基于MATLAB與OpenCV相結(jié)合的雙目立體視覺測距系統(tǒng).pdf

1、隨著計算機運算速度的逐年增長及機器視覺理論研究的不斷發(fā)展，機器視覺已逐步應(yīng)用到眾多領(lǐng)域。其中，雙目立體視覺測距由于在機器人定位與導航、系統(tǒng)避障、及工業(yè)測量等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景，因此備受關(guān)注。一個完整的雙目立體視覺測距系統(tǒng)主要包括圖像獲取、攝像機標定、圖像預處理、立體匹配、三位信息恢復及后處理等部分，其中攝像機標定和立體匹配是雙目視覺測距的重點與難點所在。
　　 在VC++的環(huán)境下，采用OpenCV與MATLAB相結(jié)合的方法開

2、發(fā)了一種新的雙目視覺測距系統(tǒng)，該系統(tǒng)先通過MATLAB對標定圖像進行標定，再將標定的結(jié)果導入到OpenCV進行后續(xù)的圖像校正和立體匹配，從而快速而實時的計算出周圍目標景物的三維深度信息。主要工作包括以下幾個方面:
　　 (1)攝像機標定:詳細介紹了攝像機標定的有關(guān)理論和方法，包括攝像機的線性成像模型、非線性成像模型，并分析了從傳統(tǒng)的攝像機標定到自標定的發(fā)展過程和常用的攝像機標定方法及其優(yōu)缺點。本文采用了介于傳統(tǒng)標定方法和自標定之

3、間的一種平面標定方法，通過MATLB來對所采集的圖像進行標定，獲取攝像機的內(nèi)外參數(shù)，并通過再次投影誤差分析，驗證標定結(jié)果的正確性。
　　 (2)圖像預處理:由于拍攝的彩色圖像包含較多信息且存在大量噪聲，處理起來比較困難且速度較慢，因此在圖像匹配前對圖像進行預處理。本文主要從圖像灰度化和圖像平滑兩個方面來進行預處理以改善圖像質(zhì)量。首先對圖像進行灰度化處理減少圖像包含的冗余信息，然后對圖像進行平滑處理以去除噪聲，著重對比了均值濾波、

4、中值濾波和高斯濾波等三種平滑濾波的特點及適用的場合，結(jié)合實際選擇出適合本系統(tǒng)的圖像平滑處理方法，為后續(xù)的匹配工作打下基礎(chǔ)。
　　 (3)立體匹配:立體匹配一直是立體視覺中最困難而且最難以處理的部分，本文首先介紹了立體匹配的有關(guān)理論知識，主要包括立體匹配原理、基元的選擇、常用的匹配準則以及匹配算法，經(jīng)過分析比較并結(jié)合課題的實際需要最終選用區(qū)域匹配中一種算法相對簡單的SAD匹配法，以實現(xiàn)快速有效的匹配。最后詳細說明了通過OpenCV