基于雙目視覺的障礙物識別與重建.pdf

1、對目標(biāo)或場景的三維重建是計算機視覺的重要研究內(nèi)容之一，也是目前研究熱點?；陔p目視覺的三維重建方法就是從雙目二維圖像序列中獲取目標(biāo)物體的三維信息，盡管目前重建精度不高，技術(shù)難度大，但具有成本低、應(yīng)用方便，環(huán)境要求低，并且在虛擬現(xiàn)實、工業(yè)檢測、機器人導(dǎo)航、地理測量、尤其是在物體識別等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。本文在基于雙目視覺的障礙物識別與重建方面展開研究，主要完成了以下工作：
　　1.在廣泛閱讀國內(nèi)外有關(guān)基于雙目視覺的障礙物識別與重建文獻

2、的基礎(chǔ)上，總結(jié)了該技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀。
　　2.介紹了基于雙目視覺的障礙物識別與重建的相關(guān)基礎(chǔ)知識，包括：雙目視覺原理、視差圖與深度圖、三大坐標(biāo)系、有限攝像機模型、對極幾何、基礎(chǔ)矩陣、本質(zhì)矩陣以及準(zhǔn)稠密匹配等。
　　3.在研究了目前比較流行的避障方法的基礎(chǔ)上，提出了一種基于顏色分割和高度檢測相結(jié)合的障礙物識別方法。該方法首先將雙目圖像序列進行顏色分割，提取出障礙物區(qū)域，然后僅在障礙物區(qū)域進行特征提取、特征匹配、準(zhǔn)稠密匹配等

3、處理，計算出障礙物在圖像中的三維信息，最后利用障礙物高度檢測法求出障礙物的真實高度，從而恢復(fù)出障礙物的真實三維信息。
　　4.為提高障礙物重建的精度，提出了一種基于最優(yōu)種子排序的準(zhǔn)稠密匹配法。該方法首先對已匹配好的特征點對進行最優(yōu)種子區(qū)域排序，然后從最優(yōu)的種子區(qū)域開始通過一定的區(qū)域增長方式進行匹配擴散，將匹配關(guān)系擴散至整幅圖像，最后再用RANSAC法消除誤匹配，得到最終的準(zhǔn)稠密匹配對。
　　5.根據(jù)上述理論和推導(dǎo)，對整個系統(tǒng)