基于双pal全景系统的立体信息获取研究

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1、⑧指导教师签名：论文评阅人l：监盘墼蛰照评阅人2：粒盏塑煎．评阅人3：—j迹Lj鼬掣)_一评阅人4．——评阅人5：答辩委员会主席：盏醴。塑委员1：绷缀委员2：逝遵垫煎委员3：缒燃委员4：逖型壑煎：委员5：答辩日期：珈，币杰易浙江大学研究生学位论文独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得逝姿盘堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者

2、签名：签字日期：沙f≯年乡月房日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解逝至三盘堂有权保留并向国家有关部门或机构送交本论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权逝鎏盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索和传播，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：园挺呼导师签名：签字日期：叫，忤弓月侈日签字日期：加／尹年歹月矽日致谢时光飞逝，转眼间就要毕业离开学校，开启人生的新阶段，入学的时候仿佛还近在眼前，在这将近三年的时间里，学习了很多，收获了很多，有欢笑有泪水，在浙江大

3、学读研究生的这段时间将是我人生永远美好的回忆。首先我要向这么多年给予我极大关怀和细心指导的导师白剑教授致以最诚挚的感谢，这篇论文就是在白老师耐心的指导下完成的。自老师温文尔雅，不仅有很强的学术能力并且多才多艺，从他的身上我学到很多不仅是学术上的知识，更多的是他对于学术执着、严谨的态度，和对生活豁达开朗的态度，这些都让我受益匪浅。此外还要感谢我们实验室的杨国光老师、侯西云老师、汪凯巍老师、梁宜勇老师、徐剑锋老师、侯昌伦老师对我平时生活学习方面的帮助。另外，还要感谢已经毕业的师兄师姐赵双双、金晓荣、张娟、于红雷、邓万涛在我刚刚来到实验室给予我的学习和生活上的帮助，

4、让我很快融入实验室感受到一家人的快乐。以及我的同级小伙伴们王涌鹏、鲁天雄、姚远、张启和罗佳同学，和你们一起学术、玩乐度过这三年是我莫大的幸福与幸运。感谢黄治师兄和张金春师兄对我课题方面莫大的帮助。最后我要郑重感谢我的父母和家入，谢谢你们将我抚养成人，在我成长的道路上始终给予我无限的支持，祝你们永远健康、快乐。即将离开浙大，结束研究生生涯。我想这不仅是一个结束，更是一个开始，一个值得憧憬与期待的开始，我会带着在浙大里学到的一切，向更美好的未来前进。田延冰2014．01．07于求是园摘要立体视觉是计算机视觉的一个重要分支，也一直是计算机视觉研究的重点和热点之一。立

5、体视觉系统的研究成果被广泛应用于机器人视觉、物体识别、精密测量、虚拟现实等工业及军事领域。由于常规的光学系统成像视场范围较小，因此在此基础上利用立体视觉技术获取立体信息的视场范围较小，在实际应用领域会造成诸多不便。如果能够实时的获取大视场范围内的立体信息，立体视觉技术应用会更加广泛。本文将全景成像系统应用于立体视觉技术，提出了一种基于PAL(PanoramicAnnularLens)的全景环带立体成像系统的立体信息提取方法。该成像系统由两组共轴PAL单元构成，其成像圆为两内外相接的圆环，能够实时提取360度水平视场角物体的立体信息。本文基于该系统的成像原理，针

6、对非单视点成像系统特点建立相机模型对系统进行标定，并验证了标定结果。将原始全景立体图像投影变换展开为矩形图像对，使得现有的对应点匹配算法能够顺利应用，简化了匹配复杂度。将SIFT算法和基于区域增长匹配算法相结合应用到对应点匹配上，获得稠密匹配点，并充分利用了本系统的共线约束来提高匹配的速度和准确度。最后进行立体信息提取实验，应用三角测量原理从捕获的图像中提取有效深度信息，获得稠密视差图，给出了结果和误差分析。本系统能有效获取场景深度信息，3米距离范围误差率在士5．2％内，证明该系统的可行性。关键词：深度信息估计；全景立体成像系统；相机标定；对应点匹配；IlAb

7、stractStereovisionisanimportantbranchofcomputervision，hasalsobeenafocusinthestudyofcomputervision．Theresearchachievementsofstereovisionarewidelyusedinrobotvision，objectrecognition，precisionmeasuremem，virtualrealityandotherindustrialandmilitaryfields．Thetraditionalopticalsystemimagin

8、gfieldisusuallysmal