雙目視覺立體匹配的算法研究與實現(xiàn).pdf

1、計算機視覺是當前人工智能中最熱門的一個分支，雙目立體視覺作為計算機視覺的重要分支，使計算機能夠感知世界，是當今的熱門技術(shù)。立體匹配是計算機立體視覺至關(guān)重要的部分，通過兩幅不同角度的視差圖像還原物體的三維信息，在當今物體識別、機器人導航、工業(yè)零件、制造測量業(yè)都有著廣泛的應(yīng)用。
　　本文針對雙目立體視覺技術(shù)中的攝像機標定、基礎(chǔ)矩陣估計和立體匹配等重要步驟中的相關(guān)原理及算法進行深入研究。本文的工作的重點部分主要有以下幾點:
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2、.結(jié)合Opencv與Matlab的標定工具箱，采用張正友平面標定法，首先分別對左右兩臺攝像機進行單獨標定，并代入立體標定模型中，完成攝像機的立體標定，最終得出立體標定的結(jié)果。
　　2.在采集的圖像中，引入圖像灰度化、圖像平滑、對比度增強等圖像預處理方法對圖像進行關(guān)鍵性加強，從而提高圖像的質(zhì)量和特征識別度，使特征點提取變得更容易。
　　3.對傳統(tǒng)的基礎(chǔ)矩陣算法進行深入的研究，針對魯棒性RANSAC算法耗時長的缺點，提出了一種改

3、進RANSAC算法。在對抽取樣本進行內(nèi)外點檢驗之前，引入T(c，d)對抽樣子集進行預檢測，以減少壞樣本的內(nèi)外點檢驗時間;在對原抽樣空間進行抽樣過程中，根據(jù)抽樣結(jié)果構(gòu)建新的內(nèi)點抽樣集合，并通過在原抽樣空間與新內(nèi)點集之間進行交叉抽樣以減小抽取好樣本所需的時長。通過實驗結(jié)果和分析，在保證準確率相近的情況下，改進算法的時效性具有明顯的提高，相比原算法，算法的執(zhí)行時間可減少20％左右。
　　4.實現(xiàn)了基于特征點的立體匹配。首先利用Harri