基于雙目視覺的三維人體數(shù)字化關鍵技術研究.pdf

1、計算機視覺一直是計算機科學中研究的重點和熱點領域之一,也是一個極具挑戰(zhàn)性的領域,獲取三維場景的幾何信息是其最基礎也是最重要的研究內容。雙目視覺作為該領域的一個重要分支,近年來隨著計算機軟硬件技術的不斷發(fā)展,取得了很大的進步。作為雙目視覺測量技術的一個重要應用,三維人體數(shù)字化技術(即三維人體測量技術)也逐漸得到了越來越多的學者和研究人員的廣泛關注。因為該技術能夠準確、快速的獲取三維人體體型特征的尺寸信息,為人類學、工業(yè)設計、服裝工業(yè)、人機

2、工程以及醫(yī)學等領域提供準確詳盡的人體數(shù)據(jù),所以有著廣泛的應用價值和重要的研究意義。
　　 作為實現(xiàn)三維人體數(shù)字化的主要理論依據(jù),對采用雙目視覺原理進行測量過程中的幾項關鍵技術,如攝像機標定、立體校正、立體匹配、匹配點三維坐標計算等進行了研究和分析。首先明確每一項關鍵技術的研究現(xiàn)狀,并對各種方法進行比較分析,確定最終的實現(xiàn)方法,最后借助Qt和OpenCV函數(shù)庫等強大的開發(fā)工具對每一項關鍵技術的實現(xiàn)均進行了實驗,并分析實驗結果及誤差

3、產(chǎn)生的原因。
　　 在立體匹配技術的研究中,針對現(xiàn)有匹配方法影響匹配因素多,易出現(xiàn)誤匹配等問題,提出了一種基于棋盤格標記的角點特征立體匹配方法,該方法首先利用投影儀將棋盤格圖像投射到被測物體的表面,這樣就添加了易于識別的人工特征點,再使用經(jīng)過標定的雙目視覺攝像機進行圖像獲取,經(jīng)過畸變矯正和立體校正對圖像進行預處理后使用OpenCV函數(shù)庫中的角點特征檢測函數(shù)將圖像上角點特征檢測出來,并保存這些角點特征的像素精度圖像坐標。為了使三維

4、測量的精度更高,還使用了OpenCV庫函數(shù)對角點特征位置的亞像素精度圖像坐標進行計算。最后使用所提出的立體匹配算法將圖像對中的角點特征進行匹配。為了驗證該方法的匹配效果和匹配精確性,先使用幾何形狀較為規(guī)則的物體進行了角點特征匹配實驗,隨后又進行了測距實驗,分別使用該方法與OpenCV中提供的BM匹配算法完成三維測距,并將實驗結果進行了比較,實驗結果表明,該方法有效降低了匹配的難度,提高了匹配的精確度。
　　 最后利用這種基于雙目