基于立體視覺的不規(guī)則物體的三維重建.pdf

1、立體視覺的主要任務是采用雙目或者多目技術模擬人眼觀察和理解客觀世界.由于立體視覺中輸入的圖像一般為二維圖像,受各因素的影響如物體幾何特征、光照、表面材料的特性以及攝像機參數等許多因素的影響,僅由灰度反推以上各種參數是逆過程,而且這些問題大都是非線性問題,問題的解不具有唯一性,再加上噪聲和離散化引起的誤差直接影響重建結果,所以立體視覺本身存在一定病態(tài)性,如何得到魯棒性的結果是立體視覺研究的難點.論文研究了攝像機的標定、圖像預處理、立體匹配

2、和三維重建,其中圖像預處理研究了圖像灰度化、圖像平滑、圖像邊緣檢測和圖像分割.研究的重點是圖像的分割和立體匹配,主要進行了以下方面的研究:(1)關于圖像分割:在現(xiàn)行常用的基于二維灰度直方圖閾值分割算法的基礎上進行改進.一般情況下,經過平滑處理后的圖像上某點像素閾值與該像素鄰域閾值比較接近,因此可以將研究的重點放在二維灰度直方圖的對角線附近的區(qū)域,這樣不僅大大減少了運算量,而且有效地去除了像素值與其鄰域值相差較大的點,也就是噪聲點的影響.

3、因此,與傳統(tǒng)基于閾值的分割算法相比,這種改進算法的優(yōu)勢體現(xiàn)在分割的速度和精度上.(2)關于立體匹配:綜合激光掃描技術與立體視覺技術,把二者的優(yōu)點綜合起來,提出了一種基于激光掃描輔助雙目立體視覺的圖像匹配方法.現(xiàn)行的匹配算法只能在某一特定場合,輔助特定的約束條件來使用,缺乏通用性,而且誤差具有較大的不可控性.本文把激光掃描技術與立體視覺技術結合起來利用激光良好的方向性和立體視覺快速、全面的數據獲取能力,以及結合立體視覺技術的極線約束使立體