小议基于双目立体视觉的特征点匹配关键技术研究与应用

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1、分类号：TP391密级：公开UDC：单位代码：10424学位论文基于双目立体视觉的特征点匹配关键技术研究与应用宗雯雯申请学位级别：硕士学位专业名称：计算机软件与理论指导教师姓名：彭延军职称：副教授山东科技大学二零一零年五月论文题目：基于双目立体视觉的特征点匹配关键技术研究与应用作者姓名：宗雯雯入学时间：2007年9月专业名称：计算机软件与理论研究方向：软件工程指导教师：彭延军职称：副教授论文提交日期：2010年6月论文答辩日期：2010年6月13日授予学位日期：KeyTechnologyResearchandApplicationonFeaturePointsMatchingBasedBin

2、ocularStereoVisionADissertationsubmittedinfulfillmentoftherequirementsofthedegreeofMASTEROFPHILOSOPHYfromShandongUniversityofScienceandTechnologybyZongWenwenSupervisor:AssociateProfessorPengYanjunCollegeofInformationScienceandEngineeringJune2010声明本人呈交给山东科技大学的这篇硕士学位论文，除了所列参考文献和世所公认的文献外，全部是本人在导师指导下的研

3、究成果。该论文资料尚没有呈交于其它任何学术机关作鉴定。硕士生签名：日期：AFFIRMATIONIdeclarethatthisdissertation,submittedinfulfillmentoftherequirementsfortheawardofMasterofPhilosophyinShandongUniversityofScienceandTechnology,iswhollymyownworkunlessreferencedofacknowledge.Thedocumenthasnotbeensubmittedforqualificationatanyotheracademi

4、cinstitute.Signature:Date:山东科技大学硕士学位论文摘要摘要双目立体视觉是计算机视觉中的一个重要的研究领域，直接模拟人类双眼处理景物的方式，实现对三维信息的感知，即运用两个摄像机对同一景物从不同位置成像，进而从视差中恢复深度信息。双目立体视觉被广泛应用于智能机器人、生产自动化、医学等很多领域，双目立体视觉的研究不仅具有重要的理论意义，也有重要的实用价值。论文主要针对双目立体视觉中摄像机的标定及校正、特征提取、立体匹配和半稠密视差图等关键技术进行了研究，实现了二维图像的三维重建。运用棋盘标定算法实现了摄像机的标定，并对实验数据不稳定做了分析。总结了目前角点提取常用的几种

5、方法，对其各自的优缺点进行了比较，选取了适应性较强的Harris角点特征提取。通过采用归一化零互相关系数度量特征点的相似性，进行初步的粗匹配，采用视差梯度约束、唯一性约束去除错误的匹配点，达到精确匹配的目的。改进了JanCechandRadimsara的种子生长法，生成半稠密视差图，通过实验数据表明改进后的算法在匹配的精度和速度方面都有显著的提高。我们在VC++6.0的开发环境下构建了软件实验系统和相应的硬件实验平台，通过对真实场景图像三维重建的数据结果分析，验证了论文实验设计及改进算法的有效性及合理性。关键词：摄像机标定；极线校正；极线几何；特征点提取；特征点匹配；半稠密视差图山东科技大学

6、硕士学位论文摘要ABSTRACTBinocularstereovisionisanimportantresearchfieldincomputervision,directsimulationhumaneyeswiththewayofscenery,torealizethethree-dimensionalinformationoftheperception,usingtwocamerasonthesamescenefromdifferentpositions,andthenrecoveringfromthedepthinformation.Stereobinocularvisionhasb

7、eenwidelyappliedinintelligentrobots,automation,medicalandmanyotherfields，Thestudyofbinocularstereovisionnotonlyhasimportanttheoreticalsignificance,butalsohasimportantpracticalvalue.Thesisforthebinocularster