基于SIFT算法的雙目立體視覺定位研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，機(jī)器人在人們生產(chǎn)、生活等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，很多研究人員都對機(jī)器人技術(shù)充滿了熱情，機(jī)器人視覺作為機(jī)器人中的關(guān)鍵技術(shù)，也是人們研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。目前，機(jī)器人視覺中比較典型的是雙目立體視覺技術(shù)，該技術(shù)模擬人的雙眼從外界獲取物體的信息，已在軍事和民用等領(lǐng)域獲得廣泛應(yīng)用。雙目立體視覺技術(shù)采用雙攝像頭從不同角度拍攝物體，并建立其數(shù)學(xué)模型，然后根據(jù)計(jì)算得到物體的三維信息，一個(gè)完整的視覺系統(tǒng)通常有圖像的獲取、攝像機(jī)標(biāo)定、特征點(diǎn)

2、提取和匹配、計(jì)算坐標(biāo)恢復(fù)三維信息等幾個(gè)步驟，其中攝像機(jī)的標(biāo)定和圖像特征點(diǎn)的匹配是難點(diǎn)。由于攝像機(jī)標(biāo)定的方法很多，不同的方法影響著標(biāo)定的精度;圖像匹配的算法也很多，不同的算法影響著匹配的速度和精度，本文主要研究的是SIFT特征提取算法，攝像機(jī)標(biāo)定方法和圖像處理算法的選擇都對該系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和精確度產(chǎn)生影響。本文對此做出了深入研究。
　　 本文介紹了雙目立體視覺的原理及數(shù)學(xué)模型，同時(shí)攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)需要標(biāo)定。攝像機(jī)傳統(tǒng)的標(biāo)定法雖然標(biāo)定

3、的比較精確，但比較費(fèi)時(shí)，如果遇到環(huán)境變化的情況，還需要不停地調(diào)節(jié)攝像機(jī)焦距;在自標(biāo)定又不太精確的情況下，本文選用介于傳統(tǒng)標(biāo)定和自標(biāo)定方法之間的方法——張正友標(biāo)定法，該方法是根據(jù)多幅平面標(biāo)定模板進(jìn)行標(biāo)定，通過角點(diǎn)檢測出模板上特征點(diǎn)的圖像坐標(biāo)，然后通過實(shí)驗(yàn)和計(jì)算就可得到攝像機(jī)的參數(shù)。
　　 雙目攝像頭分別獲取的圖像要進(jìn)行匹配，本文重點(diǎn)分析介紹了SIFT算法的特征及提取過程，這是一種基于尺度空間的算法，對圖像的縮放、旋轉(zhuǎn)甚至仿射變換都

4、保持不變性。在特征點(diǎn)檢測匹配時(shí)，也有很好的抗噪性。但是該算法也有些缺點(diǎn)，比如檢測到的特征點(diǎn)過多、提取特征點(diǎn)計(jì)算量比較大、描述子維數(shù)大等，因此本文對一些改進(jìn)的算法如PCA-SIFT算法、SURF算法和Harris-SIFT算法進(jìn)行了深入探討，并且這些算法與SIFT算法圖像匹配進(jìn)行了比較，確實(shí)在特征點(diǎn)提取的時(shí)間和特征點(diǎn)精確方面有了很大改進(jìn)。
　　 本文最后進(jìn)行了雙目立體視覺實(shí)驗(yàn)，首先對攝像機(jī)進(jìn)行標(biāo)定，然后運(yùn)用matlab軟件在SIF