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1、分类号：UDC：密级：编号：基于双目立体视觉的距离测量RANGE MEASUREMENT BASED oNBINoCULAR STEREoSIoN学位授予单位用代码：筮壹堡王太堂(!Q!璺盟学科专业名称用代码：堂堂王猩(Q璺Q3QQ2研究方向：堂皇测蕉筮苤丞堡墨 申请学位级别：亟 指导教师：扬堂坐 答辩委员会主席： 旦地研究生：崔蚩一 论文评阅人： 垒查蝗论文起止时间：星QQ5：璺二呈QQ鱼：! 强苤摘 要立体视觉技术是机器人技术研究中最为活跃的一个分支，是智能机器人的重要标志。双目立体视觉是通过对同一目标的两幅图像提取、识别、匹配和解释，重建三维环境信息的过程。主要包括：视频捕获、摄像机定标
2、、图像预处理和特征提取、立体匹配以及三维重建。通过对双目立体视觉技术的进一步研究，对多目视觉具有重要的启发，为解决智能移动机器人、工业装配机器人、家用机器人、公共服务机器人的视觉问题奠定良好的技术基础。计算机立体视觉的主要研究内容是由多幅二维的平面图像恢复出被摄物体的三维坐标，而其中基于两幅图像的双目视觉技术则是一个研究热点。双目立体视觉的基本原理是模仿人眼与人类视觉的立体感知过程，从两个视点观察同一景物，以获取不同视角下的感知图像，通过三角测量原理计算图像像素间的位置偏差，以获取景物的三维信息。一个完整的双目视觉系统通常可分为图像获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配、目标定位和深度图生成等六
3、大部分。本论文主要是图像特征提取、立体匹配这两方面的内容展开研究。首先根据选择的立体视觉成像系统模型阐述了立体视觉测距的基本原理。其次，对图像特征提取等预处理方法进行详尽地分析，通过实例对算法进行实验。同时，对图像匹配问题涉及的内容包括图像匹配方式、质量控制策略等进行了总结。最后，以特征提取与图像匹配研究为基础，针对不同类型的立体图像提出了基于图像边缘特征和图像兴趣点的匹配方法。关键词：立体视觉摄像机定标特征提取立体匹配深度图ABSTRACTStereovisionan active brunch of robotic technology,is one importantattribute
4、of intelligent robotBinocular stereovision can be defined as theprocess of tridimensional reconstruction through the abstraction,identificationmatching and interpretation of twain images gathered fromidentical objective，mostly include：video frequency trapping，camelAcalibration,image preprocessing,fe
5、ature extraction,stereo matching andtridimensional reconstruction as wellIt is through further research ofbinocular stereovision that we can bring important enlightenment tomultieye vision system and present supporting technology for visualproblem of intelligent locomotive robot，industry assembling
6、robot，domestic robot and community servicing robotStereo vision iS to reconstruct the threedimensional COOrdinate of anobiect from some of its twodimensional imagesGenerally,one would liketo reconstruct the obiect in threedimensional sicace with only two differentview pointsThe fundamental principle
7、 of computer vision withdualcameras have a strong resemblance to the visnal perception procedureof mankindWe Call get difierent images with two different view points andthen calculate the position deviation of images pixels based on triangularmeasureFinally we Call reconstruct the threedimensional C
8、OOrdinate of theobjectThe integrated binocular stereo vision system generally ineludes imageacquisitioncamera calibration、features extraction、stereo matching、0bjectlocation and deDth map construction,eteTbe featnres extraction and thestereo matching iS mainly discussed in tllis PaDerFirst,we elabora
9、te thefundamental principle of measure distance in stereo vision based on cameramodelingSecond，the paper gives the elaborate analysis on preprocessingmethods such as feamres extraction，and vrifies the algorithms by exampleFurthermore，it summarizes the content of stereo matching such as matchmethod，t
10、he strategY of match quality contr01Finally,we submit the matchalgorithm based on image edge features and match algorithm based on theimage interesting dot by featares extraction and image matchingKe，words：Stereovision Camera eaJbralion Feature Extraction Stereo， matching Depth map长春理工大学硕士学位论文原创性声明本
11、人郑重声明：所呈交的硕士学位论文，基于双目立体视觉的距离测量是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名：整垄 三!显年王月丝日长春理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春理工大学硕士、博士学位论文版权使用规定”，同意长春理工大学保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长春理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容
12、编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。作者签名：垒垄 丝2旺月鱼日指导导一：埠烨年鱼日第一章 绪论11引言视觉是人类观察世界、认知世界的重要功能手段，人类感知外部世界主要通过视觉、触觉、听觉和嗅觉等感觉器官，其中80的信息是由视觉获取的，机器视觉是人类利用计算机实现人的视觉功能一对客观世界三维场景的感知、识别和理解，机器视觉是一个相当新而且发展迅速的研究领域，机器视觉技术正广泛地应用于各个方面，许多人类无法感知的场合，如危险场景感知等，机器视觉更突显其优越性。机器视觉属于影像的重构技术，具有非接触性测量、实施简易的特点，具有广阔的应用前景，是有待于进一步
13、开发的领域。计算机视觉被认为是计算机科学和人工智能的一个分支，计算机视觉就是用机器代替人的眼睛和大脑，对客观世界进行感知和解释的技术。该系统的首要目标是使计算机具有通过一幅或者多幅二维图像认知周围的三维环境信息的能力。这种能力不仅可以使计算机能够感知三维环境中物体的几何信息，并且能够对它们进行描述、存储并使用图像来创建和恢复现实世界模型，从而达到认知现实世界的目的。因此，自从计算机视觉这门科学出现以来就成为计算机科学的重要研究领域之一并且发展十分迅速。现实世界中的物体都是三维的，人眼所获得的景物图像却是二维的，但是人类的视觉系统能够很容易地从二维图像中感知三维世界，获得三维世界的信息。机器人视
14、觉的研究目标就是使机器人具有通过一幅或多幅图像认知周围环境信息的能力。这种能力不仅使机器人能感知环境中物体的几何信息，如其形状、位置、姿态、运动等，而且能对它们进行描述、存储、识别与理解。机器人视觉系统的基本结构如图11所刁隋。图像 低层处理 位置与形状 物体描述图11机器人视觉系统基本结构12国内外研究现状、发展趋势121国内外研究现状立体视觉的开创性工作是从60年代中期开始的。70年代末，Marr创立的视觉计算理论对立体视觉的发展产生了巨大影响，现已形成了从图像获取到最终的景物可视表面重建的完整体系，在整个计算机视觉中已占有越来越重要的地位。现在，国际上以计算机视觉为主题，或主要以计算机视
15、觉为主题的国际会议有国际计算机视觉会议(ICCV)，国际模式识别会议(ICPR)，国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)，欧洲计算机视觉会议(ECCV)与亚洲计算机视觉会议(ACCV)。以计算机视觉为主要内容之一的国际刊物也很多，有International Journal ofComputer Vision,IEEE TransOn PAMI，CVGIP(Computer Vision,Graphics and Image Processing)，Visual ImageComputing，UPRAI(Intemational Joumal of PaUem Recognition and
16、Artificial Intelligence)，Pattern Recognition等，每年的研究论文不下数千篇，发表的论文也数以百计。在Marr理论的框架下，取得了一大批科研成果，也包括数据结构、算法层次上的各种算法和在硬件实施方面的一些实验系统。但这些理论、方法、算法在实际应用中并没有产生能完全取代人的视觉系统。双目体视目Iii主要应用于四个领域：机器人导航、微操作系统的参数检测、三维测量和虚拟现实。在国外，日本大阪大学自适应机械学院研制了一种自适应双目视觉伺服系统，实现了对运动方式未知的目标的自适应跟踪。日本东京大学将实时双目立体视觉和机器人整体姿态信息集成，开发了仿真机器人动态行走导航系统。日本冈山大学使用立体显微镜、两个CCD摄像头、微操作器等研制了使用立体显微镜控制微操作器的视觉反馈系统，用于对细胞进行操作，对钟子进行基因注射和微装配等。麻省理工学院计算机系提出了一种新的用于智能交通工具的传感器融合方式，由雷达系统提供目
