發(fā)布時(shí)間：2017-03-23 23:01

  本文關(guān)鍵詞：基于雙目視覺(jué)的深度重建技術(shù)的研究和應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近幾十年來(lái)年來(lái),計(jì)算機(jī)技術(shù)獲得了長(zhǎng)足的進(jìn)步和發(fā)展,該技術(shù)已經(jīng)在人們的生產(chǎn)和生活領(lǐng)域許多方面獲得了廣泛的應(yīng)用,尤其在某些人力不可替代的高精度,高安全性要求的工作中,起到了重要的作用。作為計(jì)算機(jī)技術(shù)的重要分支,計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)對(duì)生產(chǎn)和生活領(lǐng)域起到的輔助作用尤為重要。作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的重要分支,雙目立體視覺(jué)已經(jīng)深入到生產(chǎn)和生活的許多領(lǐng)域,是計(jì)算機(jī)應(yīng)用學(xué)科的熱門(mén)話(huà)題。雙目立體視覺(jué)技術(shù)是建立在視差原理的理論基礎(chǔ)上,使用雙目攝像機(jī)采集被測(cè)物體的左右視圖,通過(guò)立體匹配算法計(jì)算兩幅圖像之間的位置偏差,從而獲得物體三維幾何信息的方法。通過(guò)綜合處理和分析左右視圖,并計(jì)算他們之間對(duì)應(yīng)點(diǎn)的差別,我們能夠從中獲取物體的深度信息。當(dāng)該深度信息足夠精確,我們可以將其應(yīng)用于生產(chǎn)和生活的各個(gè)領(lǐng)域,提高生產(chǎn)效率和生活質(zhì)量。本文結(jié)合以上理論基礎(chǔ)和實(shí)際需求,深入的研究和探討基于雙目視覺(jué)的深度重建問(wèn)題,并提出一種基于雙目視覺(jué)的深度重建技術(shù),對(duì)其進(jìn)行產(chǎn)品原型的實(shí)現(xiàn),并初步應(yīng)用到工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域中的傳送帶作業(yè)技術(shù)中,在實(shí)踐中不斷驗(yàn)證理論的實(shí)用性和可靠性。該技術(shù)采用Open CV(Open Source Computer Vision Library,開(kāi)源的計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)),結(jié)合MFC(Microsoft Foundation Classes,微軟基礎(chǔ)庫(kù))實(shí)現(xiàn),主要涉及棋盤(pán)立體標(biāo)定、Bouguet立體校正、立體匹配、深度重建等關(guān)鍵技術(shù)。經(jīng)過(guò)棋盤(pán)角點(diǎn)檢測(cè),參數(shù)矩陣計(jì)算,立體匹配,深度值計(jì)算等關(guān)鍵流程后,我們可以得到待測(cè)物體的深度值,從而達(dá)到程序的編寫(xiě)目的。值得指出的是,為了增強(qiáng)立體匹配的效果,我們除了直接調(diào)用Open CV為我們提供的BM塊匹配算法進(jìn)行立體匹配外,也對(duì)Open CV未提供的基于線(xiàn)性生長(zhǎng)的立體匹配算法進(jìn)行了改進(jìn),并將其與Open CV相結(jié)合,得到了更優(yōu)的立體匹配結(jié)果。
【關(guān)鍵詞】：雙目視覺(jué) 深度重建 OpenCV 立體標(biāo)定 立體匹配
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 本文的主要工作10-11
• 1.4 本文的內(nèi)容安排11-13
• 第二章 基于雙目視覺(jué)的深度重建技術(shù)綜述13-19
• 2.1 基于雙目視覺(jué)的深度重建技術(shù)原理13-16
• 2.1.1 單目攝像機(jī)模型13-15
• 2.1.2 雙目攝像機(jī)15-16
• 2.2 基于雙目視覺(jué)的深度重建技術(shù)的基本流程16-17
• 2.3 本章小結(jié)17-19
• 第三章 棋盤(pán)標(biāo)定方法和Bouguet立體校正的研究和優(yōu)化19-30
• 3.1 棋盤(pán)標(biāo)定方法19-25
• 3.1.1 立體標(biāo)定的目的19
• 3.1.2 棋盤(pán)標(biāo)定方法的步驟和原理19-25
• 3.2 Bouguet立體校正方法25-27
• 3.2.1 立體校正的目的25
• 3.2.2 Bouguet立體校正方法的步驟和原理25-27
• 3.3 對(duì)立體標(biāo)定方法的實(shí)現(xiàn)和優(yōu)化27-29
• 3.4 本章小結(jié)29-30
• 第四章 立體匹配算法的研究與改進(jìn)30-38
• 4.1 立體匹配的原理簡(jiǎn)介30-33
• 4.1.1 立體匹配的目的30-31
• 4.1.2 立體匹配與深度重建的關(guān)系31-32
• 4.1.3 立體匹配算法尚存在的難點(diǎn)32-33
• 4.2 基于線(xiàn)性生長(zhǎng)的立體匹配算法的實(shí)現(xiàn)33-35
• 4.3 基于線(xiàn)性生長(zhǎng)的立體匹配算法的改進(jìn)35-37
• 4.3.1 對(duì)全局能量函數(shù)的改進(jìn)35-36
• 4.3.2 對(duì)立體匹配結(jié)果的后處理36-37
• 4.4 基于圖割的立體匹配算法37
• 4.5 本章小結(jié)37-38
• 第五章 基于opencv的雙目視覺(jué)深度重建系統(tǒng)38-57
• 5.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)備簡(jiǎn)介38-39
• 5.2 開(kāi)發(fā)工具簡(jiǎn)介39-42
• 5.3 關(guān)鍵環(huán)節(jié)算法選擇42-43
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果43-55
• 5.5 本章小結(jié)55-57
• 第六章 總結(jié)與展望57-59
• 6.1 總結(jié)57
• 6.2 展望57-59
• 參考文獻(xiàn)59-60
• 作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間所取得的科研成果60-61
• 致謝61

【相似文獻(xiàn)】

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3 李輝;田間機(jī)器人的雙目視覺(jué)系統(tǒng)誤差分析研究[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2015年

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6 王昌盛;基于ORB算法的雙目視覺(jué)測(cè)量研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

7 趙程;具有圓面特征的非合作目標(biāo)雙目視覺(jué)位姿測(cè)量[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

8 路研研;在軌航天器雙目視覺(jué)圖像采集與處理系統(tǒng)研制[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

9 曹之樂(lè);基于雙目視覺(jué)的焦點(diǎn)定位方法研究與應(yīng)用[D];重慶理工大學(xué);2015年

10 王洪偉;基于雙目視覺(jué)的紅綠燈路口安全距離預(yù)警研究[D];安徽工程大學(xué);2015年

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