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文檔簡介
1、立體視覺技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究之一,在虛擬現(xiàn)實(shí)、機(jī)器視覺、多媒體教學(xué)、數(shù)字娛樂、產(chǎn)品外觀設(shè)計(jì)、雕刻與建筑等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用需求。但由于其獲取信息龐雜、提取特征困難、特征描述不準(zhǔn)確等因素導(dǎo)致圖像匹配不準(zhǔn)確,從而影響立體視覺在實(shí)際中的應(yīng)用。因此,研究魯棒的立體視覺匹配算法,重建三維場景將具有重要的理論意義和實(shí)際意義。
本文通過閱讀國內(nèi)外大量文獻(xiàn),了解了雙目立體視覺的研究現(xiàn)狀,并在Marr視覺理論的基本框架下,研究雙目立
2、體視覺系統(tǒng)標(biāo)定、圖像校正、立體匹配、三維重建等內(nèi)容。具體內(nèi)容如下:首先,針對攝像機(jī)的針孔模型,研究了傳統(tǒng)的三維標(biāo)定、自標(biāo)定、張正友的平面標(biāo)定法,采用靈活、簡單、穩(wěn)定的張氏標(biāo)定方法實(shí)現(xiàn)了本系統(tǒng)的攝像機(jī)標(biāo)定,并通過三角法標(biāo)定兩個(gè)攝像機(jī)之間相對位置關(guān)系;其次,利用標(biāo)定所獲得的相機(jī)矩陣校正圖像,并對校正后的圖像進(jìn)行灰度轉(zhuǎn)換、低通濾波、圖像增強(qiáng)等一系列預(yù)處理,得到噪聲少、對比度強(qiáng)的優(yōu)質(zhì)圖像。在此基礎(chǔ)上,利用Harris角點(diǎn)檢測和Canny邊緣提取
3、方法獲得有用的圖像信息,將所獲角點(diǎn)和邊緣上的點(diǎn)都作為圖像的待匹配點(diǎn);然后,通過分析基本矩陣的8點(diǎn)算法和7點(diǎn)算法,選擇有效的方法求取本系統(tǒng)的基本矩陣,再根據(jù)立體匹配的特點(diǎn)以及極幾何基本知識進(jìn)行圖像匹配,匹配方法采用歸一化互相關(guān)函數(shù)實(shí)來現(xiàn)。為了得到高精度的匹配結(jié)果,利用基本矩陣與匹配對應(yīng)點(diǎn)的關(guān)系以及雙向匹配原則的約束條件,對初始匹配結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化,最終得到全局最優(yōu)解。
最后,利用前面所獲圖像匹配對應(yīng)點(diǎn)、基本矩陣、攝像機(jī)內(nèi)參數(shù)矩陣進(jìn)行
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