{title}{title}
文献综述
文 献 综 述
自 20 世纪 70 年代 Marr 首次提出完整的机器视觉系统计算理论框架以来,三维视觉信号备受人们的关注。目前主要应用于四个领域:机器人导航、微操作系统的参数检测、三维测量和虚拟现实。日本东京大学将实时双目立体视觉和机器人整体姿态信息集成,开发了仿真机器人动态行长导航系统,为机器人根据实时情况建立实时地图从而实现障碍物检测。日本冈山大学使用立体显微镜、两个ccd摄像头、微操作器等研制了使用立体显微镜控制微操作器的视觉反馈系统,用于对细胞进行操作,对钟子进行基因注射和微装配等。华盛顿大学与微软公司合作为火星卫星探测者号研制了宽基线立体视觉系统,使探测者号能够在火星上对其即将跨越的几千米内的地形进行精确的定位及导航。
早期的计算机算力不足,立体匹配算法大多采用小窗口的区域匹配,提取的信息也非常简单,多为灰度、颜色等。随着更多先进算法的提出和计算机算力的不断提升,近几年,基于全局的立体匹配算法称为了人们研究的重点。可以提取更加丰富的信息,如:特征值光流场特征、边缘特征、Harris 角点特征等。
平行双目视觉是双目立体配中最常用的模型。设平行放置的左右相机的间距B。点P是现实空间的一个目标点,左右图像的成像点分别为16pl type='#_x0000_t75'gt; 和16pr type='#_x0000_t75'gt; 。假设左右相机的像平面位于同一平面上,根据图1和公式(1)即可计算出目标点P于相机之间的距离Z的值:
16B-(xl-xr)Z-f=BZ鈬抁=fBxl-xr type='#_x0000_t75'gt;
公式(1)
图一:视差测距原理 |
其中16xl-xr type='#_x0000_t75'gt; 定义为视差值。
立体匹配是立体视觉中最困难的一步。客观景物被投影为二维图像时,景物的丰富信息(如光照背景,几何形状,环境特征,畸变等)最终以像素的灰度值反映,立体匹配是典型的视觉计算病态问题,因此对图像无歧义的匹配是相当困难的。在立体匹配视觉系统的原理基础上,根据匹配的约束条件就可以对选定的匹配基元进行匹配。匹配算法是立体匹配技术的核心。常用的算法分为基于区域的立体匹配算法和基于全局的立体匹配算法。
基于区域的立体匹配通常是在一个设定的窗口基础上来完成,以窗口中提取的特征向量为基础进行匹配。对于窗口来说,窗口越大信息量越多,匹配精度越高,但会带来大量的复杂计算,影响整体算法的运行速度。常用的方法有取绝对差值和 SAD、差值平方和 SSD、归一化相关系数 NCC、零均值绝对差值和 ZSAD 等匹配函数,详见公式(2):
16SAD=j=m|I1(u i,v j)-I2(u d i,v j)| type='#_x0000_t75'gt;
16SSD=j=m(I1(u i,v j)-I2(u d i,v j))2 type='#_x0000_t75'gt;
16NCC=gt;lt;j=mI1(u i,v j)I2(u d i,v j)j=mI1(u i,v j)2lt;gt;i=ngvlt;
文献综述
文 献 综 述
自 20 世纪 70 年代 Marr 首次提出完整的机器视觉系统计算理论框架以来,三维视觉信号备受人们的关注。目前主要应用于四个领域:机器人导航、微操作系统的参数检测、三维测量和虚拟现实。日本东京大学将实时双目立体视觉和机器人整体姿态信息集成,开发了仿真机器人动态行长导航系统,为机器人根据实时情况建立实时地图从而实现障碍物检测。日本冈山大学使用立体显微镜、两个ccd摄像头、微操作器等研制了使用立体显微镜控制微操作器的视觉反馈系统,用于对细胞进行操作,对钟子进行基因注射和微装配等。华盛顿大学与微软公司合作为火星卫星探测者号研制了宽基线立体视觉系统,使探测者号能够在火星上对其即将跨越的几千米内的地形进行精确的定位及导航。
早期的计算机算力不足,立体匹配算法大多采用小窗口的区域匹配,提取的信息也非常简单,多为灰度、颜色等。随着更多先进算法的提出和计算机算力的不断提升,近几年,基于全局的立体匹配算法称为了人们研究的重点。可以提取更加丰富的信息,如:特征值光流场特征、边缘特征、Harris 角点特征等。
平行双目视觉是双目立体配中最常用的模型。设平行放置的左右相机的间距B。点P是现实空间的一个目标点,左右图像的成像点分别为16pl type='#_x0000_t75'gt; 和16pr type='#_x0000_t75'gt; 。假设左右相机的像平面位于同一平面上,根据图1和公式(1)即可计算出目标点P于相机之间的距离Z的值:
16B-(xl-xr)Z-f=BZ鈬抁=fBxl-xr type='#_x0000_t75'gt;
公式(1)
以上是文献综述,课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。