雙目立體視覺(jué)的特征匹配技術(shù)研究.pdf

1、雙目立體視覺(jué)直接模擬人類(lèi)雙眼處理景物的方式，可靠簡(jiǎn)便，在許多領(lǐng)域均極具應(yīng)用價(jià)值，如微操作系統(tǒng)的位姿檢測(cè)與控制、機(jī)器人導(dǎo)航與航測(cè)、三維測(cè)量學(xué)以及虛擬現(xiàn)實(shí)等。 對(duì)應(yīng)特征點(diǎn)的匹配既是雙目視覺(jué)中的難點(diǎn)，又是關(guān)鍵。本文在對(duì)立體視覺(jué)特征點(diǎn)匹配算法進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了雙目立體視覺(jué)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，研究并實(shí)現(xiàn)了目標(biāo)物體特征點(diǎn)的立體匹配。 在圖像提取方面，研究了攝像機(jī)模型和不同的標(biāo)定方案。通過(guò)建立線(xiàn)性與非線(xiàn)性相結(jié)合的雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)的攝

2、像機(jī)標(biāo)定模型，避免了因數(shù)學(xué)模型的不完善而帶來(lái)的系統(tǒng)誤差，同時(shí)有效地提高了標(biāo)定精度。 對(duì)采集到的圖像，首先利用中值濾波對(duì)其進(jìn)行平滑濾波；之后進(jìn)行圖像增強(qiáng)和邊緣提取，在邊緣特征提取方法中，應(yīng)用了基于Canny算子的自適應(yīng)邊緣檢測(cè)算法，圖像分割閾值具有較好的自適應(yīng)能力。 因?yàn)榭紤]了圖像局部的特征信息，提取出的目標(biāo)物體的輪廓邊緣完整、準(zhǔn)確。此外，由于采用了基于SSDA算法的特征點(diǎn)立體匹配算法，并應(yīng)用外極線(xiàn)約束和視差梯度約束，提高