     要

  双目视觉是从两个角度观察同一个景物，以获取在不同视角下的感知图像，通过成像几何原理计算图像像素之间的位置偏差(视差)来获取景物的三维信息。

  本文采用的是数码相机定位方法。数码相机定位是指用数码相机摄制物体的相片确定物体表面某些特征点的位置。对物体上一个特征点，用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像，分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。只要知道两部相机精确的相对位置，就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标，即确定了特征点的位置。于是对双目定位，精确地确定两部相机的相对位置就是关键，这一过程称为系统标定。标定的一种做法是：在一块平板上画若干个点，同时用这两部相机照相，分别得到这些点在它们像平面上的像点，利用这两组像点的几何关系就可以得到这两部相机的相对位置。

   本文的主要内容是对双目立体视觉基本原理、基本模型做出详细描述，给出系统的框架；建立数学模型提取特征点；用Tsai算法精确的确定两部相机的相对位置。从而完成双目视觉的确定方法。

关键词：  双目视觉  数码相机定位 特征点提取 Tsai算法 系统标定 

目  录

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目录 iii

第一章 前言 1

1.1  研究动机与目的 1

1.2  研究背景 1

    1.2.1 国外研究动态 1

    1.2.1 国内研究动态 2

    1.2.3 双目视觉的发展方向 2

1.3  论文內容概述 3

第二章 双目视觉系统的概念及原理 4

2.1   双目视觉概念 4

2.2   双目视觉原理 4

2.3  双目立体视觉系统的结构 5

2.3.1图像获取 6

2.3.2摄像机标定 6

2.3.3特征提取 7

2.3.4立体匹配 7

     2.3.5三维信息恢复 7

 2.4 本章小结 8

第三章 照相机定位中特征点的确定 9

 3.1  建立数学模型和算法确定靶标上圆的圆心在该相机像平面的像坐标 9

     3.1.1 三个坐标 9

     3.1.2线性情况下的针孔成像模型 11

     3.1.3考虑畸变的非线性模型 12

 3.2  根据靶标和像提取特征点求坐标 13

     3.2.1输入标定图像 13

     3.2.2图像二值化 14

     3.2.3 图像边缘检测处理的Matlab 实现 14

     3.2.4 目标筛选化立体匹配 14

     3.2.5 特征提取 14

 照相机定位中的系统标定 17

第五章 双目视觉确定方法的改进 20

      5.1 模型精度和稳定性的检验 20

      5.2特征点自动立体匹配 20

      5.3目标跟踪 20

      5.4采用高质量的摄像机和标定设备 20

参考文献 21

致谢 22

附录 23