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时间:2021-04-19
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1、立体视觉经典案例主要内容一.立体视觉的概念二.立体视觉的基本原理三.射影几何中的基本概念四.基本的成像模型五.单视几何学的基本原理六.双视几何学的基本原理一.立体视觉的概念1.计算机视觉的概念2.立体视觉的概念计算机图形学使用图形生成管道(一组有序执行的算法),由计算机内部的虚拟几何图形表述生成虚拟可视像素图形的过程。入口数据:虚拟二维或三维场景描述(几何图形,非可视数据)出口数据:经图形管道处理后得到的虚拟的、像素化图形(可视数据)数字图像处理使用算法对数字图像中的像素信息实施处理,使图像中内容的可视化质量得以提高的过程。入口数据:图像(可视)出口数据:图
2、像(可视)二.立体视觉的基本原理1.单视几何原理2.双视几何原理3.多视几何原理4.立体视觉的一般处理过程1.单视几何原理单视几何:针对平面物体的形状恢复2.双视几何原理双视几何:基于标定摄像机的三维表面重建3.多视几何原理多视几何:基于未标定摄像机的三维表面重建4.立体视觉的一般处理过程plprPOlOrXlXrPlPrflfrZlYlZrYrR,T入口数据:单帧或多帧图像为了最终恢复三维信息,需要基于入口数据进一步获取哪些数据?4.立体视觉的一般处理过程问题:如何知道不同图像中的匹配信息?如何知道不同拍摄方位的相对放置(外部参数)?如何知道摄像机的内部参
3、数?4.立体视觉的一般处理过程(1)图像配准(2)摄像机标定(确定内部参数)(3)确定摄像机相对放置(确定外部参数)(4)三维表面重建(1)图像配准1)基于像素的图像配准方法两帧图像中所有具有同一原像的像素对都应建立匹配关系。2)基于特征的图像配准方法仅针对两帧图像中的具有同一原像的点、线、区域特征对建立匹配关系。(1)图像配准两类方法具有一定的联系,并且,基于特征的图像配准效率更高,在其基础上可简化像素级配准。由于各类特征均可以转换为点特征,因此,基于特征点的配准方法成为研究的重点。例如,直线段特征可转换为直线段的两两交点,区域特征可转换为区域的重心。2)
4、基于特征点的图像配准a)数字图像中的特征点提取示例:角点提取b)基于特征点的图像配准仿射图像配准、透视图像配准、基于外极几何约束的图像配准a)角点提取示例:基于独立性的角点提取方法两个像素窗口的关联系数:像素的独立性:123456789123456789x’与y’小于指定整数,且不同时为零a)角点提取独立性示例:亮度越强的像素位置独立性越强a)角点提取处理流程:1.从图像中提取边缘像素集2.将边缘像素按照独立性降序排序3.对于当前独立性最大的像素,若其独立性大于指定阈值,则将其输出到角点集,否则结束处理流程4.对于剩余的边缘像素集,将其独立性乘以H,转第2步
5、a)角点提取其中,di为第i个剩余边缘像素与输出角点间的像素距离;D为相对距离定义,由它规定距离远、近的概念。b)基于特征点的图像配准图像配准的目的:在两帧图像间建立一个映射关系,该映射能够将其中一帧图像上的特征点坐标映射为另一帧图像中匹配特征点的坐标。b)基于特征点的图像配准问题:两帧图像中的特征点数量一定相等吗?是否所有特征点都存在对应的匹配特征点?两帧图象存在差异,内容不会完全一致,因此特征点数量也不一定相等两帧图象存在差异,某特征点可能在左图像中出现,但却可能在右图像中未出现b)基于特征点的图像配准特征点坐标间的映射可理解为坐标变换,可使用矩阵来表示
6、。矩阵类型与图像间几何变换的关系:1.二维仿射矩阵与图像平面内的二维旋转、平移、放缩变换对应2.二维透视矩阵除包含二维变换外,还包含摄像机绕光心的旋转变换3.基础矩阵包含二维变换、摄像机旋转、摄像机平移等变换b)基于特征点的图像配准二维仿射变换:两帧图像间的变化可由二维图像平面上的二维旋转、放缩、平移来描述;r、l分别表示左右图像中特征点坐标,i、j表示特征点序号若已知左、右图像中的3个匹配特征点对,则能求解该变换b)基于特征点的图像配准二维透视变换:两帧图像间的变化包括二维图像平面上的二维旋转、放缩、平移、摄像机成像平面在三维空间中绕光心旋转;r、l分别表
7、示左右图像中特征点坐标,i、j表示特征点序号若已知左、右图像中的4个匹配特征点对,则能求解该变换b)基于特征点的图像配准仿射配准的处理流程:1.假设左图像与右图像的特征点集分别为P、Q,从P、Q中选择一个未尝试的三点对,若已无三点对可以选择,则认为配准失败,并结束处理流程2.使用相似三角形约束判断三点对的合理性,若不合理,则转第一步b)基于特征点的图像配准相似三角形约束:p、q分别表示P、Q中的特征点,相同脚标表示具有匹配关系,ε为很小的值b)基于特征点的图像配准3.使用三点对解方程组,求解仿射变换的6个未知系数,确定变换矩阵4.使用得到的变换矩阵,求P中所
8、有特征点在Q中满足容忍度D(误差,以像素为单位)的匹
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