攝像機標定及立體匹配技術(shù)研究.pdf

1、立體視覺的實現(xiàn)可分為攝像機標定、特征點提取、立體匹配、三維信息的恢復(fù)及后處理五個步驟。本文圍繞計算機立體視覺系統(tǒng)，針對攝像機標定和立體匹配技術(shù)展開深入研究，為實現(xiàn)從二維圖像中提取三維信息打下基礎(chǔ)。
　　在攝像機標定部分，本文采用了綜合傳統(tǒng)標定和自標定優(yōu)點的張正友平面模板標定法獲得了雙目攝像頭的內(nèi)外參數(shù)。同時對雙目圖像進行了畸變校正和極線校正，改善了圖像質(zhì)量并使雙目攝像頭拍攝的左右成像平面對極線行對齊，為后續(xù)圖像立體匹配提供了方便。

2、
　　在特征點初匹配中，本文對幾種常用的特征提取算子性能進行對比并選擇了抗噪性和穩(wěn)定性較好的SIFT算法進行特征提取和匹配，同時采用RANSAC算法去除誤匹配點，從而達到了精匹配效果。
　　在特征點稠密匹配中，本文首先研究了基于區(qū)域增長的稠密匹配方法，詳細闡述了具體實現(xiàn)過程。同時本文提出了一種基于單應(yīng)性的稠密匹配方法，該方法通過不斷地假設(shè)當前的配準結(jié)果中相互毗鄰的三對特征點形成的三角面片滿足單應(yīng)性關(guān)系，并利用互相關(guān)函數(shù)對單應(yīng)