基于线面特征的双目立体视觉-研究与应用

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1、第一章绪论1．1选题背景及研究意义用立体视觉方法进行三维重建，在计算机视觉中是指由两幅或多幅二维图像恢复物体三维可见表面几何形状的方法【l】。对于生物视觉系统，人们早就注意到，几乎所有具有视觉的生物都有两个眼睛。用两个眼睛同时观察物体时，会有深度的感觉，或远或近。立体电影之所以有逼真的深度感，也是仿照了立体视觉原理。在立体电影拍摄中，用两个摄像机同时拍摄，而在放映时，将两个摄像机拍摄的图像同时投影到屏幕上，并利用偏振光的原理，使人的双眼分别看到左右摄像机拍摄的图像，从而营造出真实三维场景的立体感。在双目立体视觉系统中，可以利用摄像机从不同角度获取同一景物的两幅图像，然后利用三维重建原理，

2、由计算机重建景物的三维形状，恢复出物体的空间位置信息．双目立体视觉直接模拟人类双眼处理景物的方式，具有简单、可靠、灵活、使用范围广等特点，可以进行非接触、自动、在线的检测。其作用是其它计算机视觉方法所不能取代的，对它的研究，无论是从视觉生理的角度还是在工程应用中都具有十分重要的意义。本文以智能交通系统为研究背景。在智能交通系统ITS(IntelligentTrafficSystem)中，如何实时地、有效地从道路场景中得到道路交通的流量、行驶速度、占道率、车辆类型等道路状况信息，是一个很重要的环节。目前常用的道路交通状况信息的采集方法主要有如下三种：在路面下预埋感应线圈的磁环检测方法；在路

3、旁安装摄像机的视频图像检测方法；雷达或红外线检测。采用图像检测方法所具有的优越性体现为：检测的覆盖范围大，检测的参数多；安装简便，维护方便，不破坏路面，工程造价低；适用面广，可适用于路段、交叉路口等；可以适应多种气候条件等。由于视频检测方法的诸多优点，基于视频图像检测方法一直是人们研究的热点。基于图像检测的方法有多种检测技术，按检测的技术可以分为基于二维图像特征的检测方法和基于运动信息三维恢复的检测方法。二维图像特征的检测方法基于线面特征的双目立体视觉研究与应用主要是检测运动的图像块，将当前图像与背景图像相减，再将运动像素聚合为运动区域，经运动跟踪后分割为单个的车辆区域。在车辆比较少的情

4、况下，基于二维图像特征的检测方法能够得到很好的检测效果。但是在道路拥挤时，车辆间有遮挡，或是有阴影等道路场景较复杂时，二维检测方法的检测效果往往较差。而基于双目立体视觉的方法能检测到更多的信息，能量化目标物的特征。直线是刚性物体与交通场景中较显著的特征。视频检测中，目标汽车的轮廓含有丰富的直线信息。获取这些直线特征的深度信息，则可重建目标汽车的轮廓。而对重建后的轮廓，进一步判定直线段的共面性，则可知道目标汽车大体上有几个面组成。由线面的特征信息，则可迸一步完成对目标的识别。智能交通系统对实时性有很高的要求。以直线特征为匹配基元，不但大大减少计算量，而且能够重建出目标物的大体轮廓。在双目立

5、体视觉中，立体匹配是关键技术之一．．有效、正确、快速的匹配算法能够提高整个系统的实时性。采用直线特征作为匹配的基元，正是为了实现这样的目标。在获取深度信息的基础上，从大量复杂的直线中，求解出能够更好地表征轮廓的几个较大的面。由此，我们可以，或基于这几个面重建目标物，或利用面及面之间的关系来识别物体。对于一个类长方体的物体而言，我们是希望能够将左右图拍到的三个面重建出来，面的夹角应互为90度。可以说，研究双目立体视觉的直线匹配，进而在此基础上的求解目标物的面信息，具有十分重要的意义。本文的方法，不仅能应用交通场景，亦用于含丰富直线信息的其他场景。2研究现状及存在的问题立体视觉的开创性工作是

6、从60年代中期开始的。美国MIT的Robert完成的三维景物分析工作，把过去的二维图像分析推广到了三维景物，这标志着立体视觉技术的诞生，并在随后的20年中迅速发展成一门新的学科。特别是80年代初，Marr创立的视觉计算理论对立体视觉的发展产生了巨大的影响。他首次从信息处理的角度综合了图像处理、心理物理学、神经生理学及临床精神病学的研究成果，提出了第一个较为完善的视觉系统框架[2-31。研究者们按照Marr所提出的基本理论框架对计算机视觉进行了广泛的研究2第一章绪论并提出了大量的方法．经过20多年的研究，立体视觉在机器人视觉、航空测绘、军事应用、医学诊断及工业检测中的应用越来越广．研究方法

7、从早期的以统计相关理论为基础的相关匹配，发展到具有很强生理学背景的特征匹配，从串行到并行，从直接依赖于输入信号的低层处理到依赖于特征、结构、关系和知识的高层次处理，性能不断提高，其理论正处在不断发展与完善之中。‘国外在基于立体视觉的三维重建方面，主要是分立体匹配和三维重建两个部分进行研究的。立体匹配部分主要是研究特征点的提取和匹配算法的完善，更加精确地建立匹配点的对应关系；三维重建部分主要是研究如何从得到的匹配点中计算出摄像机的投影