基于灰度梯度的散焦圖像測距算法的研究.pdf

1、在計算機視覺中，計算目標物體到攝像機的距離是至關重要的，它是景物目標三維重建的關鍵?；谏⒔箞D像的測距方法(DFD)是近年來計算機視覺領域的研究熱點之一。它屬于單目視覺，避開了目前仍未能有效解決的立體視覺中的特征點匹配問題，因此在很多領域更具有實際應用價值。但現(xiàn)有的散焦測距算法大多是利用至少兩幅圖像，提取圖像的邊緣信息，通過比較圖像邊緣的模糊程度來估計物體與攝像機的距離。然而，因為散焦圖像的邊緣模糊程度較大，難以確定其精確位置。因此，只

2、根據(jù)圖像邊緣信息估計物體深度有很大的局限性。 本文在Subbarao測距算法的基礎上，將灰度梯度法用于散焦圖像的深度估計中。第一，由灰度梯度法確定物體上兩點間的相對深度。第二，根據(jù)散焦模型，由兩物點在CCD成像面上彌散斑直徑的大小關系判斷實際成像面與聚焦像面的相對位置關系。第三，利用S變換，通過估計點擴散參數(shù)，求得用于估計物體與鏡頭間距離的公式。 該方法從研究圖像二維信息中三維線索的角度出發(fā)，通過理論分析和詳細推導，證明