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《基于雙目立體視覺三維重建方法的研究》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、摘要計算機視覺是一門涉及人工智能、計算機科學、圖像處理和模式識別等諸多領域的交叉學科。其中的雙目立體視覺由于直接模擬了人類雙眼視覺的生理構造,且具有尺寸小、成本低、功耗小和效率高等優(yōu)良特性,因此在空間物體的三維測量等領域有廣闊的應用前景,對雙目立體視覺的研究也已經(jīng)成為當今世界最熱門的研究課題之一。本文以雙目立體視覺對工件進行三維重建為背景,針對雙目立體視覺實際應用技術中的圖像獲取、攝像機標定、圖像預處理、立體匹配和三維重建等重點問題進行了研究。本文主要工作如下:1.通過研究攝像頭硬件原理和對攝像頭進行的各種測試,選擇了實驗用高性能攝像頭,設計并制作了雙目視覺實驗機構,最終組
2、建了雙目立體視覺實驗系統(tǒng)。2.制作了高精度的相片標定模板,并且在Jean.YvesBouguet攝像機標定工具箱的基礎上,提出了一種二次標定的方法并進行了標定實驗,實現(xiàn)了對雙目立體視覺系統(tǒng)的低成本、高精度標定。3.提出了一種雙目視覺圖像對四步預處理方法,該方法能有效的去除圖像噪聲,平衡左右圖像對的亮度差異,增強圖像的邊緣和細節(jié)。4.深入研究了SIFT特征匹配算法的原理,并且進行了大量的SIFT特征匹配實驗,制作了針對SIFT算法的匹配圖像模板。在立體匹配過程中,將極線約束與SIFT特征匹配相結合,實驗證明該方法可以較好的實現(xiàn)立體匹配,提高匹配精度。5.最后,利用雙目立體視覺
3、實驗系統(tǒng),完成了包括立體圖像對的獲取、攝像機標定、圖像預處理、立體匹配和三維重建等步驟的完整雙目立體視覺實驗,驗證了利用雙目立體視覺進行工件三維重建的可行性,達到了預期效果。關鍵詞:雙目立體視覺,攝像機標定,四步法圖像預處理,SIFT立體匹配,三維重建AbstractComputervisioninvolvesartificialintelligence,computerscience,imageprocessing,patternrecognitionandmanyotherinterdisciplinaryfields.Binocularstereovisiondire
4、ctlysimulatesthephysicalstructureofhumaneyes,haschoicenesscharacteristicssuchassmallinsize,lowcost,littlepowerconsumptionandhighefficiency.Binocularstereovisionhasbroadapplicationinthefieldofthree-dimensionalmeasurements.Theresearchonbinocularstereovisionhasbecomeoneoftheworld’Smostpopular
5、researchtopics.Thispaperisfocusonworkpiece’S3Dreconstructionbasedonbinocularstereovision,itincludestheresearchonimageacquisition,cameracalibration,imagepre-treatment,stereomatchingand3Dreconstruction.Thispaper’Smainworksareasfollows:1.Choosethecamerabystudyinghardwareprincipleofcameraandma
6、kingnumbersofexperiments.Designandproduceabinocularvisiontestbody,finallybuildanexperimentalsystemofbinocularstereovision.2.Makeahigh—precisioncalibrationtemplatebyphotowash.BasedonJean—YvesBouquet’Scameracalibrationtoolbox,presentamethodoftwo-stepcalibrationwhichrealizelow—costandhigh-pre
7、cisioncalibrationofbinocularstereovisionsystem.3.Afour-stepimagespre—treatmentmethodispresented.Itcanrestrainthenoise‘a(chǎn)ndbalancethebrightnessdifference,alsocanenhanceimageedgeandstressimagedetails.4.MakeaSIFTmatchingimagetemplatebyresearchingalgorithmsofSIFTan