基于雙目視覺的測距方法研究與應(yīng)用

《基于雙目視覺的測距方法研究與應(yīng)用》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。

1、分類號：密級：論文編號：學(xué)號：51310360108重慶理工大學(xué)碩士學(xué)位論文基于雙目視覺的測距方法研究與應(yīng)用研究生:王代東指導(dǎo)教師：嚴(yán)中紅教授學(xué)位類型：專業(yè)學(xué)位學(xué)科專業(yè)：生物醫(yī)學(xué)工程研究方向：生物醫(yī)學(xué)圖像與信號處理培養(yǎng)單位：藥學(xué)與生物工程學(xué)院論文完成時(shí)間：2016年3月28日論文答辯日期：2016年5月31日學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明及使用授權(quán)聲明重慶理工大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明；所堅(jiān)交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研巧所取得的成果。除文中特別加，ｌｉｌ標(biāo)注引巧的內(nèi)容外本論文不

2、包含化何其他個(gè)人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果、作品。對本文的研究脅出重嬰巧獻(xiàn)的集體和個(gè)人，均己在文中ｔＡ明確方式巧明。本人承擔(dān)本聲明抑法律后果。作者簽名；；曰期華告月含＾學(xué)位論文使用巧權(quán)聲明本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文化規(guī)定，間恵學(xué)校保留巧向國家有關(guān)部ｎ或機(jī)構(gòu)送杏論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授巧重慶理工大學(xué)可ｌｉｔ將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可從采用影巧、縮印或掃描等復(fù)剌手段保巧巧匯編本學(xué)位論文。＂’本學(xué)位論

3、文屬于（淸在抖下相應(yīng)方框內(nèi)打小）：１．保密□，在年解密后適用本授權(quán)書。＿＿２．不保密口。作者簽名：ｉ為禾日期：年忘ｈＶ日導(dǎo)師簽名曰期；《年＾月ミ曰／CategoryNumber：LevelofSecrecy：SerialNumber：StudentNumber：51310360108Master'sDissertationofChongqingUniversityofTechnologyResearchandApplicationoftheMethodtodistancemeasure

4、mentbasedonBinocularVisionPostgraduate:WangDaidongSupervisor:Prof.YanZhonghongDegreeCategory：ProfessionalDegreeSpecialty:Bio-medicalEngineeringResearchDirection:ComputerMedicalImageandSignalProcessingTrainingUnit:SchoolofPharmacy&BioengineeringThesisDeadl

5、ine:March28,2016OralDefenseDate:May31,2016摘要基于雙目視覺的測距方法研究與應(yīng)用摘要隨著工業(yè)4.0的到來，人工智能領(lǐng)域內(nèi)雙目視覺再次成為近年來人們研究的一個(gè)熱門問題。其原理和人類雙眼獲取外界信息相似，用兩個(gè)相機(jī)來模擬人的雙眼，同時(shí)獲取兩幅同一場景但位置、角度不同的數(shù)字圖像，由兩幅數(shù)字圖像獲取場景中的二維信息，經(jīng)過計(jì)算得到此場景的三維信息。作為機(jī)器視覺的一個(gè)重要分支，雙目視覺在機(jī)器人自主導(dǎo)航、三維掃描、機(jī)械手定位抓取、基于視覺的各種控制等眾多領(lǐng)域有著廣闊的前景和非常巨

6、大的應(yīng)用價(jià)值，例如：在手術(shù)機(jī)器人系統(tǒng)應(yīng)用中可以幫助手術(shù)器械的定位跟蹤、偏差預(yù)警和動作糾正；在盲人外出行走中可以幫助盲人判斷前方障礙物；在汽車行駛中可以幫助判斷前車的距離并做出當(dāng)前距離是否安全的判斷。本文系統(tǒng)的研究了傳統(tǒng)雙目視覺系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，并從圖像采集、攝像機(jī)標(biāo)定、目標(biāo)檢測定位、雙目圖像匹配、目標(biāo)距離測量等五個(gè)方面進(jìn)行研究：（1）雙目視覺的圖像采集：本文采用了兩個(gè)型號、規(guī)格完全一樣的普通攝像機(jī)，輸出圖像大小完全一樣，并將兩個(gè)相機(jī)的位置固定不變。在VS2010開發(fā)環(huán)境中采用基于DirectShow+OpenC

7、V模式下實(shí)現(xiàn)了圖像的采集、截取功能。（2）雙目視覺的攝像機(jī)標(biāo)定：在原理上詳細(xì)的描述了雙目視覺中的幾何模型、三個(gè)坐標(biāo)系之間的相對位置關(guān)系、推導(dǎo)視場范圍內(nèi)任意一點(diǎn)的空間位置。介紹了Matlab標(biāo)定工具箱、OpenCV標(biāo)定API函數(shù)，并對標(biāo)定過程進(jìn)行詳細(xì)的描述以及代碼實(shí)現(xiàn)，把得到最后的結(jié)果進(jìn)行比較分析。（3）雙目視覺的目標(biāo)檢測定位與跟蹤：目標(biāo)檢測定位與跟蹤可分為主動目標(biāo)檢測跟蹤和被動目標(biāo)檢測跟蹤。主動目標(biāo)跟蹤本文采用了激光筆照射的亮點(diǎn)（相當(dāng)于工業(yè)三維掃描中的人為Mark點(diǎn)定位引導(dǎo)）作為跟蹤定位目標(biāo)。運(yùn)動目標(biāo)檢測

8、研究了傳統(tǒng)的時(shí)間差分法、背景差分法、混合高斯建模法，通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果的對比確定了混合高斯建模法為運(yùn)動目標(biāo)檢測的方法。在運(yùn)動跟蹤中運(yùn)用CamShift算法實(shí)現(xiàn)單目標(biāo)物體和多目標(biāo)物體的目標(biāo)跟蹤并使用C++編程實(shí)現(xiàn)。（4）雙目視覺的圖像匹配：這部分是本文研究中最難的一個(gè)部分，也是最核心的一個(gè)部分。首先介紹了基于圖像局部特征匹配方法，分析了SIFT（Scale-invariantfeaturetransform）經(jīng)典算法，SIFT具有很多