基于立體視覺的深度信息提取.pdf

1、本文是基于雙目立體視覺原理，利用加拿大PointGreyResearch(PGR)公司的平行光軸雙目視覺攝像機Bumblebee，從不同角度同時獲取周圍景物的兩幅數(shù)字圖像，通過三角測量原理，得到物體的深度信息。實現(xiàn)過程中對攝像機內(nèi)外參數(shù)標(biāo)定、立體圖像對的預(yù)處理、角點提取、立體匹配和提取深度信息進行了研究。
　　 在圖像采集方面，利用Bumblebee平行光軸雙目立體視覺攝像機，其兩個攝像頭嵌入在面板上，基線固定，為攝像機標(biāo)定提供

2、了便利。
　　 在攝像機標(biāo)定方面，對攝像機的主要標(biāo)定方法進行了歸納總結(jié)，重點研究了基于徑向排列約束的Tsai兩步法，該方法是基于攝像機的非線性模型下的標(biāo)定方法，并且考慮了攝像機的—階徑向畸變。該算法標(biāo)定精度高，操作靈活。本文以此為理論依據(jù)，完成了攝像機的標(biāo)定，得到了攝像機的內(nèi)外參數(shù)。
　　 在圖像預(yù)處理方面，由于各種因素的影響，使得采集的圖像中含有噪聲，噪聲不但惡化了圖像質(zhì)量，而且會掩蓋圖像特征，給圖像分析和理解增加難度

3、。本文利用中值濾波和高斯濾波的方法來降低噪聲的影響，由于濾波會使圖像邊緣變得模糊，又引入了拉普拉斯銳化來解決這個問題。
　　 立體匹配是根據(jù)特征提取后獲得的數(shù)據(jù)，建立特征間的對應(yīng)關(guān)系。本文利用Harris角點檢測法提取角點，作為立體匹配的特征點。采用了將角點特征值作為約束的改進的基于灰度相關(guān)的立體匹配算法，建立特征點間的對應(yīng)關(guān)系。即利用角點的特征值約束剔除部分角點，減少匹配搜索范圍，運用歸一化灰度相關(guān)系數(shù)得到特征點的初始匹配，最