雙目立體視覺深度感知與三維重建若干問題研究.pdf

1、雙目立體視覺是計算機視覺研究領(lǐng)域的重要分支之一，它通過直接模擬人類視覺系統(tǒng)的方式感知客觀世界，廣泛應(yīng)用于微操作系統(tǒng)的位姿檢測與控制、機器人導(dǎo)航與航測、三維非接觸測量及虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域。因此，對雙目立體視覺的深度感知與三維重建中的若干問題進行研究具有一定的理論價值和十分重要的現(xiàn)實意義。論文圍繞雙目立體視覺系統(tǒng)攝像機標(biāo)定技術(shù)、匹配策略與匹配算法、深度信息提取及后續(xù)處理、重建方法等重點與難點問題展開研究。論文的主要工作包括以下幾個方面。

2、　　 (1)在對傳統(tǒng)攝像機標(biāo)定方法進行分析的基礎(chǔ)上，提出基于棋盤平面方格的半自動攝像機標(biāo)定方法。該方法以Tsai的兩步標(biāo)定方法為基礎(chǔ)，對單個攝像機先進行線性求解，再對該解進行基于最大似然標(biāo)準(zhǔn)的非線性求精;考慮到鏡頭徑向畸變，采用非線性優(yōu)化方法提高標(biāo)定精度;最后采用所求的單個攝像機的旋轉(zhuǎn)矩陣以及平移向量進行雙目攝像機的標(biāo)定。該標(biāo)定方法只需要攝像機拍攝模板平面在兩個以上不同方向的圖像，模板可以自由的運動，無需其運動的參數(shù)。實驗結(jié)果表明該標(biāo)

3、定方法靈活，操作簡單，且能滿足實驗精度的要求。
　　 (2)針對區(qū)域匹配的速度與精度以及匹配窗口大小難以選擇等問題，提出一種基于窗口代價函數(shù)的自適應(yīng)窗口立體匹配算法。為了解決抗噪與視差不連續(xù)處誤匹配問題，將ρσ(n)函數(shù)與四方向線形掩膜技術(shù)相結(jié)合構(gòu)造新的相似性測度函數(shù);根據(jù)匹配窗口內(nèi)誤差均值、誤差方差及大窗口偏移來確定窗口內(nèi)的像素是否都具有相同視差來構(gòu)造窗口代價函數(shù)，由此窗口代價函數(shù)確定匹配窗口尺寸，形成自適應(yīng)窗口;引入整數(shù)圖像

4、技術(shù)以提高算法的計算效率;為了實現(xiàn)區(qū)域匹配全局最優(yōu)，將遺傳算法引入到所設(shè)計的自適應(yīng)窗口匹配算法中。實驗結(jié)果表明，所提出的匹配算法能較好解決視差不連續(xù)區(qū)域和遮擋區(qū)域的誤匹配問題，提高了匹配精度。
　　 (3)為了利用區(qū)域匹配視差圖的致密性以及特征匹配視差圖的魯棒性，將兩種算法結(jié)合起來提出了一種基于Harris角點與區(qū)域聯(lián)合的立體匹配算法。針對經(jīng)典Harris角點檢測算子對尺度比較敏感的缺點，提出了一種具有尺度不變特征的Harris

5、角點提取方法，該方法以尺度空間為基礎(chǔ)，將空間和尺度兩個域中的極值點確定為角點;為了滿足不同尺度下提取角點特征的要求，對Harris的圖像亮度自相關(guān)矩陣M增加了尺度自適應(yīng)的處理;針對特征匹配得到視差圖稀疏問題，結(jié)合區(qū)域匹配算法以及視差梯度約束，獲得致密的視差圖像。實驗結(jié)果表明，所提出的聯(lián)合的匹配算法可得到致密的視差圖，并在邊緣等視差不連續(xù)區(qū)域可獲得較好的匹配精度，驗證了算法的有效性和可行性。
　　 (4)針對由于匹配誤差及標(biāo)定偏差

6、等原因帶來深度圖不平滑，深度圖的邊界與物體邊界不對齊等問題，提出一種深度圖像結(jié)合原始圖像的三步聯(lián)合雙邊濾波的深度后處理方法，該方法先對原始圖像進行雙邊濾波，再結(jié)合原始圖像對深度圖像進行雙邊濾波，最后，將兩次得到的雙邊濾波結(jié)果再次聯(lián)合對深度圖像進行雙邊濾波。深度的感知測量與三維重建是立體視覺的最終目標(biāo)，對基于雙目視差的非接觸式3D測量與深度提取方法進行了研究與推導(dǎo)，在基于MFC的OpenGL開發(fā)平臺上，采用局部三維Delaunay的網(wǎng)格構(gòu)