視覺是人類感知世界最重要的手段。長久以來,人們一直希望各種機器設備能夠獲得人類視覺系統(tǒng)感知環(huán)境的功能,從而實現(xiàn)自動化。計算機視覺是使用計算機從數(shù)字圖像或視頻中獲得高層次理解的一門科學,與傳統(tǒng)數(shù)字圖像處理領域的不同之處在于,它希望從圖像中提取三維結(jié)構(gòu),以實現(xiàn)對場景的全面理解。雙目計算機立體視覺作為計算機視覺的重要分支,它是當前最接近人類視覺系統(tǒng)的三維信息獲取方式。雙目計算機立體視覺通過計算同一物體在不同位置獲取的兩幅圖像中的視差,從而獲得該物體的三維信息。雙目計算機立體視覺具有低成本、應用場景廣泛和高可靠性等優(yōu)點,被廣泛地應用在自動駕駛、家用智能機器人、工業(yè)自動化、自動監(jiān)視等領域。而這些應用場景需要在極短的時間內(nèi)獲得物體精確的三維信息,對處理的實時性和精確性要求高,并且希望功耗和體積盡可能地減小;本文針對通用雙目計算機立體視覺應用場景對實時性、精確性和小型化的需求,分別對雙目計算機立體視覺算法優(yōu)化、深度提取硬件加速、基于低分辨率采集設備的高分辨率圖像重建等關(guān)鍵技術(shù)進行研究。本文的主要研究工作和創(chuàng)新點如下:（1）考慮到在邊緣計算場景下,處理器需要在具有較強的處理能力的同時保持低功耗和低成本... 

【文章來源】：中國科學技術(shù)大學安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：142 頁

【學位級別】：博士

【部分圖文】：

圖１．４文章結(jié)構(gòu)??１１??

?第２章雙目立體視覺基本原理???假設攝像機光心為又待觀察點為Ｐ，成像點為Ｐ’。Ｐ在世界坐標系坐標為??Ａ?、），那么ｐ在攝像機坐標系的坐標（ｘｃ?ｙｃ?ｚｃ）可以通過旋轉(zhuǎn)矩陣和??平移向量求得，如式２－１所示：??ｑ?？?２－１??ＺＣ?１０?１Ｊ?ｚｗ??－１Ｊ?１??

ＦＡ為放縮因子，／為攝像機鏡頭焦距，ｆＴ為攝像機光軸的傾斜角度。??最終采集到的數(shù)字圖像是在以像素為單位的像素坐標系Ｃ／－Ｆ上呈現(xiàn)的，像??素坐標系與圖像坐標系關(guān)系如圖２．２所示。圖像坐標系原點ｑｐｏ?為攝像機??光軸與成像平面交點，即成像平面的對稱中心也就是最終圖像的中心。像素坐標??系原點為圖像左上角，Ｕ軸和Ｋ軸與圖像坐標系Ｙ軸和Ｆ軸平行。與圖像坐??標系單位長度是距離度量單位不同，像素坐標系的單位長度為像素，設每個像素??在Ｘ，Ｆ方向的大小為辦和辦。??Ｏｐ??＾????ｖ／?”??Ｏｉｆｕｏ＾ｏ）???＾?Ｘ??ｆ??ｙ??圖２．２像素坐標系與圖像坐標系??最終像素坐標（ｕ?Ｖ）與Ｐ’在圖像坐標系的坐標（Ｘ?ｙ）的關(guān)系如式２－４所示：??１５??

【參考文獻】：
博士論文
[1]多源圖像超分辨率重建研究[D]. 張敬.中國科學技術(shù)大學 2015



本文編號：3075721