基于计算机视觉的测距算法研究

《基于计算机视觉的测距算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在工程资料-天天文库。

1、电冬科技夫嗲2012级本科毕业设计（论文）开题报告表学号：201H01010008姓名：杨竟巍学院：数学科学学院专业：数学与应用数学学位论文题0基于计算机视觉的测距算法研宄学位论文题目来源：1.科研V2.生产3.教学（含实验）4.其它（在选项上打勾选择）学位论文成果形式：1.硬件2.硬件+软件3.软件4.纯论文V（在选项上打勾选择）学位论文研究内容1、研宄现状及发展状态计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给

2、仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取‘信息’的人工智能系统。这里所指的信息指Sharmcm定义的，可以用来帮助做一个“决定”的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。计算机视觉领域的突出特点是其多样性与不完善性。这一领域的先驱可追溯到更早的时候，但是直到20世纪70年代后期，当计算机的性能提高到足以处理诸如图像这样的人规模数据时，计算机视觉才得到Y正式的关注和发展。然而这些发展往往起源于其他不同领域的

3、需要，因而何谓“计算机视觉问题”始终没有得到正式定义，很自然地，“计算机视觉问题”应当被如何解决也没有成型的公式。尽管如此，人们已开始掌握部分解决具体计算机视觉任务的方法，可惜这些方法通常都仅适用于一群狭隘的目标（如：脸孔、指纹、文字等），因而无法被广泛地应用于不同场合。对这些方法的应用通常作为某些解决复杂问题的人规模系统的一个组成部分（例如医学图像的处理，工业制造屮的质量控制与测量）。在计算机视觉的人多数实际应用当屮，计算机被预设为解决特定的任务，然而基于机器学习的方法正口渐普及，一旦机器学习的研究进一步发展，未来“泛用型”的电脑视觉应用或许可以

4、成真。2、选题依据及意义人类正在进入信息时代，计算机将越来越广泛地进入儿乎所有领域。一方面是更多未经计算机专业训练的人也需要应用计算机，而另一方面是计算机的功能越来越强，使用方法越来越复杂。这就使人在进行交谈和通讯时的灵活性与在使用计算机时所要求的严格和死板之间产生了尖锐的矛盾。人可通过视觉和听觉，语言与外界交换信息，并且可用不同的方式表示和同的含义，而计算机却要求严格按照各种程序语言来编写程序，只有这样计算机xl*能运行。为使更多的人能使用复杂的计算机，必须改变过去的那种让人来适应计算机，来死记硬背计算机的使用规则的情况。而是反过来让计算机来适应

5、人的习惯和要求，以人所习惯的方式与人进行信息交换，也就是让计算机具有视觉、听觉和说话等能力。这时计算机必须具有逻辑推理和决策的能力。具有上述能力的计算机就是智能计算机。智能计算机不但使计算机更便于为人们所使用，同时如果用这样的计算机来控制各种自动化装置特别是智能机器人，就可以使这些自动化系统和智能机器人具有适应环境，和自主作出决策的能力。这就可以在各种场合取代人的繁重工作，或代替人到各种危险和恶劣环境中完成任务。3、课题研宄内容将计算机视觉和图像处理技术应用到车辆驾驶辅助系统当中可以有效地为车辆行驶提供安全保障。而在计算机视觉屮，利用视觉信息感知环

6、境，由单幅二维投影图像确定A标与装载摄像机物体之间距离信息的研宄，是A前智能交通系统(ITS)和智能车辆系统(IVS)的关键技术之一。本文主要研允针对ITS和IVS的单FI视觉测距方法。基于单A视觉的测量技术是从计算机视觉领域屮发展起来的新型非接触测量技术，它是一种结合图像处理技术，把图像当作检测和传递信息的手段或载体而加以利用的测量方法。本文利用投影几何原理和图像处理方法研宄了单R测距算法，重点研宂了摄像机标定技术、图像预处理方法、障碍物体检测及计算障碍物体距离的算法。本文首先采用丫一种在照、摄像机内外部参数未知的条件下，利用图像平面屮的平行线，

7、以及它们形成的消隐点具有几何约束关系来实现摄像机标定的新方法。该方法与以前方法相比，计算复杂性不高，但相对而言，准确性和鲁棒性较高，且无须在使用前标定相机，更符合实际需要(因现今的照、摄像机都是变焦距的)，从而具有广泛的推广价值。其次，对多种图像预处理方法进行了分析、比较和选择，采用的方法兼顾了图像处理效果和实时性要求。最后，在分析道路特征的基础上建立了道路几何模型，并利用改进的IkKlgh变换提取出道路边缘曲线模型。并在现有单一道路模型测距算法的基础上做Y改进，提出了混合几何模型的单R测距算法。模拟试验结果表明该算法对视觉测距领域的研宂有一定的借

8、鉴意义。4、关键问题及研宄目标本次研宄目标主要是通过对己有基于计算机视觉的测距算法的实现和评估。关键问题在于如何用Opcn