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文檔簡介
1、第一章,闡述了雙目立體視覺技術(shù)的研究現(xiàn)狀,總結(jié)了地圖創(chuàng)建的主要方法以及基于視覺的障礙物的檢測方法,調(diào)研了國內(nèi)外應(yīng)用于移動機器人導(dǎo)航的雙目立體視覺系統(tǒng)以及現(xiàn)有的雙目立體視覺系統(tǒng)產(chǎn)品。最后闡明了本課題的研究意義和主要內(nèi)容。
第二章,首先介紹了攝像機成像的線性針孔模型以及常用的透鏡畸變:徑向畸變和切向畸變。利用棋盤格的平板圖像進行實驗,使用OpenCV標(biāo)定得到左右攝像機的內(nèi)外參數(shù)和空間的結(jié)構(gòu)參數(shù)。并運用Bouquet校正法對圖像
2、對進行了雙目極線校正。
第三章,引入了國際上流行的立體匹配算法評判標(biāo)準(zhǔn)及標(biāo)準(zhǔn)實驗圖片,為評判各種立體匹配算法的優(yōu)劣提供了一個客觀的依據(jù)。立體匹配算法分為兩類,局部匹配算法和全局匹配算法,研究了優(yōu)勝全選等基本的局部匹配算法以及比較流行的動態(tài)規(guī)劃方法和圖割法等全局匹配算法。并對相關(guān)算法進行了定性和定量的評估。
第四章,根據(jù)移動機器人的應(yīng)用要求,重點研究了基于區(qū)域的局部匹配算法,分析了影響匹配結(jié)果的各種因素,對各種
3、相似性測度函數(shù)的準(zhǔn)確性和匹配窗口的大小進行了定性和定量的分析,深入研究了圖像進行預(yù)處理以及視差圖后處理方法改善立體匹配的結(jié)果,將盒濾波,多分辨率等運算加速技術(shù)應(yīng)用到立體匹配算法的實現(xiàn)中,并使用OpenCV進一步提高了算法的實時性。
第五章,分析了理想雙目立體視覺系統(tǒng)的深度測量誤差模型,研究了局部地圖的構(gòu)建方法,采用合理的高度模型去除地表噪聲。對前面章節(jié)使用的立體匹配算法和標(biāo)定結(jié)果進行了綜合應(yīng)用和驗證。深度計算的結(jié)果表明,對
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