三維型面的雙目視差重構(gòu)方法和實驗研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、目前計算機視覺技術(shù)已經(jīng)在人們實際生活和生產(chǎn)中得到了廣泛應(yīng)用,例如無人機實時定位導(dǎo)航、指紋識別、人臉識別等。作為代替人眼的技術(shù),計算機視覺在測距和尺寸測量方面有著比人眼估計更高的精度。基于計算機視覺的測量技術(shù)包括單目視覺測量和雙目視覺測量。其中,雙目視覺測量因為更能模擬人類眼睛而得到了許多研究者的重視。雖然,雙目視覺測量技術(shù)已經(jīng)在智能測距、智能定位、VR、三維重建等方面得到了廣泛應(yīng)用,并且雙目視覺具有系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡單、非接觸、自動化等優(yōu)點。但

2、是,該項技術(shù)仍存在對大型測量數(shù)據(jù)處理效率低、算法魯棒性差、精度和適用范圍有限等不足。
  本研究主要內(nèi)容包括:⑴雙目攝像機的魯棒標(biāo)定算法研究。本論文針對雙目標(biāo)定魯棒性和實時性問題,首先,運用張正友平面標(biāo)定法計算雙目相機的標(biāo)定初始值,然后,通過Levenberg-Marquardt迭代算法求解標(biāo)定參數(shù)最優(yōu)解。最后,對影響相機標(biāo)定魯棒性的因素進行實驗分析。⑵三維型面圖像的預(yù)處理算法研究。為了減小圖像噪聲和背景對后期視差圖重構(gòu)精度的影響

3、,本論文采用高斯濾波算法和Grabcut分割算法對圖像進行預(yù)處理。此外,為了增強用于重構(gòu)視差圖的立體圖像的抗噪性,本論文將圖像灰度值和梯度值融合(IG圖)作為目標(biāo)圖像的強度值,為視差圖的重構(gòu)提供更多可用信息。⑶雙目圖像對的稠密視差圖重構(gòu)及三維重建。為了改善現(xiàn)有視差圖重構(gòu)的低精度問題,本論文詳細研究了基于全像素的稠密視差圖的重構(gòu)方法。在圖像對良好校正狀態(tài)下,采用基于圖割理論的匹配方法,結(jié)合視差連續(xù)性和一致性等約束條件,實現(xiàn)全像素稠密視差圖

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