雙目立體視覺的尺寸檢測研究.pdf

1、目前，計算機視覺和機器視覺理論已經(jīng)得到很大程度的發(fā)展，特別是雙目立體視覺系統(tǒng)在某些方面已經(jīng)被成功地用于解決實際的問題。相關研究表明，相比于傳統(tǒng)的人工尺寸測量而言，采用雙目立體視覺的尺寸檢測技術可以實現(xiàn)對物體的非接觸式測量，簡單方便，具有很大的發(fā)展前景。但是，基于雙目立體視覺系統(tǒng)的尺寸檢測仍然存在著無法準確提取出特征點以及誤匹配等問題，本文針對這兩個主要問題進行研究并提出相應的改進尺度不變特征（Scale Invariant Featur

2、e Transform，SIFT）算法實現(xiàn)對特征點的提取，同時將極線約束法則用于特征點的匹配過程中以減少誤匹配。采用該改進算法，設計出相應的軟件平臺并實現(xiàn)樣機的開發(fā)。總體來說，作者在對相關理論作系統(tǒng)性理解的基礎上主要完成以下幾個方面的工作：
　　1）系統(tǒng)的標定。首先分析攝像機的相關模型，給出其中涉及的相關坐標系以及對應轉化關系，然后本文采用張正友的平面標定算法實現(xiàn)系統(tǒng)標定，確定投影關系并計算出相關的參數(shù)值。
　　2）特征點的

3、提取。首先介紹關于特征點提取的經(jīng)典的Harris角點檢測算法和SIFT特征提取算法，分析比較這兩種算法，并在此基礎上提出一種新的融合性SIFT算法來實現(xiàn)提取特征點，同時采用折半查找算法從中篩選出所需要的特征點，最后結合相關實驗來驗證該算法的可靠性和可行性。
　　3）特征點的匹配。匹配的實質就是將實際空間中同一點的坐標在不同圖像平面中的投影像素對應起來。本文采用尺度不變特征SIFT匹配算法實現(xiàn)特征點之間的初步匹配，對于其中可能存在一

4、對多的誤匹配，文中提出利用極線約束法則來加以解決。該約束準則可以將匹配點的搜索范圍從整個圖像平面縮小到一條直線上，同時結合雙向匹配算法實現(xiàn)特征點從左圖像到右圖像和從右圖像到左圖像的匹配，從而可以提高正確匹配的效率。
　　4）特征點的三維重建。根據(jù)采用標定算法所得到的關于雙目立體視覺系統(tǒng)的投影矩陣以及匹配特征點對像素坐標值，結合相應三維重建算法實現(xiàn)對空間點重建，并由此計算出實際距離值。
　　本文將所提出的改進特征點提取算法和極