三維型面的雙目視差重構方法和實驗研究.pdf

1、目前計算機視覺技術已經(jīng)在人們實際生活和生產(chǎn)中得到了廣泛應用，例如無人機實時定位導航、指紋識別、人臉識別等。作為代替人眼的技術，計算機視覺在測距和尺寸測量方面有著比人眼估計更高的精度。基于計算機視覺的測量技術包括單目視覺測量和雙目視覺測量。其中，雙目視覺測量因為更能模擬人類眼睛而得到了許多研究者的重視。雖然，雙目視覺測量技術已經(jīng)在智能測距、智能定位、VR、三維重建等方面得到了廣泛應用，并且雙目視覺具有系統(tǒng)結構簡單、非接觸、自動化等優(yōu)點。但

2、是，該項技術仍存在對大型測量數(shù)據(jù)處理效率低、算法魯棒性差、精度和適用范圍有限等不足。
　　本研究主要內容包括：⑴雙目攝像機的魯棒標定算法研究。本論文針對雙目標定魯棒性和實時性問題，首先，運用張正友平面標定法計算雙目相機的標定初始值，然后，通過Levenberg-Marquardt迭代算法求解標定參數(shù)最優(yōu)解。最后，對影響相機標定魯棒性的因素進行實驗分析。⑵三維型面圖像的預處理算法研究。為了減小圖像噪聲和背景對后期視差圖重構精度的影響

3、，本論文采用高斯濾波算法和Grabcut分割算法對圖像進行預處理。此外，為了增強用于重構視差圖的立體圖像的抗噪性，本論文將圖像灰度值和梯度值融合（IG圖）作為目標圖像的強度值，為視差圖的重構提供更多可用信息。⑶雙目圖像對的稠密視差圖重構及三維重建。為了改善現(xiàn)有視差圖重構的低精度問題，本論文詳細研究了基于全像素的稠密視差圖的重構方法。在圖像對良好校正狀態(tài)下，采用基于圖割理論的匹配方法,結合視差連續(xù)性和一致性等約束條件,實現(xiàn)全像素稠密視差圖