基于OpenCV的雙目視覺馬鈴薯三維點云重建技術(shù)研究.pdf

1、近年來，機器視覺技術(shù)發(fā)展迅速，逐漸形成了一套獨立的體系。由于計算機技術(shù)和數(shù)字信號處理技術(shù)的愈加成熟，機器視覺方法可以用攝像機讀取環(huán)境信息，并且將其轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號。隨著對人眼成像模型研究的逐步深入，雙目立體視覺技術(shù)能夠最接近地實現(xiàn)機器視覺向人類視覺的仿生。所以成為了機器視覺中的熱門研究內(nèi)容之一。
　　本文主要研究了以下幾個方面的內(nèi)容:
　　(1)研究了攝像機模型的成像原理，以及計算機坐標系、圖像坐標系、攝像機坐標系和世界坐標系

2、。利用上述坐標系之間的轉(zhuǎn)化關(guān)系，得到雙目成像模型。
　　(2)對雙目攝像機標定進行了研究。為了提高標定的準確性，實驗時，先進行單目標定，再進行雙目標定。本實驗使用標定板對攝像機了進行標定。實驗結(jié)果表明，其標定精度完全能夠達到實驗要求。
　　(3)為提高匹配效率，在立體匹配之前，對圖像進行了立體校正。理論上，可以使用三種矩陣變換（透視變換，相似變換以及錯切變換）的方法來完成立體圖像的校正。但是在標定過程中獲得了攝像機的旋轉(zhuǎn)矩陣

3、和平移向量(R，T），所以本文用Bouguet算法來進行立體校正。實驗結(jié)果顯示，該方法無論對標定板或?qū)嵨飯D（馬鈴薯）的校正，都有較高的準確度。
　　(4)本文在匹配過程中選用區(qū)域匹配的方法，對兩種經(jīng)典的立體匹配算法（BM算法，SGBM算法）的原理進行了分析。通過多次實驗，最終采用SGBM算法得到了最佳的深度圖像。
　　(5)文章利用深度圖與重投影矩陣Q，求出馬鈴薯在世界坐標系下的三維點云坐標。實驗輸出了34萬個三維點的坐標