双目立体视觉论文：双目立体视觉 三维检测 Harris角点提取 相机标定 SIFT图像匹配 投影校正

双目立体视觉论文：双目立体视觉 三维检测 Harris角点提取 相机标定 SIFT图像匹配 投影校正 【关键词】双目立体视觉 三维检测 Harris角点提取 相机标定 SIFT图像匹配 投影校正 【英文关键词】Binocular Vision Three-dimensional Detection Corner Extraction byHarris Camera Calibration Image Matching by SIFT Projection Rectify 双目立体视觉论文:双目计算机视觉三维检测技术研究 【中文摘要】现代制造业的飞速发展,要求对产品进行快速、准确的测量。如今,随着计算机视觉技术的不断发展,推动了具有非接触、实时在线、效率高、精度高、成本低等优点的计算机视觉测量技术在实际工业生产中的广泛应用。根据二维图像对可以获得三维景物信息的立体视觉原理,立体视觉技术已经广泛应用于机器人视觉导航、工件三维尺寸自动测量、医疗辅助诊断等。立体视觉技术是现今一个热门的研究课题,有着广阔的应用前景。双目立体视觉技术是根据人眼立体成像的原理,其测量的实现是通过采用两台相同性能的摄像机从不同角度对被测物体进行拍摄,然后通过摄像机标定、图像校正、特征提取、立体匹配、视差测距等技术获取被测物体的三维坐标信息,进而重建出被测物体的三维空间形状。本文基于双目立体视觉测量技术基本理论,研究了实现计算机视觉三维检测的各个关键步骤和算法。并针对具体的算法进行了分析和对比,提出了适合的算法, 通过实验验证了算法的可行性。本文的主要研究内容如下:(1)研究 了摄像机数学模型和标定的原理,给出了具体的标定 方案 气瓶 现场处置方案 .pdf气瓶 现场处置方案 .doc见习基地管理方案.doc关于群访事件的化解方案建筑工地扬尘治理专项方案下载 ,通过编程 实现了图像的获取和摄像机的标定。标定数据包括描述摄像机内部成 像的内部参数和描述摄像机与外界环境关系的外部参数。(2)分析了 几种图像预处理的方法,对图像进行了优化,突出图像的特征信息,并 对这些预处理方法进行了对比实验。(3)研究了投影校正的原理,对标 定的结果进行了投影校正,校正后的图像可以降低后续特征匹配的难 度。(4)本文重点研究了基于SIFT局部特征描述子的立体匹配算法, 它属于基于特征点的稀疏匹配,是基于尺度空间的图像特征匹配,对 光照变化、畸变和噪声都有很好的鲁棒性,为了提高SIFT算法匹配精 度和降低算法复杂度,文章提出了改进的方法,将小波变换和极线约 束引入,大大缩小了搜索范围,提高了算法速度,并最终通过编程实 现。(5)在获得图像对的对应匹配点之后,根据视差测距的原理,研究 了恢复三维物体空间坐标和获取物体几何信息的方法。最后给出了三 维测量的实例。 【英文摘要】The rapid development of modern manufacturing produces the requirement of measuring the product quickly and accurately. Today, the development of the computer vision technology promote the wide range of applications of the computer vision measurement technology which has advantages of non-contact, on-line, low cost, high efficiency and high precision. According to the principle of stereo vision, we can obtain3D information of the tested objects through the2D images. The stereo vision technology has been widely used in robot visual navigation,3D automatic measurement of the products, diagnostic medical assistance and so on. Now, it is a hot research topic and has broad application prospects.The Binocular stereo vision technology is based on the principle of the3D imaging of human eye. The realization of the binocular stereo vision measurement technology is through taking the tested objects’pictures from different angles through a couple of cameras which have the same performance. And then to obtain3D coordinate information of the tested objects by using the technology of camera calibration, image rectification, feature extraction, stereo matching and parallax distance measurement. Finally, we can reconstruct the3D shape of tested objects.According to the basic theory of measurement based on binocular stereo vision, the paper introduces each of the key steps and algorithms of3D computer vision detection. Then propose a suitable algorithm by analyzing and comparing the specific algorithm. And then verifies the feasibility of algorithm by experiments.The main research work can be summarized as follows:(1) Research on the principle of cameras mathematical model and calibration, then completes images acquisition and camera calibration by programming. The Calibration data include the internal parameters which describe the camera’s internal imaging and the external parameters which describe the relationship of the camera with the external environment.(2) Analyzes several image preprocessing methods which can optimize the images and make the features more prominent, then completes the comparative experiments.(3) Research on the principle of projection correction, and then rectifies the calibration results. The rectified images can make the feature matching easier.(4) Focus on the stereo matching algorithm based on SIFT local feature descriptor which belongs to the sparse feature point matching, it is based on scale space and has good robustness on the illumination change, distortion and noise. The paper proposes improved methods to improve the matching accuracy and reduce the complexity of the SIFT algorithm. The introduction of the wavelet transform and the epipolar constraint, greatly narrowing the search scope and improving the speed of algorithm. Finally, we complete the programming.(5) After getting the corresponding match point, research on the method of restoring the spatial coordinates and obtaining the geometry information of the three-dimensional objects by using the principle of parallax distance measurement. Finally, we provide the example of3D measurement. 【目录】双目计算机视觉三维检测技术研究 摘要 4-6 Abstract 6-7 目录 8-11 Contents 11-14 第一章 绪论 14-20 1.1 论文的研究背景和意义 14-15 1.2 国内外相关研究现状及发 展趋势 15-18 1.3 论文的主要研究内容 18-19 1.4 本 章小结 19-20 第二章 计算机立体视觉理论 20-27 2.1 计算机视觉系统 21-22 2.2 双目立体视觉概述 22-23 2.3 双目立体视觉三维重建的关键技术 23-26 2.3.1 双目立体视觉基本原理 23 2.3.2 摄像机 的标定 23-24 2.3.3 特征提取 24-25 2.3.4 立体匹配 25-26 2.3.5 三维信息的恢复 26 2.4 本章小结 26-27 第三章 双目立体视觉系统数学模型和摄像机标定 27-41 3.1 双目立体视觉系统的摄像机模型 27-32 3.1.1 图像坐标系、摄像机坐标系与世界坐标系 27-28 3.1.2 针孔成像模型 28-31 3.1.3 非线性摄像 机模型 31 3.1.4 双目立体视觉系统模型 31-32 3.2 双 目视觉系统摄像机的标定 32-34 3.2.1 传统的标定方法 33 3.2.2 自标定方法 33 3.2.3 基于主动视觉的标定方法 33-34 3.3 本论文采用的标定方法 34-40 3.3.1 算法过程 34-36 3.3.2 标定步骤 36-39 3.3.3 实验结果 39-40 3.4 本章小结 40-41 第四章 三维测量中的图像预处理和特征匹配 41-62 4.1 图像预处理 41-45 4.1.1 图像平滑 41-43 4.1.2 图像锐化 43-45 4.2 立体匹配的关键技术 45-48 4.2.1 特征空间 45-46 4.2.2 相似度测量 46-47 4.2.3 搜索空间 47 4.2.4 搜索策略 47-48 4.3 立体匹配的约束准则 48-50 4.4 本文采用的立体匹配算法 50-58 4.4.1 课题研究背景 50 4.4.2 SIFT特征匹配算法 50-55 4.4.3 改进的SIFT特征匹配算法 55-58 4.5 实验结果与分析 58-61 4.6 本章小结 61-62 第五章 深度提取和三维测量实验 62-71 5.1 立体视觉投影校正 62-64 5.2 深度信息的获取 64-65 5.3 三维测量实验系统 65-66 5.4 三维测量实例 66-69 5.5 本章小结 69-71 总结 初级经济法重点总结下载党员个人总结TXt高中句型全总结.doc高中句型全总结.doc理论力学知识点总结pdf 和展望 71-73 参考文献 73-77 致谢 77