基于單目視覺的散焦測距算法的研究.pdf

1、基于圖像的三維測量技術(shù)因其裝置簡便而適合機(jī)器人視覺系統(tǒng),長期以來一直是計算機(jī)視覺中的熱點(diǎn)問題。其中最具代表性的雙目視覺技術(shù)和輻射立體視覺技術(shù)已被廣泛研究。近些年來,基于散焦的物體深度算法逐漸受到重視。它屬于單目視覺,不存在立體視覺中目前尚未解決的特征點(diǎn)匹配以及遮擋等問題,在某些領(lǐng)域具有更好的實用性。目前的散焦測距算法(Depth from defocus,簡稱DFD)需要兩幅以上的圖像,根據(jù)同一物體散焦成像的差異來確定所測物體表面的深度

2、。二次成像的約束增加了單目測距操作的復(fù)雜度,限制了其應(yīng)用實時性。實際上,目前DFD的算法中并沒有利用圖像的整體灰度信息關(guān)聯(lián)。而利用輻射立體視覺原理,二維圖像的灰度分布在重建物體三維形狀的同時,也提供了替代二次成像要求的約束條件,從而使基于單目單幅圖像的物體表面測距在理論上成為可能。本論文結(jié)合圖像的灰度信息,對基于單幅圖像的散焦測距這一探索性課題進(jìn)行了研究。
　　 本論文的主要工作是研究單幅圖像的散焦測距算法,主要分為兩部分,第一

3、部分是在求取點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的過程中引入清晰度評價函數(shù),通過對原圖像進(jìn)行復(fù)原的方法來得到點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù):第二部分則是利用圖像的二維灰度信息,通過灰度梯度法來解決單幅圖像散焦測距算法中難以確定聚焦像面與具體成像面位置關(guān)系的問題。本論文的主要研究內(nèi)容如下:
　　 1.對目前在自動調(diào)焦過程中應(yīng)用較多的幾種清晰度評價函數(shù)進(jìn)行了比較,根據(jù)單目散焦測距的要求,主要針對局部區(qū)域圖像清晰度評價函數(shù)的性能進(jìn)行了分析,并通過實驗驗證選取適合的清晰度評價函數(shù)。

4、
　　 2.對散焦模糊采用高斯函數(shù)模型的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)描述,以清晰度評價函數(shù)作為優(yōu)化準(zhǔn)則,通過圖像濾波復(fù)原方法求取物體表面不同位置處的局部散焦模糊參數(shù)。
　　 3.為了確定物體的具體成像面位置,利用圖像的二維灰度信息替代經(jīng)典的DFD算法中的二次成像約束。通過解灰度約束方程確定物體上相鄰兩物點(diǎn)的相對位置關(guān)系。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合此兩物點(diǎn)在圖像中的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)以及透鏡成像模型來確定物體成像面的具體位置。這是本論文的主要創(chuàng)新點(diǎn)之一。

5、r>　　 4.為了實現(xiàn)灰度約束方程的穩(wěn)定解,本項研究中提出將物體連續(xù)表面的局部區(qū)域進(jìn)行平面近似,某測量區(qū)域內(nèi)的所謂像素點(diǎn)被認(rèn)為處在同一平面,擁有相同的法向,因此可以方便地求解灰度方程。這一假設(shè)不僅僅是單純?yōu)榻夥匠潭拥臄?shù)學(xué)約束。其物理意義在于:(1)單目散焦測距原理本身是依據(jù)物體表面局部區(qū)域的模糊程度實現(xiàn)物距測量的,因此嚴(yán)格來說此類方法不能實現(xiàn)逐點(diǎn)測量;(2)從應(yīng)用的角度,多數(shù)情況下機(jī)器人視覺的任務(wù)并不是對環(huán)境目標(biāo)的精確重建,而是諸如