單攝像頭靜態(tài)3D檢測技術(shù).pdf

1、計算機立體視覺技術(shù)模仿人眼成像過程，通過計算不同視角下同一物體成像點之間的視差，反求物體表面深度信息，進(jìn)而獲取其立體結(jié)構(gòu)。近年來，得益于計算機硬件性能的提升以及圖像處理算法的不斷改進(jìn)，立體視覺技術(shù)發(fā)展迅猛，廣泛應(yīng)用于人機交互、虛擬現(xiàn)實、軍事巡航、醫(yī)療診斷、工業(yè)檢測、影視娛樂等諸多生產(chǎn)和生活領(lǐng)域。本文深入探討和研究了計算機立體視覺系統(tǒng)的理論依據(jù)和關(guān)鍵技術(shù)，針對靜態(tài)物體的表面三維重構(gòu)這一目標(biāo)，設(shè)計并搭建了相應(yīng)的軟硬件環(huán)境。
　　本研究

2、主要內(nèi)容包括：⑴推導(dǎo)了立體視覺系統(tǒng)中涉及的三個坐標(biāo)系及其相互轉(zhuǎn)換關(guān)系；分析了攝像機的理想成像模型和包含畸變的實際成像模型，給出修正徑向畸變的數(shù)學(xué)方法，在VS平臺下利用OpenCV實現(xiàn)圖像畸變矯正，得到無畸變圖；對比多種標(biāo)定方法，最終以2D平面棋盤格法實施標(biāo)定，通過最小二乘法求解標(biāo)定參數(shù)，Gauss-Newton法對結(jié)果進(jìn)行非線性優(yōu)化，得出了較為準(zhǔn)確的攝像機內(nèi)外參數(shù)。⑵對所采集的原始圖像進(jìn)行了灰度化、濾波、直方圖均衡等增強處理，提高了圖像

3、質(zhì)量；同時研究了特征提取的方法，采用Harris角點檢測和亞像素角點定位相結(jié)合的方法，精確定位出棋盤格角點；對比了Roberts、Sobel、Prewitt、LOG、Canny等多種邊緣檢測算法，給出其相應(yīng)的檢測效果，最終選擇Canny算子作為本文的邊緣檢測算子。⑶提出了基于對極幾何約束的匹配搜索方法，將二維空間搜索降到了一維極線搜索，提高了匹配效率和準(zhǔn)確性；給出了計算極線的方法以及左右圖像對間極線校正的方法，并在OpenCV上成功將兩

4、幅圖像的極線校正在同一水平線上，實現(xiàn)了兩臺相機數(shù)學(xué)上的前向平行對準(zhǔn)結(jié)構(gòu)；通過 OpenCV編程實現(xiàn)Block Matching匹配算法，得出被測物體的視差圖。⑷搭建了基于單攝像頭的立體視覺系統(tǒng)，系統(tǒng)可根據(jù)實際要求調(diào)節(jié)基線距離，從而靈活適應(yīng)不同測量場景。在VS平臺上配置OpenCV環(huán)境，結(jié)合Matlab完成了攝像機標(biāo)定、圖像預(yù)處理、極線校正、立體匹配、三維重構(gòu)等步驟，最終輸出被測物體的等深度圖，實現(xiàn)了完整的立體視覺系統(tǒng)框架，得到了預(yù)期的三