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1、本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在本学 位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布 过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的 材料。与我一同工作的同事对本学位论文做岀的贡献均已在论文中作了明 确的说明。研究生签名：族彳乞 乃年S月口日学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上 网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送交并授权 其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对于保密论文， 按保密的有关规定和程序处理。研究生签名:2。疗年彳月2日硕士学位论文双目视觉系统的设
2、计与实现WHH!作为计算机视觉的一个重要分支，双目立体视觉可以用来获取三维场景中物体的距 离信息，它主要分为摄像机标定、图像采集、图像预处理、特征检测利提取、立体匹配 以及景物距离信息的获取等六个步骤。本文主要聚焦其中的摄像机标定、图像采集以及 立体匹配这三个步骤。在摄像机标定方面，采用了张正友二维平面标定法，结合Matlab的标定工具箱， 分別成功标定了左右两个摄像头的内外参数以及这两个摄像头之间的旋转平移参数，标 定得到的这些参数的精度很高，完全满足本文的双目立体视觉系统的需求。采集图像是整个双目视觉系统中最基础的一步，改善图像采集的性能有利于改善系 统的整体性能。基于Zynq-7000芯
3、片将ARM和FPGA集成为一体的特征，设计实现了 双目视觉的图像采集模块。在FPGA上设计实现的采集模块通过摄像头的同步信号并行 的对两个摄像头进行图像采集，并通过芯片内部总线，由DMA将采集到的图像对传输 到DDR中，这种方法提高了图像采集与传输的效率，降低了 CPU的负担，提高了整个 双目视觉系统的性能。作为双目立体视觉中最重要、最关键的一个步骤一一立体匹配，通过对左右两幅图 像中的区域灰度特征、点特征或相位特征等特征进行匹配，得到匹配的两个投影点后， 再经过三角形原理计算获得对应的景物点的距离信息。本文基于Han-is角点检测算法与 SIFT特征匹配算法，通过将这两种算法结合的方法，实现
4、双目立体匹配。该方法首先 使用Hairis算子对左右两幅图像进行检测，然后对检测到的角点生成SIFT特征向量， 最后根据获得的SIFT特征向量，对两幅图像中的角点迸行匹配，得到匹配点。使用该 方法角点检测耗时较少，且匹配效率和正确率都比单独使用SIFT算法要高。关键词：双目立体视觉，摄像机标定，图像采集，立体匹配，软硬件协同IA bstract硕士学位论文AbstractAs an inortant branch of corputer vision, binocular stereo vision can be used to obtain the distance information
5、of 3D scene. It mainly consists of six steps: camera calibration, image acquisition, image preprocessing, feature detection and extraction, stereo matching and obtaining distance information of 3D scene. This paper mainly focuses on the camera calibration, image acquisition and stereo matching.In th
6、e aspect of camera calibration, Zhang Zhengyou used 2D plane calibration method, combining with the calibratfon toolbox of Matlab, successfully realized the calibration of two cameras, respectively obtained the internal and external parameters of two cameras, and the rotation and translation paramet
7、ers. The calibration result has very high precision, folly meets the binocular stereo vision system in this paper needs.Image acquisition is the basis of the binocular vision system Inroving the performance of image acquisition will improves the performance of the whole system. Based on the Zynq-700
8、0 chips ARM and FPGA integrated feature, design and implementation the image acquisition module of binocular vision system. Through cameras1 synchronous signals, image acquisition module on FPGA captures the images of two cameras, and through the chips internal bus, using DMA to transfer image data
9、to DDK This method improves the efficiency of ima 竽 acquisition and transmission, reduces the burden of CPU, improves the performance of the whole binocular vision systemStereo matching is one of the most important and critical steps in stereo vision It uses regional feature, point feature, or phase
10、 feature, to match and then gets the result of the matched points. Based on triangle principle and matched points, the 3D points5s distance will be getted. This paper uses Harris+SIFT algorithm to relize stereo matching- This algorithm firstly uses the Harris method to detect corner points, and then
11、 uses SIFT method to get feature vector, at last according to the SIFT feature vector, matching the fcarure points of the two images. Using this algorithm is efficient, consumes less time, and gets better matching result than using the SIFT algorithm atone.Key word: Binocular Stereo Vision, Camera C
12、alibration, Image Acquisition, Stereo Matching, Software and Hardware co-design日录硕士学位论文摘 要AbstractII1绪论11.1引言11.2国内外立体视觉的研究概况2121国外研究概况2122国内研究概况41.2.3问题分析41.3本文主耍内容52双目视觉的原理介绍72.1双目立体视觉模式的分析72.2平行双目视觉模型及其三角测距介绍7221平行双目视觉模型介绍72.2.2双目三角测距的原理82.2.3双目三角测距的方法92.3摄像机标定原理132.3.1标定方法分类132.3.2张正友标定法原理介绍132.
13、4双冃立体匹配算法介绍152.4.1立体匹配算法的分类152.4.2 SIFT特征匹配算法182.4.3常用的约朿条件223双目立体视觉系统的总体设计253Zynq-7000芯片介绍253.2硬件总体设计273.3软件总体设计28J像采集模块的设计与实现324.1采集模块总体设计324.2采集模块详细设计334.2.1初始化子模块334.2.2图像采集子模块354.3 DMA传输模块的使用385立体匹配的设计与实现425双目立体匹配算法的选择425.2双目立体匹配模块的具体实现44486.1系统硬件平台的构建48#506.2.1实验装置516.2摄像机的标定6.2.2实验步骤51546.2.3
14、实验结果5263图像采集验证6.4立体匹配验证557总结59致谢60参考文献.61硕士学位论文双目视觉系统的设计与实现1绪论1.1引言人类主要通过视觉来观察和认知世界：首先通过眼睛获取周围场景的图像信息，然 后使用大脑来处理和理解这些图像信息。人类获取的周围场景信息中，大概有80%是经 由视觉获得的，这既表明了视觉信息的重要和丰富，也表明了人类对视觉信息的有效利 用叫随着倍号处理理论和计算机技术的发展，使得计算机、机器人或其它智能机器像人 类一样获取处理视觉信息成为研究者的目标，他们尝试使用摄像机来釆集三维场景的图 像，并使用计算机上编写的程序，完成对视觉信息的处理刃，由此产生了计算机视觉这
15、研究方向。计算机视觉的研究目标是：通过对一幅或多幅图像的处理，使得计算机可以认知周 围的场景信息。计算机视觉由于没有接触被观测的对象，不会对被观测的对象产生伤害， 因此可以检测很多的对象，被广泛应用于各个领域，如工业自动化主产线的应用、各种 检测和监控应用、视觉导航中的应用、人机交互的应用等。人类的视觉系统在观察三维的客观世界时，在视网膜上产生的是二维图像，但经过 大脑的处理后，产生了拥有距离信息的三维图像。因此，当今计算机视觉的个研究应 用热点是：如何将各种观测系统获取的二维图像，通过计算机的处理后，获取三维场景 中景物的距离信息，也即像人类视觉系统一样最终产生三维图像。这一方向的研究创立 的计算机立体视觉。计算机立体视觉主要通过摄像机从多个视点对同一个三维场景中的口标采集多幅 二维图像，然后使用各种图像算法处理这些图像，最后得到三维场景中目标的距离信息。 计算机立体视觉的过程主要分为6个步骤，即图像的采集、摄像机参数的标定、图像的 预处理、图像特征的提取、立体匹配、目标距离信息的获取。图像采集阶段，主要使用摄像机等釆集设备，获取周围场景的二维图像c摄像机标定阶段，主要完成摄像机内部参数（如焦距、图像的中心点坐标、畸变参数 等）和外部参数（旋转矩阵及平移向量）
