双目立体视觉问题
2008-10-30 20:24
双目立体视觉的研究一直是机器视觉中的热点和难点。使用双目立体视觉系统可以确定任意物体的三维轮廓，并且可以得到轮廓上任意点的三维坐标。因此双目立体视觉系统可以应用在多个领域。现说明介绍如何基于HALCON实现双目立体视觉系统，以及立体视觉的基本理论、方法和相关技术，为搭建双目立体视觉系统和提高算法效率。
双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像，或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像，并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。双目立体视觉系统在机器视觉领域有着广泛的应用前景。
HALCON是在世界范围内广泛使用的机器视觉软件。它拥有满足您各类机器视觉应用需求的完善的开发库。HALCON也包含Blob分析、形态学、模式识别、测量、三维摄像机定标、双目立体视觉等杰出的高级算法。HALCON支持Linux和Windows，并且可以通过C、C++、C#、Visual Basic和Delphi语言访问。另外HALCON与硬件无关，支持大多数图像采集卡及带有DirectShow和IEEE 1394驱动的采集设备，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉应用软件。
一．双目立体视觉相关基本理论说明
1．1 双目立体视觉原理
双目立体视觉三维测量是基于视差原理，图1所示为简单的平视双目立体成像原理图，两摄像机的投影中心的连线的距离，即基线距为b。摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处，坐标系如图1所示。事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后，图1中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f处，这个虚拟的图像平面坐标系O1uv的u轴和v轴与和摄像机坐标系的x轴和y轴方向一致，这样可以简化计算过程。左右图像坐标系的原点在摄像机光轴与平面的交点O1和O2。空间中某点P在左图像和右图像中相应的坐标分别为
P1(u1,v1)和P2(u2,v2)。假定两摄像机的图像在同一个平面上，则点P图像坐标的Y坐标相同，即v1=v2。由三角几何关系得到:
上式中（x c，y c，z c）为点P在左摄像机坐标系中的坐标，b为基线距，f为两个摄像机的焦距，（u1,v1）和（u2,v2）分别为点P在左图像和右图像中的坐标。
视差定义为某一点在两幅图像中相应点的位置差:
图1 双目立体成像原理图（平视双目视觉模型）
图2 一般双目立体视觉系统原理图
由此可计算出空间中某点P在左摄像机坐标系中的坐标为：P1
x1c = ( b*u1)/d
y1c = ( b*v1)/d
x1c = ( b*f)/d
同理，可以得到P点在右摄像机坐标系中的坐标为：P2
x2c = ( b*u2)/d
y2c = ( b*v2)/d
z2c = ( b*f)/d
由该2式，如何求得这个点的三维坐标。
因此，只要能够找到空间中某点在左右两个摄像机像面上的相应点，并且通过摄像机标定获得摄像机的内外参数，就可以确定这个点的三维坐标。
1．2 双目立体视觉的系统结构以及精度分析
由上述双目视觉系统的基本原理可知，为了获得三维空间中某点的三维坐标，需要在左右两个摄像机像面上都存在该点的相应点。立体视觉系统的一般结构为交叉摆放的两个摄像机从不同角度观测同一被测物体。图2为原理图。这样通过求得两个图像中相应点的图像坐标，便可以由双目立体视觉测量原理求取三维空间坐标。事实上，获取两幅图像也可以由一个摄像机实现，如一个摄像机通过给定方式的运动，在不同位置观测同一个静止的物体，或者通过光学成像方式将两幅图像投影到一个摄像机，都可以满足要求。
各种双目视觉系统结构各有优缺点，这些结构适用于不同的应用场合。对要求大测量范围和较高测量精度的场合，采用基于双摄像机的双目立体视觉系统比较合适；对测量范围要求比较小，对视觉系统体积和质量要求严格，需要高速度实时测量对象，基于光学成像的单摄像机双目立体视觉系统便成为最佳选择。
基于双摄像机的双目立体视觉系统必须安装在一个稳定的平台上，在进行双目视觉系统标定以及应用该系统进行测量时，要确保摄像机的内参(比如焦距)和两个摄像机相对位置关系不能够发生变化，如果任何一项发生变化，则需要重新对双目立体视觉系统进行标定。
视觉系统的安装方法影响测量结果的精度。测量的精度可由下式得出:
上式中⊿z表示测量得出的被测点与立体视觉系统之间距离的精度，z指被测点与立体视觉系统的绝对距离，f指摄像机的焦距，b表示双目立体视觉系统的基线距，⊿d表示被测点视差精度。
为了得到更高的精度，应该使摄像机的焦距f以及基线长度b增大，同时应该使被测物体尽可能的靠近立体视觉系统。另外，这个精度和视差的精度有直接的关系。在HALCON 中一般情况下视差结果可以精确到1/5~1/10个像素，如果一个像素代表7.4μm那么视差的精度可以达到1μm。图3表示深度测量的精度和各个参数之间的关系（假设视差精度为1μm）。
如果b和z之间的比值过大，立体图像对之间的交迭区域将非常小，这样就不能够得到足够的物体表面信息。b/z可以取的最大值取决于物体的表面特征。一般情况下，如果物
体高度变化不明显，b/z可以取的大一些；如果物体表面高度变化明显，则b/z的值要小一些。（如何确定b/z的取值范围？从多少到多少？10~1？）无论在任何情况下，要确保立体图像对之间的交迭区域足够大并且两个摄像机应该大约对齐，也就是说每个摄像机绕光轴旋转的角度不能太大。
图3 深度测量精度与各个参数之间的关系
图4 校正后的双目立体视觉系统
1．3 双目立体视觉系统标定
摄像机内参数的标定和单目视觉系统标定一致，双目立体视觉系统的标定主要是指摄像机的内部参数标定后确定视觉系统的结构参数R和T（即两个摄像机之间的位置关系，R和T分别为旋转矩阵和平移向量）。（在线阵扫描成像方案中，是否也存在旋转矩阵？）一般方法是采用标准的2D或3D精密靶标，通过摄像机图像坐标与三维世界坐标的对应关系求得这些参数。具体的标定过程如下:
1、将标定板放置在一个适当的位置，使它能够在两个摄像机中均可以完全成像。通过标定确定两个摄像机的内部参数以及他们的外部参数（R1、T1与R
2、T2），则R1、T1表示左摄像机与世界坐标系的相对位置，R2、T2表示右摄像机与世界坐标系的相对位置。
2、假定空间中任意一点在世界坐标系、左摄像机坐标系和右摄像机坐标系下的非齐次坐标分别为x w、x1、x2，则：
消去x w，得到:
两个摄像机之间的位置关系R、T可以用以下关系式表示:
1．4 双目立体视觉中的对应点匹配
由双目立体视觉系统原理可以看出：双目立体视觉是建立在对应点的视差基础之上，因此左右图像中各点的匹配关系成为双目立体视觉技术的一个极其重要的问题。然而，对于实际的立体图像对，求解对应问题极富挑战性，可以说是双目立体视觉中最困难的一步。为了能够增加匹配结果的准确性以及匹配算法的速度，在匹配过程中通常会加入下列几种约束：
（1）极线约束。在此约束下，匹配点已经位于两副图像中相应的极线上。
（2）唯一性约束。两副图像中对应的匹配点应该有且仅有一个。
（3）视差连续性约束。除了遮挡区域和视差不连续区域外，视差的变化都是平滑的。
（4）顺序一致性约束。位于一副图像极线上的系列点，在另一幅图像中极线上有相同的顺序。
图像匹配的方法有基于图像灰度（区域）的匹配、基于图像特征的匹配和基于解释的匹配，或者多种方法结合的匹配。
二．使用HALCON进行双目立体视觉测量
本节以电路板高度测量为例，讲述在HALCON中如何方便快捷地实现高效双目立体视觉测量（图像为640*480）。
2．1 双目立体视觉系统安装
根据1.2节中对双目立体视觉系统结构分析以及精度的分析，在确保两个立体图像对有足够大的交迭区域的同时（如何量化交迭区域），根据待测物体表面形态以及精度要求，设计合理的双目立体视觉系统安装方案（图5）。然后将双目立体视觉系统安装在一个稳定的平台上，确保开始标定后，摄像机的焦距以及摄像机的相对关系都不发生变化。
2．2 双目立体视觉系统标定
为了进行视觉系统的标定，需要得到空间点的三维坐标以及该点在左右两幅图像中坐标的对应关系（这个空间点指得是哪个？如何得到？是不是定标板上的一个给定点？），另外还需要给定两个摄像机的初始参数。拍摄标定板图像时，要保证标定板在左右两个摄像机中都能够完整成像。
如果使用HALCON标准标定板，首先可以通过函数find_caltab()在标定板图像中分离出标定板区域，然后利用find_marks_and_pose()算子，该算子通过亚象素阈值、亚象素边缘提取、圆心确定等一系列操作，计算标定板上每个点的图像坐标以及标定板与摄像机之间大约的位置关系，即摄像机的外参初始值。其中使用find_caltab()分离标定板区域，运算时间大约为5ms；find_marks_and_pose()计算标定板上49个标志点的坐标大约需要时间为40ms；计算坐标精度为亚象素级，如某标志点在左摄像机图像坐标系中坐标为
(198.612619165, 344.142354438)，右摄像机图像坐标系中相应点坐标为(212.140195587, 226.377754012)。如果使用自定义的标定板，可以使用HALCON中的图像滤波、亚象素边缘及线提取、亚象素轮廓处理等基本函数开发算法，求取标志点的坐标并估算摄像机的外参初始值。
获得标志点相应的坐标以及摄像机的起始参数后，通过调用函数binocular_calibration()来确定两个摄像机的内参数、外参数以及两个摄像机之间的相对位置关系。通过539个标志点坐标的对应关系计算出摄像机各个参数需要的时间为1.6094s，计算误差约为0.02个象素。
2．3 校正立体图像对
为了能够更精确地进行匹配，提高运算的效率，在获得摄像机的内外参数后首先对立体图像对进行校正。校正的过程其实就是将图像投影到一个公共的图像平面上，这个公共的图像平面方向由双目立体视觉系统基线与原始两个图像平面交线的叉集确定。？？？
校正后的图像可以看作是一个虚拟的立体视觉系统（图4）采集的图像对。这个视觉系统中摄像机的光心与实际摄像机一致，只是通过绕光心的旋转使光轴平行，并且视觉系统中两个摄像机的焦距相同。这个虚拟的立体视觉系统就是双目立体视觉原理中提到的最简单的平视双目视觉模型。
HALCON中将标定过程中获得的摄像机的内参以及两个摄像机相对位置关系作为参数，传递给函数gen_binocular_rectification_map()，再将获得的两个图像的映射图传递给函数map_ image()，即可得到校正后的两幅图像，并可获得校正后虚拟立体视觉系统中两个摄像机的内参和外参。其中函数gen_binocular_rectification_map()耗时约为0.3488s，map_image()耗时约为0.0050s。
2．4 获得图像中三维信息
为了得到图像中某点的三维信息，需要在另一幅图像中找到该点的对应点坐标。因此想获得物体的深度信息（即z轴坐标），首先需要对校正后的立体图像对进行匹配。由于经过校正后，两幅图像中的对应点在图像的同一行中，因此在匹配时只需要在相应的行中寻找匹配点。为了得到更佳的匹配结果，如果被测物体表面没有明显的特征信息，则需要测量时在物体表面增加特征点。另外要避免被测物体上重复图案在同一行中。
将校正后的图像以及虚拟立体视觉系统中的摄像机内外参数传递给
binocular_disparity(), 这时可以设置匹配窗大小、相似度计算方式等参数，在匹配中使用图像金字塔提高匹配速度，并且可以自我检测匹配结果的正确性。函数返回一个视差图(物体表面三维信息的表示)和一个匹配分值图(表示匹配结果的准确程度)，函数的运行时间约为0.6051s。
函数binocular_distance()与binocular_disparity()类似，只不过返回一个深度图(物体表面在第一个摄像机坐标系中的深度信息)和一个匹配分值图。图6～图9显示了HALCON 中利用双目立体视觉测量电路板三维信息的过程。
HALCON中另外还有很多关于立体视觉的函数，可以获得图像中某点的三维坐标，另外可以校正倾斜对高度测量的影响等。
三．系统总结说明
以视觉系统为基础的三维外形轮廓的非接触式、高速测量是一个重要的研究方向，双目立体视觉方法是其中一种最常用的方法。本文介绍了双目立体视觉的基本原理，实现方法以及标定和匹配等相关技术，并通过一个典型应用案例讲述了如何使用HALCON方便快速地搭建高效的双目立体视觉系统。双目立体视觉系统的应用领域非常广泛,为了能够将这些技术应用在实际的工程中，需要尽可能提高算法的效率与精度。在HALCON中通过校正立体视觉系统的方法，简化了匹配的复杂度，通过使用图像金字塔以及各种约束提高了算法速度和精度。在已知摄像机内外参的情况下，由两个立体图像对中恢复三维模型需要约1.3s。
另外，HALCON中不仅有匹配、识别、定位、测量和三维等性能杰出的高级算法，还提供了一系列（的）高效的图像处理基本函数，如滤波、亚象素边缘、亚象素轮廓、Blob、分割、形态学、分类器、几何变换，用户可以通过这些基本函数来搭建各种应用中高效实用的算法。
术语
内部参数：包括焦距，
外部参数：R1、T1与R2、T2
Blob分析：
亚象素级：
双目视觉成像原理 1.引言 双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图。 双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。 2.双目立体视觉系统 立体视觉系统由左右两部摄像机组成。如图一所示，图中分别以下标L和r标注左、 右摄像机的相应参数。世界空间中一点A(X，Y，Z)在左右摄像机的成像面C L 和C R 上的像点 分别为al(ul，vl)和ar(ur，vr)。这两个像点是世界空间中同一个对象点A的像，称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点，分别作它们与各自相机的光心Ol和Or的连线，即投影线alOl和arOr，它们的交点即为世界空间中的对象点A(X，Y，Z)。这就是立体视觉的基本原理。 图1：立体视觉系统 3.双目立体视觉相关基本理论说明
3．1 双目立体视觉原理 双目立体视觉三维测量是基于视差原理，图2所示为简单的平视双目立体成像原 理图，两摄像机的投影中心的连线的距离，即基线距为b 。摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处，坐标系如图2所示。事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后，图2中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f 处，这个虚拟的图像平面坐标系O1uv 的u 轴和v 轴与和摄像机坐标系的x 轴和y 轴方向一致，这样可以简化计算过程。左右图像坐标系的原点在摄像机光轴与平面的交点O1和O2。空间中某点P 在左图像和右图像中相应的坐标分别为P1(u1,v1)和P2(u2,v2)。假定两摄像机的图像在同一个平面上，则点P 图像坐标的Y 坐标相同，即v1=v2。由三角几何关系得到: c c 1z x f u = c c 2z ）b -x （f u = v 1 c c 21z y f v v == 上式中（x c ，y c ，z c ）为点P 在左摄像机坐标系中的坐标，b 为基线距，f 为两个摄 像机的焦距，（u1，v1）和（u2，v2）分别为点P 在左图像和右图像中的坐标。 视差定义为某一点在两幅图像中相应点的位置差: 图2：双目立体成像原理图 由此可计算出空间中某点P 在左摄像机坐标系中的坐标为: 因此，只要能够找到空间中某点在左右两个摄像机像面上的相应点，并且通过摄像机标定获得摄像机的内外参数，就可以确定这个点的三维坐标。 双目立体视觉的系统结构以及精度分析 由上述双目视觉系统的基本原理可知，为了获得三维空间中某点的三维坐标，需要在
Bumblebee 双目测量基本原理 一．双目视觉原理： 双目立体视觉三维测量是基于视差原理。 图 双目立体成像原理 其中基线距B=两摄像机的投影中心连线的距离；相机焦距为f 。 设两摄像机在同一时刻观看空间物体的同一特征点(,,)c c c P x y z ，分别在“左眼”和“右眼”上获取了点P 的图像，它们的图像坐标分别为(,)left left left p X Y =，(,)right right right p X Y =。 现两摄像机的图像在同一个平面上，则特征点P 的图像坐标Y 坐标相同，即 left right Y Y Y ==，则由三角几何关系得到： () c left c c rig h t c c c x X f z x B X f z y Y f z ?=???-=???=? ? (1-1) 则视差为：left right D isparity X X =-。由此可计算出特征点P 在相机坐标系下的三维坐标为： left c c c B X x D isp a rity B Y y D isp a rity B f z D isp a rity ? =???= ?? ?= ?? (1-2) 因此，左相机像面上的任意一点只要能在右相机像面上找到对应的匹配点，就可以确定出该点的三维坐标。这种方法是完全的点对点运算，像面上所有点只要存在相应的匹配点，
就可以参与上述运算，从而获取其对应的三维坐标。 二．立体视觉测量过程 1．图像获取 (1) 单台相机移动获取 (2) 双台相机获取：可有不同位置关系（一直线上、一平面上、立体分布） 2．相机标定：确定空间坐标系中物体点同它在图像平面上像点之间的对应关系。 (1)内部参数：相机内部几何、光学参数 (2)外部参数：相机坐标系与世界坐标系的转换 3．图像预处理和特征提取 预处理：主要包括图像对比度的增强、随机噪声的去除、滤波和图像的增强、伪彩色处理等； 特征提取：常用的匹配特征主要有点状特征、线状特征和区域特征等 4．立体匹配：根据对所选特征的计算，建立特征之间的对应关系，将同一个空间物理点在不同图像中的映像点对应起来。 立体匹配有三个基本的步骤组成：1)从立体图像对中的一幅图像如左图上选择与实际物理结构相应的图像特征；2)在另一幅图像如右图中确定出同一物理结构的对应图像特征；3)确定这两个特征之间的相对位置，得到视差。其中的步骤2是实现匹配的关键。 5．深度确定 通过立体匹配得到视差图像之后，便可以确定深度图像，并恢复场景3－D信息。 三．Triclops库中的数据流程 Triclops库中的数据流程如下图所示。系统首先从相机模型中获得raw格式的图像，最终将其处理成深度图像。在系统中有两个主要的处理模块。第一个处理模块是一个应用了低通滤波、图像校正和边缘检测的预处理模块。第二个处理模块用来做立体匹配、结果确认和亚像素插值。最后的处理结果就是一幅深度图像。 1．预处理（Pre-processing）
计算机测量与控制．２０１３．２１（７） Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ＆Ｃｏｎｔｒｏｌ ·１７７５ · 收稿日期：２０１２－１１－２５； 修回日期：２０１３－０１－２３。 基金项目：油气管道受阻瞬态流时空演化规律及智能控制方法研究 （５０９０５１８６）。 作者简介：张 蓬（１９６３－），女，北京人，副教授，主要从事机械电子 工程，机器人控制技术方向的研究。 文章编号：１６７１－４５９８（２０１３）０７－１７７５－０４ 中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标识码：Ａ 机器人双目立体视觉测距技术研究与实现 张 蓬，王金磊，赵 弘 （中国石油大学（北京）机械与储运工程学院，北京 １０２２４９） 摘要：机器人视觉是一种重要的机器人传感技术，主要应用于机器人定位和检测之中；文章阐述了构建机器人双目立体视觉测距系统的方法，并运用Ｌａｂｖｉｅｗ对所设计的系统加以实现；完成了图像的采集、预处理和边缘检测；通过在Ｌａｂｖｉｅｗ中的Ｃ语言接口调用Ｃ算法程序，进行了物体特征识别和目标物体测距的算法实现；实验表明焦距、滤波算法和外围光源都会对测量结果会产生较大影响；在相同检测距离不同焦距时得到的检测精度会有一些偏差；并且加入低通滤波，可增加图像识别的精度，进而使特征点匹配和检测的精度都有所提高，对提高系统的检测精度具有实际意义。 关键词：移动机器人；图像识别；测距；双目立体视觉 Ｒｅｓｅａｒｃｈ ａｎｄ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ Ｒｏｂｏｔｉｃ Ｂｉｎｏｃｕｌａｒ Ｖｉｓｕａｌ Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｚｈａｎｇ Ｐｅｎｇ，Ｗａｎｇ Ｊｉｎｌｅｉ，Ｚｈａｏ Ｈｏｎｇ （Ｃｈｉｎａ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｐｅｔｒｏｌｅｕｍ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １０２２４９，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｒｏｂｏｔ ｖｉｓｉｏｎ ｉｓ ａｎ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｐａｒｔ ｏｆ ｔｈｅ ｒｏｂｏｔ ｓｅｎｓｉｎｇ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ｍａｉｎｌｙ ｕｓｅｄ ｉｎ ｒｏｂｏｔ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒｄｅｓｃｒｉｂｅｓ ａ ｍｅｔｈｏｄ ｔｏ ｂｕｉｌｄ ａ ｒｏｂｏｔ ｂｉｎｏｃｕｌａｒ ｓｔｅｒｅｏ ｖｉｓｕａｌ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ，ａｎｄ ｕｓｅｓ Ｌａｂｖｉｅｗ ｔｏｏｌ ｔｏ ｄｅｓｉｇｎ ａｎｄ ｉｍｐｌｅｍｅｎｔ ａ ｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ ｈａｓ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ，ｐｒｅ－ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ａｎｄ ｉｍａｇｅ ｅｄｇｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ．Ｂｙ ｕｓｉｎｇ Ｃ ｌａｎｇｕａｇｅ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ ｉｎ Ｌａｂｖｉｅｗ，Ｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｂｅ ｕｓｅｄ ｆｏｒ ｏｂｊｅｃｔ ｆｅａｔｕｒｅｓ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ａｎｄ ｔａｒｇｅｔ ｏｂｊｅｃｔｓ ｒａｎｇｉｎｇ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｆｏｃａｌ ｌｅｎｇｔｈ，ｔｈｅ ｆｉｌｔｅｒ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ａｎｄｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ ｌｉｇｈｔ ｓｏｕｒｃｅ ｈａｖｅ ａ ｇｒｅａｔｅｒ ｉｍｐａｃｔ ｏｎ ｔｈｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｒｅｓｕｌｔｓ．Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ ｉｎ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ｄｉｓｔａｎｃｅ ａｎｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｏｃａｌｌｅｎｇｔｈｓ ｈａｓ ａ ｆｅｗ ｏｆ ｄｅｖｉａｔｉｏｎ．Ａｎｄ ａｄｄｉｎｇ ａ ｌｏｗ－ｐａｓｓ ｆｉｌｔｅｒ ｃａｎ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｔｈｅ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｉｍａｇｅ．Ｔｈｅｎ ｆｅａｔｕｒｅ ｐｏｉｎｔｓｍａｔｃｈｉｎｇ ａｎｄ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ ｈａｖｅ ｉｍｐｒｏｖｅｄ．Ｉｔ ｈａｓ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ ｔｏ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｃｃｕｒａｃｙ ｏｆ ｔｈｅ ｓｙｓｔｅｍ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔｓ；ｄｉｓｔａｎｃｅ ｍｅａｓｕｒｉｎｇ；ｂｉｎｏｃｕｌａｒ ｓｔｅｒｅｏ ｖｉｓｉｏｎ ０ 引言 机器人视觉又称为计算机视觉，是一门研究通过图像数据 观察世界的学科。机器人借助各种传感装置（如摄像头，声 纳，里程计，光电编码器等）获取周围场景的图像信息，以感 知和恢复周围的三维环境中的物体的几何形态、颜色、相对位 置、安放姿态和运动等信息，并通过对客观世界的描述，感知 和解释，经过机器人智能运算完成需要完成的任务［１］。机器人 的双目立体视觉技术是基于模仿人眼与人类视觉的立体感知过 程，从两个视点观察同一景物，以获取不同视角下的感知图 像，通过三角测量原理计算图像像素间的位置偏差，以获取景 物的三维信息。双目视觉技术在机器人的定位导航、避障、地 图构建和测距等方面得到了应用。 １ 双目立体视觉的系统组成 双目立体视觉是对同一目标的两幅图像提取、识别、匹配 和解释，重建三维环境信息的过程。双目视觉系统通常由图像 采集、摄像机定标、图像预处理、立体匹配和深度图生成等五 大部分组成。 图像采集即通过光学镜头或红外，超声、Ｘ射线等对周围场 景和物体进行探测成像，得到关于场景和物体的二维或三维数字 图像［２］。空间点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互 关系是由摄像机成像的几何模型决定的，而这些几何模型参数就 是摄像机参数，求解这些参数的过程为摄像机定标［３］。图像预处 理是对原始图像进行处理，例如图像滤波、图像增强、边缘检测 等，以便从图像中抽取诸如焦点，边缘，线条，边界以及色彩等 关于成像的基本特征［４］。立体匹配是寻找同一空间景物在不同视 点下投影图像中像素间的一一对应关系，从立体匹配实现的技术 上考虑，立体匹配可以分为基于区域的匹配和基于特征的匹配。 深度图生成即是深度信息的可视化过程。 ２ 双目立体视觉测距算法 双目立体视觉三维测量是通过计算空间点在两幅图像中的 视差来获取景物的三维坐标值。设空间一点Ｐ在世界坐标系 下的坐为（Ｘ，Ｙ，Ｚ，１），假设两个相同的平行放置的摄像机 镜头光心距离为Ｂ，摄像焦距为ｆ，成像模型如图１所示，摄 像机坐标系的原点Ｏ与左摄像机光心Ｏ１重合，ｘ１—ｙ与ｘ２— ｙ为两成像平面，因水平轴同线，所以Ｙ轴相同［５］。 以立体空间的一个投影面为例，若左右摄像头成像点坐标 分别为（ｘ１，ｙ），（ｘ２，ｙ），那么该点成像平面如图２所示［６］。 通过图２可知在深度ｄ为： ｄ＝ Ｂｆ ｘ２－ｘ１ （１） 据此原理，则可推导出３个投影面坐标：
本技术公开了一种基于双目立体视觉三维重建系统，涉及三维重建系统技术领域；机箱的底部四角处均固定安装有行走轮，机箱的内部分别固定安装有蓄电池与处理计算机，机箱的上端分别固定安装有显示器与安装架，安装架上通过轴承座固定安装有主轴，主轴的下端固定安装有安装齿轮，安装齿轮与驱动齿轮相啮合，驱动齿轮固定安装有驱动电机的轴上，驱动电机通过螺栓安装在安装架上，主轴的上端固定安装有连接轴，连接轴为横向设置，连接轴的两端固定安装有双摄像头，连接轴的中上端固定安装有照明灯；本技术能够实现快速控制，稳定性高，且控制准确，操作简便，能够节省时间；使用方便，结构简单，且效率高，能够在检测时进行补光。 技术要求
1.一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：包括机箱、行走轮、蓄电池、处理计算机、显示器、安装架、驱动齿轮、驱动电机、安装齿轮、主轴、连接轴、双摄像头、照明灯；机箱的底部四角处均固定安装有行走轮，机箱的内部分别固定安装有蓄电池与处理计算机，机箱的上端分别固定安装有显示器与安装架，安装架上通过轴承座固定安装有主轴，主轴的下端固定安装有安装齿轮，安装齿轮与驱动齿轮相啮合，驱动齿轮固定安装有驱动电机的轴上，驱动电机通过螺栓安装在安装架上，主轴的上端固定安装有连接轴，连接轴为横向设置，连接轴的两端固定安装有双摄像头，连接轴的中上端固定安装有照明灯，蓄电池通过导线与处理计算机、显示器的电源端电连接，双摄像头通过导线与处理计算机的输入端电连接，处理计算机的输出端分别与驱动电机、照明灯电连接，显示器与处理计算机的输入、输出端电连接。 2.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述显示器为触摸式显示屏。 3.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述行走轮为减震式万向行走轮。 4.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述驱动电机为低速电机。 5.根据权利要求1所述的一种基于双目立体视觉三维重建系统，其特征在于：所述照明灯为LED灯。 技术说明书 一种基于双目立体视觉三维重建系统 技术领域 本技术属于三维重建系统技术领域，具体涉及一种基于双目立体视觉三维重建系统。 背景技术
双目视觉成像原理
双目视觉成像原理 1.引言 双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图。 双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。2.双目立体视觉系统 立体视觉系统由左右两部摄像机组成。如图一所示，图中分别以下标L和r标注左、右摄像机的相应参数。世界空间中一点A(X，Y，Z)在左右摄像机的成像面C L和C R上的像点分别为al(ul，vl)和ar(ur，vr)。这两个像点是世界空间中同一个对象点A的像，称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点，分别作它们与各自相机的光心Ol和Or的连线，即投影线alOl和arOr，它们的交点即为世界空间中的对象点A(X，Y，Z)。这就是立体视觉的基本原理。
图1：立体视觉系统 3.双目立体视觉相关基本理论说明 3．1 双目立体视觉原理 双目立体视觉三维测量是基于视差原理，图2所示为简单的平视双目 立体成像原理图，两摄像机的投影中心的连线的距离，即基线距为b 。摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处，坐标系如图2所示。事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后，图2中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f 处，这个虚拟的图像平面坐标系O1uv 的u 轴和v 轴与和摄像机坐标系的x 轴和y 轴方向一致，这样可以简化计算过程。左右图像坐标系的原点在摄像机光轴与平面的交点O1和O2。空间中某点P 在左图像和右图像中相应的坐标分别为P1(u1,v1)和P2(u2,v2)。假定两摄像机的图像在同一个平面上，则点P 图像坐标的Y 坐标相同，即v1=v2。由三角几何关系得到: c c 1z x f u = c c 2z ）b -x （f u = v 1 c c 21z y f v v ==
双目立体视觉的水下应用 从图像预处理、相机标定、立体匹配三个方面论述了双目视觉在水下场景的应用，比较了与空气环境中应用的不同，对水下双目视觉发展趋势做了分析。 标签：水下双目视觉；相机标定；立体匹配 Abstract：This paper discusses the application of binocular vision in underwater scene from three aspects of image preprocessing，camera calibration and stereo matching，compares the application of binocular vision with that in air environment，and analyzes the development trend of underwater binocular vision. Keywords：underwater binocular vision；camera calibration；stereo matching 引言 双目立体视觉技术利用视差理论恢复像素的深度信息和三维坐标，通过获取左右两个视角下同时采集的两幅图像恢复三维场景信息，还原真实的三维世界，为导航提供目标的位置信息描述，是被动式视觉测量技术的一种。作为计算机视觉的一个重要分支，双目立体视觉技术模型简洁，运算高效，有着广阔的应用前景。而随着海洋科学技术的发展和人类对海洋资源探索的逐渐深入，双目视觉技术逐渐被应用到海洋探测，在对水下目标的监控、海底地形测绘、海流测量、水下军事设施的探测和侦查等方面都有着广泛的应用。 双目立体视觉系统模拟人眼，通过三角测量原理来获取图像的视差，进而得到目标三维信息，一般由以下几个功能模块组成：图像采集，相机标定，立体匹配，三维重建。常规的双目视觉大多是在单一介质的空气中，而由于水下环境的特殊性，往往存在光的散射，吸收效应等不利因素的干扰，相关技术方法也应随环境作适应性调整。本文从图像处理，相机标定，立体匹配这三个方面在水下场景的应用做了论述，阐明了与单一空气介质环境中的不同，并对水下双目立体视觉技术的发展做了展望。 1 成像模型 双目立体视觉用到的模型一般是线性的针孔模型，该模型是双目立体视觉中成像的基本模型，将相机理想化，并把空间点投影视为中心，投影未考虑镜头畸变和环境等其他因素，所以也叫线性摄像机模型。而水下成像模型则是考虑到折射的影响，对此做相应补偿和修正。 在双目立体视觉系统中，为了研究空间点和像点的投影关系，通常会用到4个坐标系：世界坐标系OW-XWYWXW、相机坐标系O-xyz、图像物理坐标系O-XY和图像像素坐标系Of-uv。
基于OpenCV的双目立体视觉测距 基于OpenCV的双目立体视觉测距 论文导读:: 双目立体视觉模型。摄像机标定。立体匹配采用OpenCV库中的块匹配立体算法。目前的测距方法主要有主动测距和被动测距两种方法。论文 关键词: 双目立体视觉，摄像机标定，立体匹配，测距 (一)引言基于计算机视觉理论的视觉测距技术是今后发展的一个重要方向，它在机器人壁障系统、汽车导航防撞系统等领域有着广泛的应用前景。目前的测距方法主要有主动测距和被动测距两种方法。论文采用的是被动测距法。被动测距法是在自然光照条件下，根据被测物体本身发出的信号来测量距离，主要包括立体视觉测距法、单目测距法、测角被动测距法等。立体视觉测距法是仿照人类利用双目感知距离信息的一种测距方法，直接模拟人的双眼处理景物，简便可靠，但该方法的难点是选择合理的匹配特征和匹配准则。双目立体视觉系统采用两台摄像机同时从两个不同视点获取同一景物的多幅图像，即立体图像对，通过测量景物在立体图像对中的视差，再利用双目视觉成像原理就可以计算出目标到摄像机的距离。立体匹配采用OpenCV库中的块匹配立体算法，在得到摄像机参数和匹配点后再利用最小二乘法即可算出三维信息。 (二)双目立体视觉模型首先介绍双目视觉所涉及到三个坐标系: 世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系。世界坐标系中的点坐标记为，摄像机坐标系用表示。图像坐标为摄像机所拍摄到的图像的二维坐标，一般有两种表示方法:
是以像素为单位的图像坐标，是以毫米为单位的图像坐标。建立以毫米为单位的图像坐标是因为坐标只表示了像素在数字图像中的行数和列数，并没有表示出该像素在数字图像中的物理位置论文范文。图1为平行双目视觉模型，即参数相同的两个摄像机平行放置，两光 轴互相平行且都平行于z 轴，x 轴共线摄像机标定，两摄像机光心的距离为 B(即基线距)。图中O 1、O2为左右两摄像机的焦点，I1 、I2为左右摄像机的像平面，P1 、P2 分 别是空间点P在左右像平面上的成像点，f是摄像机的焦距。若视差d 定义为?P1- P2?,则点P到立体视觉系统的距离为: 图1 平行双目视觉模型 (三)摄像机标定摄像机标定是为了建立三维世界坐标与二维图像坐标之间的 一种对应关系。系统采用两个摄像机进行图像采集，设定好两个摄像机之间的距离(即基线距)，用摄像机同时采集放在摄像机前的标定物。摄像机标定采用的是张正友的标定方法，棋盘格大小为30mm30mm，角点数为117。标定板的规格如图2所示。图2 平面标定板规格张正友的标定方法需要摄像机从不同角度拍摄标定板 的多幅图像。由于两个摄像机是向前平行放置的，且基线距固定，所以只需摆放标定板的位置变化即可。摄像机为针孔成像模型，则空间点与图像点之间的映射关系为: 为方便计算，使标定板所在平面的Z坐标均为0，即Z=0的平面，则上式可变为: 其中，A为摄像机的内参矩阵，为摄像机外参矩阵，s为尺度因子。令,,则上 式可写为: 其中，为透视投影矩阵，它是标定板上的点和其像点之间的映射。在已知空 间点和其对应像点后，可根据最小二乘方程，采用Levenberg-Marquardt算法求解
双目立体视觉技术的实现及其进展 摘要：阐述了双目立体视觉技术在国内外应用的最新动态及其优越性。指出双目体视技术的实现分为图像获取、摄像机标定、特片提取、立体匹配和三维重建几个步骤，详细分析了各个步骤的技术特点、存在的问题和解决方案，并对双目体视技术的发展做了展望。 关键词：双目立体视觉计算机视觉立体匹配摄像机标定特征提取 双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支，即由不同位置的两台或者一台摄像机（CCD）经过移动或旋转拍摄同一幅场景，通过计算空间点在两幅国像中的视差，获得该点的三维坐标值。80年代美国麻省理工学院人工智能实验室的Marr提出了一种视觉计算理论并应用在双睛匹配上，使两张有视差的平面图产生在深度的立体图形，奠定了双目立体视觉发展理论基础。相比其他类的体视方法，如透镜板三维成像、投影式三维显示、全息照相术等，双目本视直接模拟人类双眼处理景物的方式，可靠简便，在许多领域均极具应用价值，如微操作系统的位姿检测与控制、机器人导航与航测、三维测量学及虚拟现实等。 1 双目体视的技术特点 双目标视技术的实现可分为以下步骤：图像获取、摄像机标定、特征提取、图像匹配和三维重建，下面依次介绍各个步骤的实现方法和技术特点。 1.1 图像获取 双目体视的图像获取是由不同位置的两台或者一台摄像机（CCD）经过移动或旋转拍摄同一幅场景，获取立体图像对。其针孔模型如图1。假定摄像机C1与C2的角距和内部参数都相等，两摄像机的光轴互相平行，二维成像平面X1O1Y1和X2O2Y2重合，P1与P2分别是空间点P在C1与C2上的成像点。但一般情况下，针孔模型两个摄像机的内部参数不可能完成相同，摄像机安装时无法看到光轴和成像平面，故实际中难以应用。 上海交大在理论上对会摄式双目体视系统的测量精度与系统结构参数之间的关系作了详尽分析，并通过试验指出，对某一特定点进行三角测量。该点测量误差与两CCD光轴夹角是一复杂的函数关系；若两摄像头光轴夹角一定，则被测坐标与摄像头坐标系之间距离越大，测量得到点距离的误差就越大。在满足测量范围的前提下，应选择两CCD之间夹角在50℃～80℃之间。 1.2 摄像机的标定 对双目体视而言，CCD摄像机、数码相机是利用计算机技术对物理世界进行重建前的基本测量工具，对它们的标定是实现立体视觉基本而又关键的一步。通常先采用单摄像机的标定方法，分别得到两个摄像机的内、外参数；再通过同一世界坐标中的一组定标点来建立两个摄像机之间的位置关系。目前常用的单摄像机标定方法主要有： （1）摄影测量学的传统设备标定法。利用至少17个参数描述摄像机与三维物体空间的结束关系，计算量非常大。 （2）直接线性变换性。涉及的参数少、便于计算。 （3）透视变换短阵法。从透视变换的角度来建立摄像机的成像模型，无需初始值，可进行实时计算。 （4）相机标定的两步法。首先采用透视短阵变换的方法求解线性系统的摄像机参数，再以求得的参数为初始值，考虑畸变因素，利用最优化方法求得非线性解，标定精度较高。 （5）双平面标定法。 在双摄像机标定中，需要精确的外部参数。由于结构配置很难准确，两个摄像机的距离
双目视觉的图像立体匹配系统文档 1 引言 计算机视觉技术的发展将光与影的艺术和计算机的逻辑性紧密结合起来，而双目立体视觉技术更将这种结合从平面二次元上升到立体的角度，为我们的生产生活提供了新的技术和工具，例如已经被普遍运用的3D电影技术，研发中的虚拟现实、谷歌视觉眼镜、汽车自动驾驶技术，即将上市的淘宝虚拟实景购物等，不断改变着我们的生活，另外双目立体视觉在军事、医学、工业等领域都有其重要的作用，是机器感知物体几何层级的基础，因此对双目视觉的理论研究成为推动立体视觉乃至计算机视觉技术在各个领域创造更高价值的重要因素。 在双目视觉的研究和运用中，最重要的一个阶段无疑为将平面图像转化为可计算机可识别的立体模型，这里将用到立体匹配技术，目前双目视觉研究领域用到的立体匹配算法及其衍生算法有很多种，算法的效率和匹配精度将直接影响到算法运用的响应时间和准确度[1]，当今各种视觉智能设备的发展需要将立体匹配过程直接嵌入到单片机中，这种场景下，算法的效率和匹配精度将直接决定不同运算性能的嵌入式设备的选择和产品推广后的用户体验度，也将直接决定设备成本，因此研究出更加速度快、精度高的立体匹配算法在各领域都具有划时代的重要意义。 2 系统方案设计 2.1 双目视觉的图像立体匹配系统 说起立体视觉系统，要从人的双眼说起，人眼是一个典型的双目视觉系统，每只眼睛是一个摄像机，两只平行的眼睛是两台平行的摄像机，因为两只眼睛的位置不同，看到的图像是有差异的，这个差异就是立体视觉的基础，视觉信号传入大脑，大脑利用其强大的匹配能力，就可以基本确定图像中的物体的立体信息，或者叫做图像的深度信息。随着人们知识和生产生活的发展，需要通过仿真立体视觉的原理，让计算机获取到图像从2D向3D发展，即获取图像的深度信息，以实现一些和空间视觉有关的需求，这就出现了机器立体视觉技术。
双目立体视觉 双目立体视觉的研究一直是机器视觉中的热点和难点。使用双目立体视觉系统可以确定任意物体的三维轮廓，并且可以得到轮廓上任意点的三维坐标。因此双目立体视觉系统可以应用在多个领域。现说明介绍如何基于HALCON实现双目立体视觉系统，以及立体视觉的基本理论、方法和相关技术，为搭建双目立体视觉系统和提高算法效率。 双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像，或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像，并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。双目立体视觉系统在机器视觉领域有着广泛的应用前景。 HALCON是在世界范围内广泛使用的机器视觉软件。它拥有满足您各类机器视觉应用需求的完善的开发库。HALCON也包含Blob分析、形态学、模式识别、测量、三维摄像机定标、双目立体视觉等杰出的高级算法。HALCON支持Linux和Windows，并且可以通过C、C++、C#、Visual Basic和Delphi 语言访问。另外HALCON与硬件无关，支持大多数图像采集卡及带有DirectShow和IEEE 1394驱动的采集设备，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉应用软件。 一．双目立体视觉相关基本理论说明 1．1 双目立体视觉原理 双目立体视觉三维测量是基于视差原理，图1所示为简单的平视双目立体成像原理图，两摄像机的投影中心的连线的距离，即基线距为b。摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处，坐标系如图1所示。事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后，图1中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f处，这个虚拟的图像平面坐标系O1uv的u轴和v轴与和摄像机坐标系的x轴和y轴方向一致，这样可以简化计算过程。左右图像坐标系的原点在摄像机光轴与平面的交点O1和O2。空间中某点P在左图像和右图像中相应的坐标分别为P1(u1,v1)和P2(u2,v2)。假定两摄像机的图像在同一个平面上，则点P图像坐标的Y坐标相同，即v1=v2。由三角几何关系得到: 上式中（xc，yc，zc）为点P在左摄像机坐标系中的坐标，b为基线距，f为两个摄像机的焦距，（u1，v1）和（u2，v2）分别为点P在左图像和右图像中的坐标。 视差定义为某一点在两幅图像中相应点的位置差: 图1 双目立体成像原理图图3 一般双目立体视觉系统原理图
双目立体视觉技术简介 1. 什么是视觉 视觉是一个古老的研究课题，同时又是人类观察世界、认知世界的重要功能和手段。人类从外界获得的信息约有75%来自视觉系统，用机器模拟人类的视觉功能是人们多年的梦想。视觉神经生理学，视觉心里学，特别是计算机技术、数字图像处理、计算机图形学、人工智能等学科的发展，为利用计算机实现模拟人类的视觉成为可能。在现代工业自动化生产过程中，计算机视觉正成为一种提高生产效率和检验产品质量的关键技术之一，如机器零件的自动检测、智能机器人控制、生产线的自动监控等;在国防和航天等领域，计算机视觉也具有较重要的意义，如运动目标的自动跟踪与识别、自主车导航及空间机器人的视觉控制等。人类视觉过程可以看作是一个从感觉到知觉的复杂过程，从狭义上来说视觉的最终目的是要对场景作出对观察者有意义的解释和描述；从广义上说，是根据周围的环境和观察者的意愿，在解释和描述的基础上做出行为规划或行为决策。计算机视觉研究的目的使计算机具有通过二维图像信息来认知三维环境信息的能力，这种能力不仅使机器能感知三维环境中物体的几何信息(如形状、位置、姿态运动等)，而且能进一步对它们进行描述、存储、识别与理解，计算机视觉己经发展起一套独立的计算理论与算法。 2. 什么是计算机双目立体视觉 双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获得的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作视差(Disparity)图像，如图一。 图一、视差（Disparity）图像 双目立体视觉测量方法具有效率高、精度合适、系统结构简单、成本低等优点，非常适合于制造现场的在线、非接触产品检测和质量控制。对运动物体（包括动物和人体形体）测量中，由于图像获取是在瞬间完成的，因此立体视觉方法是一种更有效的测量方法。 双目立体视觉系统是计算机视觉的关键技术之一，获取空间三维场景的距离信息也是计算机视觉研究中最基础的内容。 双目立体视觉的开创性工作始于上世纪的60年代中期。美国MIT的Roberts通过从数字图像中提取立方体、楔形体和棱柱体等简单规则多面体的三维结构，并对物体的形状和空间关系
机器双目视觉中的光学原理 人类的视觉不仅可以分辨出颜色、外形等特征，也可以分辨深度特征，原因在于人有双目，通过双目所看到不同图像的差别，人就可以分辨出物体的深度信息（位于身体的前后）。 单纯一张图片并没有深度信息，读者可以试着将左右食指放置于面前不同距离处（此距离不宜过大否则人可以通过常识判断出小的在远方），然后用一只眼睛观察两个指头的前后关系，一般会很难判断出前后关系，可是睁开双目再次观察，前后关系就一目了然。 本例说明人眼判断深度信息是依靠两只眼睛所获取的图像区别，只有这种差别产生，才能准确分辨前后信息。实际上3d 电影就是通过光学偏振原理为左右眼提供不同的图像信息来产生三维效果的。 双目光学原理有很广泛的应用，在很多自动控制领域可以帮助机器定位，在如机器零件的自动检测、智能机器人控制、生产线的自动监控等;在国防和航天等领域，双目视觉也具有较重要的意义，如运动目标的自动跟踪与识别、自主车导航及空间机器人的视觉控制等。本文就双目视觉的极轴光学原理进行简单的讨论。 立体视觉系统由左右两部摄像机组成。如图所示，图中分别以下标l和r标注左、右摄像机的相应参数。世界空间中一点A(X，Y，Z)在左右摄像机的成像面Cl和Cr上的像
点分别为al(ul，vl)和ar(ur，vr)。这两个像点是世界空间中同一个对象点A的像，称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点，分别作它们与各自相机的光心Ol和Or的连线，即投影线alOl和arOr，它们的交点即为世界空间中的对象点A(X，Y，Z)。这就是立体视觉的基本原理。 在平行光轴的立体视觉系统中，左右两台摄像机的焦距及其它内部参数均相等，光轴与摄像机的成像平面垂直，两台摄像机的x轴重合，y轴相互平行，因此将左摄像机沿着其x轴方向平移一段距离b（称为基线baseline）后与右摄像机重合。 由空间点A及左右两摄像机的光心Ol、Or确定的极平面（Epipolar plane）分别与左右成像平面Cl、Cr的交线pl、pr为共轭极线对，它们分别与各自成像平面的坐标轴ul、ur
基于HALCON的双目立体视觉系统实现 段德山（大恒图像公司） 摘要双目立体视觉的研究一直是机器视觉中的热点和难点。使用双目立体视觉系统可以确定任意物体的三维轮廓，并且可以得到轮廓上任意点的三维坐标。因此双目立体视觉系统可以应用在多个领域。本文将主要介绍如何基于HALCON实现双目立体视觉系统，以及立体视觉的基本理论、方法和相关技术，为搭建双目立体视觉系统和提高算法效率提供了参考。 关键词双目视觉三维重建立体匹配摄像机标定视差 双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像，或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像，并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息，重建物体三维轮廓及位置。双目立体视觉系统在机器视觉领域有着广泛的应用前景。 HALCON是在世界范围内广泛使用的机器视觉软件。它拥有满足您各类机器视觉应用需求的完善的开发库。HALCON也包含Blob分析、形态学、模式识别、测量、三维摄像机定标、双目立体视觉等杰出的高级算法。HALCON支持Linux和Windows，并且可以通过C、C++、C#、Visual Basic和Delphi语言访问。另外HALCON与硬件无关，支持大多数图像采集卡及带有DirectShow和IEEE 1394驱动的采集设备，用户可以利用其开放式结构快速开发图像处理和机器视觉应用软件。 一．双目立体视觉相关基本理论介绍
1．1 双目立体视觉原理 双目立体视觉三维测量是基于视差原理，图1所示为简单的平视双目立体成像原理图，两摄像机的投影中心的连线的距离，即基线距为b。摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处，坐标系如图1所示。事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后，图1中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f处，这个虚拟的图像平面坐标系O1uv的u轴和v轴与和摄像机坐标系的x轴和y轴方向一致，这样可以简化计算过程。左右图像坐标系的原点在摄像机光轴与平面的交点O1和O2。空间中某点P在左图像和右图像中相应的坐标分别为P1(u1,v1)和P2(u2,v2)。假定两摄像机的图像在同一个平面上，则点P图像坐标的Y坐标相同，即v1=v2。由三角几何关系得到： 上式中（xc，yc，zc）为点P在左摄像机坐标系中的坐标，b为基线距，f为两个摄像机的焦距，（u1，v1）和（u2，v2）分别为点P在左图像和右图像中的坐标。 视差定义为某一点在两幅图像中相应点的位置差：
计算机双目立体视觉 双目立体视觉技术是仿照人类利用双目线索感知深度信息的方法，实现对三维信息的感知。为解决智能机器人抓取物体、视觉导航、目标跟踪等奠定基础。 双目立体视觉（Binocular Stereo Vision ）是机器视觉的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点之间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。融合两只眼睛获取的图像并观察它们之间的差别，使我们可以获得明显的深度感，建立特征间的对应关系，将同一空间物理点在不同图像中的映像点对应起来，这个差别，我们称作为视差（Disparity ）图像。 双目立体视觉系统 立体视觉系统由左右两部摄像机组成，如图，世界空间中的一点A(X,Y ,Z)在左右摄像机的成 像面1C 和r C 上的像点分别为）（111,v u a 和） （r r r v u a ,。这两个像点是世界空间中同一个对象点A 的像，称为“共轭点”。知道了这两个共轭像点，分别作它们与各自相机的光心1O 和r O 的连线，即投影线11O a 和r r O a ，它们的交点即为世界空间中的对象点A 。这就是立体视觉的基本原理。 双目立体视觉智能视频分析技术 恢复场景的3D 信息是立体视觉研究中最基本的目标，为实现这一目标，一个完整的立体视觉系统通常包含六个模块：图像获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配、三维恢复和视频
分析（运动检测、运动跟踪、规则判断、报警处理）。 图像获取（Image Acquisition ） 数字图像的获取是立体视觉的信息来源。常用的立体视觉图像一般为双目图像，有的采用夺目图像。图像的获取方式有很多种，主要有具体运用的场合和目的决定。立体图像的获取不仅要满足应用要求，而且考虑视点差异、光照条件、摄像机的性能和场景特点等方面的影像。 摄像机标定（Camera Calibration ） 图像上每一点的亮度反映了空间物体表面某点反射光的强度，而该点在图像上的位置则与空 间物体表面相应点的几何位置有关。这些位置的相互关系由摄像机成像几何模型来决定。该几何模型的参数称为摄像机参数，这些参数必须由实验与计算来确定，实验与计算的过程称为摄像机定标。 立体视觉系统摄像机标定是指对三维场景中对象点在左右摄像机图像平面上的坐标位置）（111,v u a 和） （r r r v u a ,与其世界空间坐标A （X, Y , Z ）之间的映射关系的确立，是实现立体视觉三维模型重构中基本且关键的一步。 特征提取（Feature Acquisition ） 特征提取的目的是获取匹配得以进行的图像特征，图像特征的性质与图像匹配的方法选择有着密切的联系。目前，还没有建立起一种普遍适用的获取图像特征的理论，因此导致了立体视觉研究领域中匹配特征的多样化。像素相位匹配是近二十年才发展起来的一类匹配算法。相位作为匹配基元，本身反映着信号的结构信息，对图像的高频噪声有很好的一直作用，适于并行处理，能获得亚像素级精度的致密视差。但存在相位奇点和相位卷绕的问题，需加入自适应滤波器解决。或者是像素的集合，也可以是它们的抽象表达，如图像的结构、图像的目标和关系结构等。常用的匹配特征主要有点状特征、线装特征和区特征等几种情形。 一般而言，尺度较大的图像特征蕴含较多的图片信息，且特征本身的数目较少，匹配效率高；但特征提取和描述过程存在较大的困难，定位精度也较差。而对于尺度较小的图像特征来说，对其进行表达和描述相对简单，定位的精度高；但由于特征本身数码较多，所包含的图像信息少，在匹配时需要采用较为严格的约束条件和匹配策略，一尽可能的减少匹配歧义和提高匹配效率。总的来说，好的匹配特征应该具有要可区分性、不变性、唯一性以及有效解决匹配歧义的能力。 图像匹配（Image Matching ） 在立体视觉中，图像匹配是指将三维空间中一点A （X, Y , Z ）在左右摄像机的成像面1C 和r C 上的像点）（111,v u a 和） （r r r v u a ,对应起来。图像匹配是立体视觉中最重要也是最困难的问题，一直是立体视觉研究的焦点。当空间三维场景经过透视投影（Perspective Projection ）变换为二维图像时，同一场景在不同视点的摄像机图像平面上成像会发生不同程度的扭曲和变形，而且场景中的光照条件、被测对象的几何形状和表面特性、噪声干扰和畸变、摄像机特性等诸多因素的影响都被集中体现在单一的图像灰度值中。显然，要包含了如此之多不利因素的图像进行精准的匹配是很不容易的。
西安邮电大学 毕业设计（论文）题目：双目立体视觉中的三维重建 系别：自动化学院 专业：测控技术与仪器 班级：测控0802班 学生姓名：吕海斌（07） 导师姓名：江祥奎职称：讲师 起止时间：2012年3月8日至2012年6月20
诚信声明书 本人声明：我将提交的毕业论文《双目立体视觉中的三维重建》是我在指导教师指导下独立研究、写作的成果，论文中所引用他人的无论以何种方式发布的文字、研究成果，均在论文中加以说明：有关教师、同学和其他人员对本文的写作、修订提出过并为我再论文中加以采纳的意见、建议，均已在我的致谢中加以说明并深致谢意。 论文作者吕海斌时间：2012年6 月7 日 指导教师已阅时间：年月日
西安邮电大学 毕业设计(论文)任务书 学生姓名吕海斌指导教师江祥奎职称讲师 院别自动化学院专业测控0802 题目双目立体视觉中的三维重建 任务与要求 本题目要求在搭建双目立体视觉平台的基础上，通过OpenGL和MATLAB联合编程实现三维重建功能。具体任务分解如下： 1．查找文献，学习和掌握三维重建方法； 2．完成三维重建的MATLAB编程，并对实验数据进行相关分析；3．通过OpenGL，实例编程实现三维重建； 4．通过OpenGL和MATLAB联合编程，完成三维重建； 开始日期2011年12月10日完成日期2012年6月25日 院长(签字) 2012 年12 月日
西安邮电大学 毕业设计 (论文) 工作计划 学生姓名__吕海斌_指导教师__江祥奎__职称__讲师_ 院别____自动化学院____专业____测控0802___ 题目_____ 双目立体视觉中的三维重建 工作进程