隨著經(jīng)濟(jì)全球的飛速發(fā)展,人的生活水平也因此提高,私家車輛基數(shù)迅速增長,車輛基數(shù)的增長,不僅使交通變得越來越擁堵,也給人的生命和財產(chǎn)帶來了威脅,運用高新技術(shù)的自動駕駛車輛應(yīng)運而生。同時隨著計算機(jī)及嵌入式系統(tǒng)性能的提高,能夠?qū)χT如圖像等大型數(shù)據(jù)進(jìn)行快速處理,給自動駕駛車輛的發(fā)展提供了很好的硬件環(huán)境。所以決定利用計算機(jī)視覺中雙目視覺測距技術(shù),對自動駕駛中交通標(biāo)識的實時測距問題進(jìn)行研究。在對雙目視覺測距原理進(jìn)行深入研究后,通過在雙目視覺測距中引入矯正映射表等方法,滿足自動駕駛應(yīng)用中對交通標(biāo)識測距的實時性要求。傳統(tǒng)的雙目視覺測距原理會將雙目圖像進(jìn)行立體矯正,而后進(jìn)行立體匹配,根據(jù)得到的視差計算距離,所有過程均為在線計算過程。為了提高算法的檢測速度,主要做了兩方面改進(jìn)工作:（1）放棄立體矯正一步,直接在畸變圖像上進(jìn)行模板匹配,根據(jù)左側(cè)視圖中交通標(biāo)識的位置坐標(biāo)裁剪模板,在右側(cè)視圖中進(jìn)行模板匹配得到右側(cè)視圖交通標(biāo)識的位置坐標(biāo);（2）提出構(gòu)建矯正映射表,通過該表可直接讀取出交通標(biāo)識畸變坐標(biāo)對應(yīng)的矯正后坐標(biāo),從而得到視差,計算出距離。在本文算法中模板匹配為在線計算過程,矯正映射表的計算為離線過程,同時采用... 

【文章來源】：沈陽工業(yè)大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
    1.2 環(huán)境感知常用的測距技術(shù)
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.3.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.4 論文的主要內(nèi)容及章節(jié)安排
第2章 雙目視覺測距模型及實驗
    2.1 雙目視覺測距原理
    2.2 相機(jī)投影模型
        2.2.1 相機(jī)成像原理
        2.2.2 坐標(biāo)系間轉(zhuǎn)換關(guān)系
    2.3 相機(jī)標(biāo)定
        2.3.1 相機(jī)標(biāo)定原理
        2.3.2 相機(jī)標(biāo)定實驗
    2.4 立體矯正
        2.4.1 立體矯正原理
        2.4.2 立體矯正實驗
    2.5 立體匹配
        2.5.1 立體匹配原理
        2.5.2 常用的匹配代價
    2.6 本章小結(jié)
第3章 圖像預(yù)處理
    3.1 曝光問題與灰度化
    3.2 判斷是否存在曝光問題
    3.3 直方圖均衡化
    3.4 圖像銳化
    3.5 預(yù)處理流程及實驗
    3.6 本章小結(jié)
第4章 改進(jìn)的雙目視覺測距模型
    4.1 計算矯正映射表
    4.2 金字塔模板匹配
        4.2.1 構(gòu)建圖像金字塔
        4.2.2 金字塔模板匹配原理
    4.3 算法流程
        4.3.1 相機(jī)標(biāo)定及矯正映射表計算
        4.3.2 圖像預(yù)處理
        4.3.3 模板匹配
        4.3.4 坐標(biāo)矯正及測距
        4.3.5 測距流程
    4.4 本章小結(jié)
第5章 實驗與結(jié)果分析
    5.1 雙目視覺傳感器選擇
    5.2 實驗與數(shù)據(jù)分析
        5.2.1 實驗室環(huán)境
        5.2.2 車載環(huán)境
        5.2.3 誤差分析
    5.3 人機(jī)交互界面
    5.4 本章小結(jié)
第6章 結(jié)論
參考文獻(xiàn)
在學(xué)研究成果
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]輪廓波域內(nèi)局部對比度增強的彩色圖像灰度化算法[J]. 王冰雪,劉廣文,劉美,陳廣秋.  液晶與顯示. 2020(02)
[2]遠(yuǎn)距離目標(biāo)的多基線立體視覺點云成像技術(shù)[J]. 郝麗婷,蔡樹國,楊興雨,王賀龍,王元慶.  激光雜志. 2020(01)
[3]雙目區(qū)域視差快速計算及測距算法[J]. 仲偉波,姚旭洋,馮友兵,孫雨婷,姚徐.  中國圖象圖形學(xué)報. 2019(09)
[4]針對目標(biāo)跟蹤過程的雙目視覺測距方法研究[J]. 盧艷軍,王詩宇,張?zhí)珜?李元龍.  電光與控制. 2020(01)
[5]基于雙目視覺的零件多尺寸在線測量系統(tǒng)[J]. 張俊勇,伍世虔,陳彬,張琴,廖龍興.  儀表技術(shù)與傳感器. 2018(10)
[6]基于硬件SURF算法的自校準(zhǔn)雙目測距系統(tǒng)[J]. 蔣曉東,于紀(jì)言,朱立坤,黃建森.  光學(xué)學(xué)報. 2018(10)
[7]大型建筑的有源微波相位雷達(dá)位移測量方法[J]. 鄭大青,胡順仁,李雙,劉偉.  儀器儀表學(xué)報. 2018(04)
[8]基于改進(jìn)Census變換和異常值剔除的抗噪立體匹配算法[J]. 彭新俊,韓軍,湯踴,尚裕之,俞玉瑾.  光學(xué)學(xué)報. 2017(11)
[9]中國汽車工程學(xué)術(shù)研究綜述·2017[J]. 《中國公路學(xué)報》編輯部.  中國公路學(xué)報. 2017(06)
[10]大場景下多目立體視覺標(biāo)定方法的研究[J]. 楚圣輝,張慧萌,陳碩,孟浩,劉國忠.  現(xiàn)代計算機(jī)(專業(yè)版). 2017(15)

博士論文
[1]雙目立體視覺深度感知與三維重建若干問題研究[D]. 羅桂娥.中南大學(xué) 2012

碩士論文
[1]基于GPU的雙目視覺運動目標(biāo)檢測跟蹤算法研究[D]. 王婷婷.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[2]雙目立體視覺測距技術(shù)研究[D]. 靳盼盼.長安大學(xué) 2014
[3]基于靜態(tài)圖像的雙目視覺測量技術(shù)研究[D]. 劉萍洋.東北林業(yè)大學(xué) 2014
[4]基于毫米波雷達(dá)的汽車主動防撞預(yù)警目標(biāo)識別[D]. 韓星.吉林大學(xué) 2013
[5]基于雙目立體視覺的三維定位技術(shù)研究[D]. 劉晶晶.華中科技大學(xué) 2007



本文編號：3639110