基于雙目立體視覺的圖像面積測量算法與技術.pdf

1、計算機視覺是一門新興的技術，此技術運用在很多的領域，例如雙目視覺測距、機器人導航等方面。普通測量大面積例如建筑物面積的方法不利于人工的操作，此時基于計算機視覺的測量技術在此方面體現(xiàn)了巨大的優(yōu)勢，它是一種非接觸的測量技術，無需人工處在危險的工作環(huán)境下，并且測量精度高、降低了測量成本以及操作簡單，因此在航天測繪、機器人導航、工業(yè)甚至醫(yī)學等方面有著非常廣闊的應用前景和很深的研究價值?；陔p目立體視覺，本文利用其一種特殊的系統(tǒng)模型即平行雙目立體

2、視覺模型，對測量圖像的實際面積進行了研究，測量過程中的三個關鍵技術為：攝像機的標定，立體匹配和面積計算。主要研究內容和成果如下：
　　在攝像機的標定模塊中，首先運用傳統(tǒng)的Harris算子對攝像機采集來的圖像進行像素角點檢測，但是傳統(tǒng)的Harris算子角點檢測算法只能檢測出像素角點，為了得到更精確的攝像機內部參數(shù)和降低特征點匹配時的漏匹配和誤匹配概率，本文在Harris算子角點檢測算法的基礎上，利用亞像素角點到周圍像素點的矢量應垂直

3、于圖像的灰度梯度這個觀察事實進一步檢測出亞像素角點。然后運用經(jīng)典的張正友攝像機標定方法，得到攝像機的內外部參數(shù)，本文在攝像機標定過程中為了減小標定誤差，左右攝像頭分別采集了標定板的10幅圖像，并分別把左右攝像頭的10幅圖像檢測出的亞像素角點坐標作為張正友攝像機標定方法的輸入，最后標定出左右攝像頭的內部參數(shù)，亞像素角點檢測和攝像機標定均用Matlab編程實現(xiàn)。
　　立體匹配模塊中，主要在特征點匹配上重點進行了算法研究，本文研究了經(jīng)典

4、的SIFT特征點匹配算法并對不同情況下得到的圖像進行了特征點匹配實驗，但考慮到本文研究的圖像是比較簡單的圖形，運用SIFT特征點匹配算法反而覺得算法復雜和匹配時間較長，因此本文基于實際情況，找到了一種適合本課題實驗中的圖像的特征點匹配的方法，實驗中首先對左右圖像分別進行了角點檢測，然后把左圖中的特征點作為模板圖像，與右圖中的特征點進行模板匹配，相似度最大的，則認為是最佳匹配點，這種算法不僅簡單而且匹配時間較短。
　　最后的面積計算

5、模塊中，本文提出了一種新的測量面積的方法，利用雙目視覺測量物體的實際圖像與其在圖像平面上的圖像之間的空間幾何關系，進而得出實際圖像的面積。并與現(xiàn)有的像素面積法和空間坐標法進行比較，分別運用上述三種方法，對同一組圖像進行實驗和分析。本文方法較像素面積算法更簡單且誤差小，較空間坐標法實現(xiàn)條件更容易。
　　本文利用兩個相同的普通USB攝像頭作為圖像采集設備，在VC2006和Matlab編譯環(huán)境下,運用Matlab編程實現(xiàn)攝像機標定和亞像