雙目視覺系統(tǒng)旨在獲取目標的三維結(jié)構信息和空間位置信息,其模擬人眼視覺系統(tǒng),在處理景物上簡便可靠,被廣泛應用于智能駕駛、虛擬現(xiàn)實、航空航天、三維非接觸測量等領域中。雙目視覺系統(tǒng)包括圖片獲取、相機標定、圖片校正、立體匹配和三維重建,其中立體匹配是學者們研究的重點以及難點,其匹配結(jié)果受光照、物體表面平滑度、物體間遮擋情況等多因素的影響。雖然現(xiàn)在已有多種立體匹配算法,但在精度和效率上仍存在一些不足。本文研究和實現(xiàn)了完整的用于感知三維目標的雙目視覺系統(tǒng),針對現(xiàn)有立體匹配算法中存在的若干問題,提出了相應的改進算法。主要的研究工作如下:1.對攝像機的成像模型以及涉及到的四種坐標系進行介紹,研究攝像機標定方法,并使用張正友法進行標定實驗,計算得到攝像機的內(nèi)外參數(shù)以及畸變參數(shù),然后根據(jù)這些參數(shù)對圖像進行校正,以消除圖像中存在的畸變并使得極線平齊。2.對局部算法中性能較優(yōu)的雙邊濾波立體匹配算法進行研究。雙邊濾波立體匹配算法綜合考慮支持窗口內(nèi)像素點與中心像素點之間的歐式距離和灰度距離,但是灰度差異只是深度差異的先驗知識,在處理某些灰度變化較大而深度變化平緩的區(qū)域時容易發(fā)生誤匹配。針對該問題,提出一種融合深度... 

【文章來源】：湖南大學湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 本文研究內(nèi)容及結(jié)構安排
第2章 雙目視覺中的理論基礎
    2.1 攝像機成像系統(tǒng)
    2.2 攝像機的標定
        2.2.1 張正友標定法
        2.2.2 標定實驗
    2.3 極線校正
        2.3.1 極線幾何
        2.3.2 極線校正實驗
    2.4 立體匹配
    2.5 三維重建
第3章 融合深度信息的多尺度雙邊濾波立體匹配算法
    3.1 經(jīng)典雙邊濾波立體匹配算法
        3.1.1 代價計算
        3.1.2 代價聚合
    3.2 改進算法
        3.2.1 融合深度信息的視差求精算法
        3.2.2 融合深度信息的多尺度立體匹配算法
    3.3 實驗結(jié)果與分析
        3.3.1 算法參數(shù)配置
        3.3.2 融合深度信息的視差求精算法測試
        3.3.3 融合深度信息的多尺度立體匹配算法測試
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于分割樹的改進半全局立體匹配算法
    4.1 經(jīng)典半全局立體匹配算法
        4.1.1 代價計算
        4.1.2 代價聚合
        4.1.3 存在的問題
    4.2 基于分割樹的改進算法
        4.2.1 代價計算
        4.2.2 分割樹的構建
        4.2.3 代價聚合
        4.2.4 分割樹的重建
    4.3 實驗結(jié)果與分析
        4.3.1 算法參數(shù)配置
        4.3.2 匹配精度測試
        4.3.3 運行效率測試
        4.3.4 分割樹區(qū)域分割效果測試
    4.4 本章小結(jié)
第5章 三維重建系統(tǒng)
    5.1 引言
    5.2 三維點云數(shù)據(jù)
    5.3 三維網(wǎng)格模型
    5.4 紋理映射
    5.5 實驗結(jié)果與分析
        5.5.1 實驗軟硬件平臺環(huán)境
        5.5.2 測試結(jié)果
    5.6 本章小結(jié)
結(jié)論與展望
    工作總結(jié)
    未來展望
參考文獻
致謝
攻讀學位期間取得的學術成果


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于多視角圖像的植物三維重建研究進展[J]. 周靜靜,郭新宇,吳升,杜建軍,趙春江.  中國農(nóng)業(yè)科技導報. 2019(02)
[2]多元線性回歸引導的立體匹配算法[J]. 韓先君,劉艷麗,楊紅雨.  計算機輔助設計與圖形學學報. 2019(01)
[3]Large-scale 3D Semantic Mapping Using Stereo Vision[J]. Yi Yang,Fan Qiu,Hao Li,Lu Zhang,Mei-Ling Wang,Meng-Yin Fu.  International Journal of Automation and Computing. 2018(02)
[4]基于加權引導濾波的局部立體匹配算法[J]. 陳松,陳曉冬,蘇修,劉依林,汪毅,郁道銀.  納米技術與精密工程. 2017(05)
[5]基于區(qū)域一致性的圖割立體匹配[J]. 曹國震,彭寒.  西北工業(yè)大學學報. 2017(01)
[6]基于光柵投影的多攝像機標定方法[J]. 湯明,達飛鵬,蓋紹彥.  儀器儀表學報. 2016(09)
[7]基于視覺的無人駕駛汽車研究綜述[J]. 唐智威.  制造業(yè)自動化. 2016(08)
[8]直接精簡密集點云的三角網(wǎng)格重建[J]. 董天琪,張志毅.  計算機應用與軟件. 2016(06)
[9]改進的雙向SIFT特征匹配算法[J]. 安婷,賀一民,張志毅.  計算機工程與科學. 2016(01)
[10]融合AD與Census變換的動態(tài)規(guī)劃立體匹配與遮擋處理[J]. 陸軍,方瑩,張鑫.  北京理工大學學報. 2015(12)



本文編號：3154765