基于立體視覺的圖像處理研究.pdf

1、計算機立體視覺的主要研究內(nèi)容是由多幅二維的平面圖像恢復出被攝物體的三維坐標，它具有非接觸性測量、實施較為簡易等特點。作為計算機視覺的一個重要分支，立體視覺是一個多學科交叉的領域，吸引著大批包括視覺生理、心理、物理、數(shù)學以及計算機科學等多學科的研究人員運用不同的技術手段對之進行深入的研究，不僅具有重要的理論意義，并且在現(xiàn)代工業(yè)、國防、醫(yī)學、空間技術等領域有著廣闊的應用前景。 一個完整的立體視覺系統(tǒng)可以劃分為圖像獲取、攝像機標定、特

2、征提取、立體匹配、3-D信息恢復以及后處理六個模塊。本文首先對計算機視覺的基本概念和視覺過程的特性進行介紹，接著從攝像機標定、特征提取、以及立體匹配3個方面展開研究。 攝像機標定即確定攝像機參數(shù)，是計算機視覺研究中由圖像進行三維重建不可或缺的重要步驟。本文在分析理想的攝像機投影模型的基礎上，利用旋轉(zhuǎn)矩陣的正交性和攝像機參數(shù)間的約束關系，設計攝像機標定系統(tǒng)，計算攝像機的內(nèi)部參數(shù)與外部參數(shù)，實驗結(jié)果表明，該算法減少了運算量和運算時間

3、，標定結(jié)果具有較高的精確度。 對灰度圖像進行特征提取等預處理過程是進行圖像配準的前提，本文對圖像的噪聲消除、圖像增強進行了簡單介紹，對不同類下的特征特性和提取方法進行了全面的研究和比較，通過實例對算法進行試驗，得出各種算法的處理結(jié)果。 在圖像特征提取與描述的基礎上，即可進行圖像的配準工作。本文詳細論述了特征基元選擇、匹配策略、約束條件以及相似性測度等立體匹配的主要組成部分，提出了一種基于圖像特征控制點匹配方法和一種基于區(qū)