基于双目立体视觉的深度感知和三维重建

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1、分类号：TP391.7密级：UDC：621编号：201321202095河北工业大学硕士学位论文基于双目立体视觉的深度感知和三维重建论文作者：张蒙学生类别：全日制专业学位类别：工学学科专业：机械工程指导教师：李铁军职称：教授DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheMasterDegreeofMechanicalEngineeringDepthperceptionand3DreconstructionbasedonbinocularstereovisionbyZhangMengS

2、upervisor:Prof.LiTiejunMay2016摘要伴随着科学技术的飞速发展，计算机视觉技术在认知世界领域中发挥着越来越重要的作用。作为其中研究热点的双目立体视觉技术广泛应用于微操作系统、机器人导航、非接触式三维尺寸测量和VR等领域，因此对基于双目立体视觉的深度感知和三维重建技术进行研究有着十分重要的意义。论文将围绕双目立体技术中的特征检测、匹配算法、深度感知和三维重建等重点问题展开，主要进行了以下几个方面的研究：在特征检测阶段，研究分析了目前常用的角点检测算法和边缘检测算法。针对论文的研究目的选取Harris算子并进行了优化，经过实验

3、验证改进后的算法在精度和抗噪能力方面表现出一定的优越性。边缘检测部分着重介绍了典型的微分算子和加入最优滤波器的最优算子，并且应用Canny算法进行了边缘检测实验。在立体匹配阶段，首先介绍了极线校正的必要性以及立体匹配中的基本概念。在现有算法的基础上总结提出基于Census变换和相关置信度平面拟合的立体匹配算法，大大降低了匹配窗口中心像素的误匹配率，提高了深度图的连续性和精度。接着介绍了双目立体视觉中摄像机的结构模型，详细说明了计算机视觉中存在的四种坐标系，并进行了任意空间点坐标从图像坐标系到世界坐标系的推导。采用了平行双目模型的三角测量原理提取深度

4、信息，并针对实验结果进行了误差分析。最后讨论了空间点集的Delaunay三角划分，详细介绍了Delaunay三角剖分的特性，然后利用逐点插入的Lawson算法对离散空间点进行三角剖分构造出三角网格,利用OpenCV进行了物体的三维重建实验并使用OpenGL进行了重建模型的可视化。关键词：双目立体视觉，特征检测，立体匹配，深度感知，三维重建IAbstractWiththerapiddevelopmentofscienceandtechnology,computervisiontechnologyplaysanincreasinglyimportant

5、roleinthefieldofworldcognition.Asoneresearchhotspot,binocularstereovisiontechnologyiswidelyusedinmicrooperatingsystem,robotnavigation,non-contactthree-dimensionalmeasurementandVRandotherfields,sodepthperceptionandthree-dimensionalreconstructionbasedonbinocularstereovisionresea

6、rchhasveryimportantsignificance.Thispaperwillfocusonbinocularstereofeaturedetectiontechnology,matchingalgorithm,depthperceptionandthree-dimensionalreconstruction.Themaincontentsareasfollows:Inthefeaturedetectionphase,thearticleanalyzesthecurrentlyusedcornerdetectionalgorithman

7、dedgedetectionalgorithm.Forthepurposeofourresearch,thisarticleselectsHarriscornerextractionalgorithmandmakesomeoptimization,theexperimentresultverifiesthattheoptimizedalgorithmshowsomeadvantagesinaccuracyandanti-noise.Edgedetectionsectionhighlightsthetypicaldifferentialoperato

8、randtheoptimaloperatorwiththeoptimalfilteroptimaloperator,and