雙目視覺立體匹配的算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、計(jì)算機(jī)視覺是當(dāng)前人工智能中最熱門的一個(gè)分支，雙目立體視覺作為計(jì)算機(jī)視覺的重要分支，使計(jì)算機(jī)能夠感知世界，是當(dāng)今的熱門技術(shù)。立體匹配是計(jì)算機(jī)立體視覺至關(guān)重要的部分，通過兩幅不同角度的視差圖像還原物體的三維信息，在當(dāng)今物體識(shí)別、機(jī)器人導(dǎo)航、工業(yè)零件、制造測(cè)量業(yè)都有著廣泛的應(yīng)用。
　　本文針對(duì)雙目立體視覺技術(shù)中的攝像機(jī)標(biāo)定、基礎(chǔ)矩陣估計(jì)和立體匹配等重要步驟中的相關(guān)原理及算法進(jìn)行深入研究。本文的工作的重點(diǎn)部分主要有以下幾點(diǎn):
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2、.結(jié)合Opencv與Matlab的標(biāo)定工具箱，采用張正友平面標(biāo)定法，首先分別對(duì)左右兩臺(tái)攝像機(jī)進(jìn)行單獨(dú)標(biāo)定，并代入立體標(biāo)定模型中，完成攝像機(jī)的立體標(biāo)定，最終得出立體標(biāo)定的結(jié)果。
　　2.在采集的圖像中，引入圖像灰度化、圖像平滑、對(duì)比度增強(qiáng)等圖像預(yù)處理方法對(duì)圖像進(jìn)行關(guān)鍵性加強(qiáng)，從而提高圖像的質(zhì)量和特征識(shí)別度，使特征點(diǎn)提取變得更容易。
　　3.對(duì)傳統(tǒng)的基礎(chǔ)矩陣算法進(jìn)行深入的研究，針對(duì)魯棒性RANSAC算法耗時(shí)長(zhǎng)的缺點(diǎn)，提出了一種改

3、進(jìn)RANSAC算法。在對(duì)抽取樣本進(jìn)行內(nèi)外點(diǎn)檢驗(yàn)之前，引入T(c，d)對(duì)抽樣子集進(jìn)行預(yù)檢測(cè)，以減少壞樣本的內(nèi)外點(diǎn)檢驗(yàn)時(shí)間;在對(duì)原抽樣空間進(jìn)行抽樣過程中，根據(jù)抽樣結(jié)果構(gòu)建新的內(nèi)點(diǎn)抽樣集合，并通過在原抽樣空間與新內(nèi)點(diǎn)集之間進(jìn)行交叉抽樣以減小抽取好樣本所需的時(shí)長(zhǎng)。通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析，在保證準(zhǔn)確率相近的情況下，改進(jìn)算法的時(shí)效性具有明顯的提高，相比原算法，算法的執(zhí)行時(shí)間可減少20％左右。
　　4.實(shí)現(xiàn)了基于特征點(diǎn)的立體匹配。首先利用Harri