1、多目视觉多目视觉测量技测量技术开题报告术开题报告 第一章第一章 绪论绪论 1.1 研究研究背景和意义背景和意义 多目视觉测量技术是计算机视觉技术的一个较小的研究分支。 随着计算机运算 能力的提高和图像采集成本的下降，计算机视觉技术发展越来越成熟，应用日益 广泛。多目视觉测量技术通俗来讲，就是通过处理从多个角度采集的图像，获得 场景的深度信息，进而用于三维场景的重建，构建三维立体模型。其中，基于双 目视觉的测量理论尤为成熟，理解了双目视觉，可推及多目视觉技术。本文也将 重点放在双目视觉技术的研究上。 多目视觉测量技术相对于一般测量技术具有非接触，高进度，高效率，自动化 程度高的特点，具有非常广阔
2、的应用前景。随着机器人技术产业的爆发增长，机 器人具有了非常灵活的运动控制系统，但机器人大多依赖于既有程序，对周围环 境的感知能力几乎为零。机器人迫切需要像人类一样的双眼去感知外界环境，多 目视觉技术正好填补了这项空缺。 首先，多目视觉测量技术在导航中应用广泛。如无人机，Google 的无人驾驶 汽车都是通过采集图像来获取大量的环境信息，进而用于机器的行为控制。这项 技术已经很成熟了，如美国卡梅隆大学的 Navlab 智能车的 RALPH 视觉系统，德 国联邦大学的 VaMoRs 的 BVV 视觉系统， 百度的无人车研究团队的导航系统也是 基于计算机视觉技术。 虚拟现实被认为是下一个朝阳产业，
3、以 3D 眼睛为代表的一系列虚拟现实设备 也融入了多目视觉技术，由此通过平面图像的处理，使人产生 3D 感觉。增强现 实技术是虚拟现实技术的升级版，其中对于真实环境信息的获取，3D 立体环境 的重建都是多目视觉测量系统的具体应用。 当今很火的 3D 打印技术也不例外，只需用户提供从不同角度拍摄的照片，机 器就能自动生成对应的三维模型并打印出来，当然，此项技术构建的三维模型不 是很精确，对拍摄的照片有较高的质量要求。我们可以应用软件感受一下，比如 Google 的 photoscan，smart3D，Autodesk 123D Catch 等。 多目视觉技术的从原理上理解较为简单，可用三角测距的
4、原理概况，难点在于 每幅图像上有上亿的像素点， 三维重建技术是基于若干幅图像上的像素基于匹配 而得到相应的深度信息。所以图像匹配算法直接决定了三维重建能否成功，是多 目视觉测量技术的关键一步。由此也发展出了很多匹配算法，如区域匹配（也叫 稠密匹配） ，特征匹配（也加稀疏匹配） ，相位匹配，在后文我会做相应的介绍。 1 1.2.2 双目立体视觉技术双目立体视觉技术 立体视觉是计算机视觉中的一个重要分支， 一直是计算机视觉研究的重点和热 点之一，它直接模拟了人类视觉处理景物的方式，可以在多种条件下灵活地测量 景物的立体信息，其作用是其他计算机视觉方法所不能取代，对它的研究，无论 是从视觉机理角度还
5、是在工程应用中都具有十分重要的意义。 本文主要研究基于 双目立体视觉的测量技术。 一个比较典型的双目立体视觉检测系统一般以计算机为中心，由光源系统，双 目视觉传感器、高速图像采集系统以及图像处理系统、控制系统等组成。计算机 是整个双目立体视觉检测系统的核心， 它除了控制整个系统的各个模块的正常运 行外，还承担着视觉检测系统的最后结果运算和输出。由图像采集系统输出的数 字图像可以直接传输到计算机， 由计算机采用纯软件方式完成所有的图像处理和 其它计算。如果纯软件处理不能满足视觉检测系统的要求，则需要专用硬件处理 系统，如数字信号处理器(DSP)或者FPGA等设计的全硬件处理器，它可以实时高 速完
6、成各种低层次的图像处理算法，减轻计算机的负荷，提高整个系统的速度。 因此一个实用的双目立体视觉检测系统的结构、性能、处理时间和价格等都必须 根据具体应用而定。 视觉传感器是整个视觉系统信息的直接来源， 它的主要功能是获取视觉系统要 处理的两幅最原始图像。最为常用的图像传感器是面阵或线阵CCD摄像机，它们 具有高分辨率、高灵敏度、可靠性好、几何畸变小、无图像滞后和图像漂移等优 点， 是在线测量应用中非常适宜的图像传感器。 图像采集系统由专用视频解码器、 图像缓冲器以及控制接口电路组成。 它可以实时地将视觉传感器获取的模拟视频 信号转换为数字图像信号，并将图像直接传输给计算机进行显示或处理，或者将 数字图像传输给专用图像处理系统进行视觉信号的实时前端处理。 随着专用视频 解码芯片和FPGA的出现， 现在的大多数高速图像采集系统由少数几个芯片就可以 完成。图像采集系统与计算机的接口采用工业标准总线，如ISA总线，VME总线或 者PCI总线等。使得图像采集系统到计算机的实时图像数据传输成为可能。 1.3 国内外国内外的研究现状的研究现状 计算机视觉作为一个新的交叉学科的是近三四十年前的事，
