結(jié)合待測(cè)物體強(qiáng)化的雙目測(cè)距系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、立體視覺是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究方向，且由于其在各領(lǐng)域中有著廣闊的發(fā)展前景，近年來正越來越受到人們的重視。本論文基于OpenCV視覺函數(shù)庫(kù)設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了結(jié)合待測(cè)物體強(qiáng)化的雙目測(cè)距系統(tǒng)。
　　本論文首先對(duì)OpenCV、各坐標(biāo)系、透鏡畸變、視差原理和背景虛化做了簡(jiǎn)要介紹，重點(diǎn)討論了待測(cè)物體強(qiáng)化和雙目測(cè)距的基本方法。設(shè)計(jì)了結(jié)合待測(cè)物體強(qiáng)化的雙目測(cè)距系統(tǒng)，并詳細(xì)闡述了該系統(tǒng)的整體框架，其中主要內(nèi)容包括：1）立體標(biāo)定，使用棋盤圖像作為

2、輸入，考慮了平面的單應(yīng)性，利用OpenCV標(biāo)定方法標(biāo)定攝像頭參數(shù)；2）立體校準(zhǔn)，根據(jù)攝像頭參數(shù)校準(zhǔn)左右視圖，使成像平面前向平行且對(duì)極線對(duì)準(zhǔn)，并進(jìn)行塊匹配搜索將圖像上的二維點(diǎn)映射到現(xiàn)實(shí)世界中的三維點(diǎn)；3）待測(cè)物體強(qiáng)化，分析Graph Cut圖像分割算法的優(yōu)缺點(diǎn)，本論文給出了基于下采樣和形態(tài)學(xué)膨脹的圖像分割算法，通過該算法和簡(jiǎn)單的用戶交互選擇待測(cè)物體并虛化背景實(shí)現(xiàn)強(qiáng)化功能，利用立體校準(zhǔn)計(jì)算出的映射表測(cè)出待測(cè)物體上任意兩點(diǎn)之間的實(shí)際距離。

3、r>　　接下來，本論文實(shí)現(xiàn)了結(jié)合待測(cè)物體強(qiáng)化的雙目測(cè)距系統(tǒng)，重點(diǎn)完成內(nèi)容包括：1）分別使用OpenCV和Matlab標(biāo)定方法對(duì)雙攝像頭進(jìn)行標(biāo)定，給出了Matlab方法的具體操作和標(biāo)定過程，并分析兩者標(biāo)定結(jié)果的準(zhǔn)確性，測(cè)試結(jié)果表明，只有使用合格的棋盤圖像才能標(biāo)定出正確的攝像頭參數(shù)；2）將標(biāo)定后的參數(shù)用于立體校準(zhǔn)，并通過極線約束條件對(duì)校準(zhǔn)后的左右視圖進(jìn)行校準(zhǔn)檢測(cè)，計(jì)算校準(zhǔn)圖像的絕對(duì)誤差和，測(cè)試結(jié)果表明，誤差越小校準(zhǔn)圖像越精確，進(jìn)一步說明了棋

4、盤圖像的可用性對(duì)計(jì)算結(jié)果精確度的影響；3）實(shí)現(xiàn)本論文給出的圖像分割算法，列出了該算法對(duì)不同分辨率圖像的處理耗時(shí)，測(cè)試結(jié)果表明，改進(jìn)后的算法速度比原算法至少提升了3倍且劃分效果較理想；4）計(jì)算出重投影矩陣 Q，將二維坐標(biāo)映射到三維坐標(biāo)，通過選取待測(cè)物體上的任意兩點(diǎn)，在最終圖像上顯示出這兩點(diǎn)之間的實(shí)際距離。
　　最后，給出了多組測(cè)距效果圖并分析了測(cè)距結(jié)果的準(zhǔn)確性，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，系統(tǒng)的平均測(cè)距誤差小于7％，響應(yīng)時(shí)間小于1秒，因此該系統(tǒng)達(dá)