基于普通摄像机的双目立体视觉三维重构技术研究

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1、基于普通摄像机的双目立体视觉三维重构技术研究摘要双目立体视觉三维重构技术模仿人类的视觉系统，是通过两个摄像机在不同位置同时拍摄同一场景的二维图像来获取该场景的三维信息。它的研究热点主要有两个：摄像机标定和立体匹配。摄像机的标定是完成求取摄像机的模型参数，即摄像机的内部参数(如焦距、畸变参数等)和外部参数(两摄像机之间的几何关系参数)，转换实现左右两摄像机拍摄图像水平对齐。如何能够实用准确简便快速地测得摄像机的模型参数是摄像机标定技术的研究重点。立体匹配是完成搜索空间场景点在左右两幅图像上的成像对应点。目前的立体匹配方法主要可分成两类：基于局部约束的立体匹配方法和基于全局约

2、束的立体匹配方法。由于场景的复杂性及应用的特殊性，如何能够实用准确快速地完成两幅图像上的立体匹配过程是这个方向的研究重点。随着三维应用的不断拓展，普通摄像机的广泛应用，本文使用普通的CMOS摄像机作为实验器材。对于摄像机的标定，本文利用简便张正友摄像机标定算法进行摄像机的标定。考虑到标定的准确性及精度，本文使用了圆形标定模板来作为标定参照物。对于立体匹配，本文提出一种新的基于可靠视差点传播方式的立体匹配算法来获取空间场景的深度信息。该方法首先使用局部约束立体匹配方式来获取像素点的视差值，并从中提取可靠视差点(视差值可信度高的点)，然后通过三角形结构及邻域传播方式来将扩散这

3、些可靠视差点的视差值致整幅图像，从而获得整个空间场景的视差值。本文通过实验得出，基于圆形模板的张正友摄像机标定算法不仅操作简便，且能够获取照好的标定结果i同时，基于可靠视差点传播的立体匹配算法能够在较短的时间内获得良好的匹配结果。关键词：三维重构双目视觉摄像机标定立体匹配RESEARCHON3DRECONSTRUCTIONBASEDONBINOCULARSTEREOVISIONUSINGTHEORDINARYCAMERASABSTRACTThetechniqueabout3Dreconstructionbasedonbinocularstereovisionimitate

4、sthehumanvisionsystemItusestwocameras，focusingonthesamescene，torestorethedepthinformationaboutthescene．Therearctwomaintopicsaboutthetechnique：oneisaboutcameracalibrationandtheotherisaboutstereomatching．Andthepurposeofthecameracalibrationistoobtaintheaccuratecameraextrinsicandintrinsicpara

5、metersquickly．Meanwhi]e，thepurposeofthestereomatchingistofindthepointsinthestereoimagepairquickly,whichshootsonthesamescene’SpointbytWOcameras．With3Dapplicationdevelopingandordinarycameraswidelyusing，weusetheordinarycamerasastheexperimentalequipment．Concerningaboutthecameracalibrationtech

6、nique，inthispaperweusestheZhang’Smethodasitisveryconvenientandpractical．Meanwhile，weusethecirclepatterntemplateastheobjectforreference，anditcanimprovecalibrationprecisionInregardtothestereomatchingtechnique，inthispaperweproposepresentanovelI¨propagation—basedstereomatchingalgorithm，Firstl

7、y,weselecthighlyreliabledepthpoints(ie，supportpoints)fromboththehigh—texturedareasandthelow—texturedonesintherectifiedimages．Thenwepropagatethesesupportpointsalongadjacentneighboringstl'uctumtOproducethedepthsofotherpointsintheimagebasedonthetriangulationderivedfrom