双目立体视觉原理大揭秘〔一〕.docx

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1、双目立体视觉原理大揭秘一维视背景导语：双目立体视觉是一门有着广阔应用前景的学科，根据双目立体视觉CCAS提供的思路及组成原理，随着光学、电子学以及计算机技术的开展双目立体视觉原理大揭秘一双目视觉导航、定位；双目立体视觉是一门有着广阔应用前景的学科，根据双目立体视觉CCAS提供的思路及组成原理，随着光学、电子学以及计算机技术的开展，将不断进步，逐渐实用化，不仅将成为工业检测、生物医学、虚拟现实等领域的关键技术，还有可能应用于航天遥测、军事侦察等领域。目前在国外，双目体视技术已广泛应用于消费、生活中。双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支，单从双目视觉的应用来讲，主要分为四大局部：一双目视觉导航、

2、定位；二三维重构；三双目立体测量；四空间三维立体跟踪。很多科研工程或者工业现场需要用双目视觉来解决问题时，很多人都不知道该从哪里着手。其实只要理解了双目视觉的根本原理，以上应用都是大同小异的事情。本文仅从基于双目视觉的导航、定位方面讲述其根本原理及实现经过。双目视觉的根本原理就是模拟人眼并利用空间几何模型推导出相应的算法来解决实际问题。再讲白一点，双目视觉最根本的目的就是从复杂的客观世界中提取出我们感兴趣的点、线、面，再用数字来描绘，进而准确的理解并控制它们。这个原理里面包含三大局部内容：下面以机器人导航应用为例进展讲明，在这个应用中需要做的事情就是告诉机器人：在它的前方有障碍物、还要告诉它该

3、障碍物在机器人的导航坐标系中的位置信息。这样机器人才能做出判定并进展躲避。实现这个功能的时候，就包含了以下三局部内容。第一、提取感兴趣的点特征检测。就是把我们感兴趣的物体分割出来，针对导航、定位来讲就是把机器人前面的障碍物找到。这种应用在特征点提取这局部的特点是：需要提取的特征点较少、提取速度要求高。详细速度需要根据机器人的总体精度来衡量。一般来讲一秒钟至少要给机器人5个以上的信号，也就是讲每秒至少收集5帧以上的图像并分别处理。在这个经过中，首先必须得提取到障碍物的信息，我们很轻易想到可以给机器人上面安装一个摄像头来对前方的道路情况进展拍摄。但是假如是用一个摄像头，我们只能得到障碍物的平面信息

4、，也就是X、Y坐标信息，机器人并不知道应该再走多远才能施行避障动作。所以我们需要再加一个摄像头从另外的角度去拍摄这个障碍物。这样一来就能得到2张从不同角度来描绘该障碍物的图片了。然后再参加一些适宜的预处理算法图像处理，比方二值化、边沿提取、特征点去噪需要根据详细的场景，选择适宜的算法等把两张图片中的障碍物提取、分割出来。这样就完成了特征点提取，为下一步准确化数字描绘做好了根底。第二、准确化数字描绘立体匹配、姿态测量。这局部指的是分割出障碍物的特征点以后需要用有效的数值来描绘，在双目视觉系统中当然就是用三维坐标来描绘了。假如在安装好双目相机的同时还进展了单目相机标定和双目相机标定见第三局部，确认

5、了双相机、镜头的参数矩阵，得到平移向量和旋转矩阵。那么根据双目立体匹配原理带入就可以得出该障碍物的三维坐标值了。把该三维坐标值输入机器人控制系统，机器人就可以智能的实现避障了。在这局部中用到了立体匹配算法，其实该算法是和双目的定相结合，该算法根据特征点在左右图像中的坐标点进展根底矩阵的计算并将左右图像的同名坐标点逐一对应。在这个经过中用到的平移向量和旋转矩阵就是下一步双目的定中给出的参数。第三、双目的定。双目的定就是利用已知世界坐标系标定板和图像坐标系对标定板图像处理后结果的对应关系，计算出双目相机在当前位置关系下的参数信息。标定完成后，用该双目系统去观测未知世界坐标系时就可以得到其三维信息了

6、。事实上，在双目的定前，还需要对每个相机做单相机标定，以确定其畸变系数、相机内参矩阵等。这样做的目的是为了使左右相机获取到的图像都能校正为标准图像后再进展处理。一般来讲，只要涉及到的是双目工程，这一步是通用的且是必不可少的。针对不同应用，只是在获取到详细的世界坐标体系的时候再做不同的处理即可。非常感谢CCAS双目视觉软件对我们研究解析的大力支持，关于这方面的内容可以去试试CCAS双目视觉软件，感兴趣的朋友可以去网上找找相关资料。事实上，双目立体视觉的算法研究顺序应该是先双目的定、再立体匹配、最后进展特征点检测。本文为了让读者易于理解，所以先讲结果、再讲原因。后续再讲三维重构、三维测量及空间跟踪应用。