基于双目立体视觉的空间深度信息恢复方法研究.pdf

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1、硕士学位论文基于双目立体视觉的空间深度信息恢复方法研究RESEARCHONSPATIALDEPTHINFORMATIONRECOERYMETHODBASEDONBINOCULARSTEREOVISION黄源欣哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP391.9学校代码：10213国际图书分类号：621.3密级：公开工程硕士学位论文基于双目立体视觉的空间深度信息恢复方法研究硕士研究生：黄源欣导师：张树青副教授申请学位：工程硕士学科：光学工程所在单位：航天学院答辩日期：2018年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:T

2、P391.9SchoolCode:10213U.D.C:621.3SecurityClassification:PublicDissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONSPATIALDEPTHINFORMATIONRECOERYMETHODBASEDONBINOCULARSTEREOVISIONCandidate：HuangYuan-xinSupervisor：AssociateProf.ZhangShu-qingAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEng

3、ineeringSpeciality：OpticalEngineeringAffiliation：SchoolofAeronauticsDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工程硕士学位论文摘要对客观世界的真实感知一直是人类不断追求的永恒课题。双目立体视觉由于与人类在视觉感知方面具有相似的结构，在人类的生产生活中发挥着重要的作用。因此，处理双目视觉系统采集到的双目图像信息，以恢复图像场景在客观世界中的三维坐标具有

4、重要意义。本文从摄像机的标定实验、双目图像中的特征描述提取及匹配、视差生成方法以及第三维坐标的解算等问题展开研究论述。论文的主要工作由以下几个方面组成：首先，对摄像机的成像模型进行分类，推导坐标变换关系。介绍直接线性变换法、Tsai两步法以及张正友相机标定法，根据世界坐标与像素坐标之间的转换关系采用张氏标定法对双目相机的内外参数进行解算。再通过重投影特征点进行误差分析，得到像素误差小于0.1个像素，满足实验要求，验证了张氏标定法的可靠性。其次，对双目图像进行滤波降噪处理。通过对比均值滤波、高斯滤波、双边滤波以及中值滤波的结果表明中值滤波在保留图像

5、边缘和细节的同时还降低了图像的阶跃噪声，是最适合本文的滤波方法。介绍了Bouguet平行校正方法，对降噪后的图像进行平行校正，结果表明双目图像校正效果良好，具有相同的行号。然后，提出了利用统计自相关系数的方法进行Harris角点的匹配方法，与SIFT和SURF算法提取的特征点与匹配点数量进行比较，并且记录程序运行时长。结果表明本文所提出的方法匹配的精度较高，但是综合时间和匹配点数考虑SURF算法是最优选择。最后，提出一种结合SURF特征与GC方法的视差生成方法，通过对比局部视差生成方法、SGM方法与本文的视差生成方法，验证了本文方法的优越性。通过

6、标定出的相机参数与生成的视差图恢复图像中场景的三维坐标，构建三维点云。最终的结果验证了相机标定结果、图像匹配算法以及视差生成方法的有效性。关键词：相机标定；特征提取；特征匹配；视差图；三维点云-I-哈尔滨工业大学工程硕士学位论文AbstractRealperceptionoftheobjectiveworldisaneternaltopicthathumansareconstantlypursuing.Binocularstereovisionplaysanimportantroleinhumanlife,becauseofitssimilars

7、tructurewithhumanvisualperception.Therefore,itisveryimportanttorestorethisscene’s3Dcoordinatesinobjectiveworldfrombinocularimageswhicharecollectedbybinocularvisionsystem.Thisthesisdiscussestheissuesofcameracalibrationexperiments,featuredescriptionextractionandmatchinginbinocu

8、larimages,thegenerationofparallax,andthesolutiontothird-dimensionalc