双目立体视觉的特征匹配技术分析

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1、第一章绪论号的感受，它包括了对视觉信息的获取、传输、处理、存储与理解的全过程。信号处理理论与计算机出现以后，人们试图用摄像机获取环境图像并将其转换成数字信号，用计算机实现对视觉信息处理的全过程，这样就形成了一门新兴的学科——计算机视觉。计算机视觉的研究目标是使计算机具有通过二维图像认知三维环境信息的能力口3。这种能力将不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息。包括它的形状、位置、姿态、运动等，而且能对它们进行描述、存储、识别与理解。计算机视觉发展得益于神经生理学、心理学与认知科学对动物视觉系统的研究，但计算机视觉已

2、发展起一套独立的计算理论与算法。人类两眼在观察世界的时候，其中成像到双眼的图像是不同的，也就是左右眼会有一个视差，而大脑便会根据这个视差来感觉到立体影象。比如后面有一个灯泡，你对焦双眼到灯泡上时，你会发现在你眼前的那根手指变成了二根。这便是左右眼对这根手指所成像出的二个图像，正是因为这种视觉差异才让人类感觉到这是一个立体影象。有人可能会问，我只睁开一只眼的时候，看到的图像仍会感觉它是立体的啊!其实使人类眼中的二维图像产生出一个三维实体的感觉的方式有很多种，其中还包括运动参照，明暗对比，颜色深浅等等。打个简单的比方：

3、我们看一张照片，其中的颜色深浅和背景事物的模糊，都能够让你产生出照片中影像为立体的感觉。但我们通过双眼观察世界时最基本的立体成像原理便是上述的双眼视差了。1．1．2立体视觉中的特征点匹配双目立体视觉广泛的应用到运动机器人、3D测量和物体建模。它用两个相同的CCD相机设置确定的距离和方向，模拟人类的视觉系统，可以通过匹配空间中点投射到两个CCD上的点实现立体视觉。在这个方法中，对应点的匹配问题是关键。YuukiOgawa在图像匹配中使用脉冲耦合神经网络来提高有效性。HazemZssa使用遗传算法解决匹配问题，但是计算

4、复杂性大。小波变换的多分辨率分解特性非常适合人类的视觉。本文在双目立体视觉系统中利用基于小波变换中多尺度零交点的特性，进行滤波和图像增强，进而得到很好的边缘检测结果。为了提高算法的稳定性，限制了视差，因此匹配误差减小了而且计算效率提高了。第一章绪论1．1．3计算机视觉的研究现状双目立体视觉现在主要应用于四个领域：机器人导航、微操作系统的参数检测、三维测量和虚拟现实H1。日本大阪大学自适应机械系统研究院研制了一种自适应双目视觉伺服系统，利用双目立体视觉的原理，以每幅图像中相对静止的三个标志为参考，实时计算目标图像的雅

5、可比矩阵，从而预测出目标下一步运动方向，实现了对运动方式未知的目标的自适应跟踪。该系统仅要求两幅图像中都有静止的参考标志，无需摄像机参数。而传统的视觉跟踪伺服系统需事先知道摄像机的运动、光学等参数和目标的运动方式同。日本东京大学将实时双目立体视觉和机器人整体姿态信息集成，开发了仿真机器入动态行程导航系统。该系统实现分两个步骤：首先，利用平面分割算法分离所拍摄图像对中的地面与障碍物，再结合机器人身体姿态的信息，将图像从摄像机的二维平面坐标系转换到描述躯体姿态的世界坐标系，建立机器人周围区域的地图：根据实时建立的地图进

6、行障碍物检测，从而确定机器人的行走方向¨，。日本冈山大学运用立体显微镜、两个CCD摄像头、微操作器等研制了运用立体显微镜控制微操作器的视觉反馈系统，用于对细胞进行操作，对种子进行基因注射和微装配等强1。浙江大学机械系统完全利用透视成像原理，采用双目立体视觉办法实现了对多自由度机械装置的动态、精确位姿检测，仅需从两幅对应图像中抽取必要的特征点的三维坐标，信息量少，处理速度快，尤其适于动态情况。与手眼系统相比，被测物的运动对摄像机没有影响，且不需知道被测物的运动先验知识和限制条件，有利于提高检测精度哺1。东南大学电子工

7、程系基于双目立体视觉，提出了一种灰度相关多峰值视差绝对值极小化立体匹配新办法，可对三维不规则物体(偏转线圈)的三维空间坐标进行非接触精密测量哺1。哈工大采用异构双目活动视觉系统实现了全自主足球机器人导航。将一个固定摄像机和一个可以水平旋转的摄像机，分别安装在机器人的顶部和中下部，可以同时监视不同方位视点，体现出比人类视觉优越的一面。通过合理的资源分配及协调机制，使机器人在视野范围、测量精度及处理速度方面达到最佳匹配。双目协调技术可使机器人同时捕捉多个有效目标，观测相遇目标时通过数据融合，也可提高测量精度。在实际比赛

8、中其他传感器失效的情况下，仅仅依靠双目协调仍然可以实现全自主足球机器人导航哺1。第一章绪论火星863计划课题“人体三维尺寸的非接触测量”，采用“双视点投影光栅三维测量”原理，由双摄像机获取图像对，通过计算机进行图像数据处理，不仅可以获取服装设计所需的特征尺寸，还可根据需要获取人体图像上任意一点的三维坐标。该系统己通过中国人民解放军总后勤部军需部鉴定。可达到的