基于双目立体视觉三维重建方法的研究

基于双目立体视觉三维重建方法的研究

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时间:2019-02-01

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1、摘要计算机视觉是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理和模式识别等诸多领域的交叉学科。其中的双目立体视觉由于直接模拟了人类双眼视觉的生理构造,且具有尺寸小、成本低、功耗小和效率高等优良特性,因此在空间物体的三维测量等领域有广阔的应用前景,对双目立体视觉的研究也已经成为当今世界最热门的研究课题之一。本文以双目立体视觉对工件进行三维重建为背景,针对双目立体视觉实际应用技术中的图像获取、摄像机标定、图像预处理、立体匹配和三维重建等重点问题进行了研究。本文主要工作如下:1.通过研究摄像头硬件原理和对摄像头进行的各种测试,选择了实验用高性能摄像头,设计并制作了双目视觉实验机构,最终组

2、建了双目立体视觉实验系统。2.制作了高精度的相片标定模板,并且在Jean.YvesBouguet摄像机标定工具箱的基础上,提出了一种二次标定的方法并进行了标定实验,实现了对双目立体视觉系统的低成本、高精度标定。3.提出了一种双目视觉图像对四步预处理方法,该方法能有效的去除图像噪声,平衡左右图像对的亮度差异,增强图像的边缘和细节。4.深入研究了SIFT特征匹配算法的原理,并且进行了大量的SIFT特征匹配实验,制作了针对SIFT算法的匹配图像模板。在立体匹配过程中,将极线约束与SIFT特征匹配相结合,实验证明该方法可以较好的实现立体匹配,提高匹配精度。5.最后,利用双目立体视觉

3、实验系统,完成了包括立体图像对的获取、摄像机标定、图像预处理、立体匹配和三维重建等步骤的完整双目立体视觉实验,验证了利用双目立体视觉进行工件三维重建的可行性,达到了预期效果。关键词:双目立体视觉,摄像机标定,四步法图像预处理,SIFT立体匹配,三维重建AbstractComputervisioninvolvesartificialintelligence,computerscience,imageprocessing,patternrecognitionandmanyotherinterdisciplinaryfields.Binocularstereovisiondire

4、ctlysimulatesthephysicalstructureofhumaneyes,haschoicenesscharacteristicssuchassmallinsize,lowcost,littlepowerconsumptionandhighefficiency.Binocularstereovisionhasbroadapplicationinthefieldofthree-dimensionalmeasurements.Theresearchonbinocularstereovisionhasbecomeoneoftheworld’Smostpopular

5、researchtopics.Thispaperisfocusonworkpiece’S3Dreconstructionbasedonbinocularstereovision,itincludestheresearchonimageacquisition,cameracalibration,imagepre-treatment,stereomatchingand3Dreconstruction.Thispaper’Smainworksareasfollows:1.Choosethecamerabystudyinghardwareprincipleofcameraandma

6、kingnumbersofexperiments.Designandproduceabinocularvisiontestbody,finallybuildanexperimentalsystemofbinocularstereovision.2.Makeahigh—precisioncalibrationtemplatebyphotowash.BasedonJean—YvesBouquet’Scameracalibrationtoolbox,presentamethodoftwo-stepcalibrationwhichrealizelow—costandhigh-pre

7、cisioncalibrationofbinocularstereovisionsystem.3.Afour-stepimagespre—treatmentmethodispresented.Itcanrestrainthenoise‘andbalancethebrightnessdifference,alsocanenhanceimageedgeandstressimagedetails.4.MakeaSIFTmatchingimagetemplatebyresearchingalgorithmsofSIFTan

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