基于立體視覺的深度信息提取.pdf

1、本文是基于雙目立體視覺原理，利用加拿大PointGreyResearch(PGR)公司的平行光軸雙目視覺攝像機Bumblebee，從不同角度同時獲取周圍景物的兩幅數字圖像，通過三角測量原理，得到物體的深度信息。實現過程中對攝像機內外參數標定、立體圖像對的預處理、角點提取、立體匹配和提取深度信息進行了研究。
　　 在圖像采集方面，利用Bumblebee平行光軸雙目立體視覺攝像機，其兩個攝像頭嵌入在面板上，基線固定，為攝像機標定提供

2、了便利。
　　 在攝像機標定方面，對攝像機的主要標定方法進行了歸納總結，重點研究了基于徑向排列約束的Tsai兩步法，該方法是基于攝像機的非線性模型下的標定方法，并且考慮了攝像機的—階徑向畸變。該算法標定精度高，操作靈活。本文以此為理論依據，完成了攝像機的標定，得到了攝像機的內外參數。
　　 在圖像預處理方面，由于各種因素的影響，使得采集的圖像中含有噪聲，噪聲不但惡化了圖像質量，而且會掩蓋圖像特征，給圖像分析和理解增加難度

3、。本文利用中值濾波和高斯濾波的方法來降低噪聲的影響，由于濾波會使圖像邊緣變得模糊，又引入了拉普拉斯銳化來解決這個問題。
　　 立體匹配是根據特征提取后獲得的數據，建立特征間的對應關系。本文利用Harris角點檢測法提取角點，作為立體匹配的特征點。采用了將角點特征值作為約束的改進的基于灰度相關的立體匹配算法，建立特征點間的對應關系。即利用角點的特征值約束剔除部分角點，減少匹配搜索范圍，運用歸一化灰度相關系數得到特征點的初始匹配，最