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稳定高精度的双目立体视觉测量系统标定方法作者：马俊来源：《电子技术与软件工程》2015年第21期摘要为了稳定和提高双目立体视觉测量系统的精度，提出了一种便于操作的较为简单的规范性流程，其主要是通过对平面板标定理论，对摄像机左右两个内部参数进行确定，然后通过确定的内部参数作为双目标定的参考，在多视角这个前提下，完成对双目测量系统外部参数的标定。
双目立体视觉测量系统标定方法在提高双目测量系统的精度上具有积极的作用，在整个标定过程中，双目测量系统参数是保证高精度的重要因素，该方法在双目立体视觉测量的工业化检验中应该得到广泛的应用，下面进行如下的研究。
【关键词】双目立体视觉测量系统内参线双目立体视觉作为计算机研究领域重要组成部分，它认知这个客观世界是依据直接模拟人类肉眼所看见的视觉系统，在关于微操作系统的控制、机器人高科技导航与航测、模拟虚拟世界、三维非接触测量的方面都发挥极大的作用。
通过模仿人眼睛视觉功能对被观测物体尺寸进行测量，以及工具是CCD视觉传感器来完成测量的整个过程。
图像信息输入、摄像机位置标定、立体系统化匹配、三维尺寸重新构建、结果输出部分组成整个测量系统。
1 对双目立体视觉的认识及重新构建方法探讨计算机视觉的含义是指通常我们所提到的关于人工智能化、计算机科学技术、图象处理技术、以及模式认知识别等各个领域的交叉学科。
所包含的双目视觉是直接模拟了人类双眼视觉的生理基本结构，更有尺寸微小、成本颇低、功耗小且效率高等特点。
在空间物体的三维测量等方面更是有广阔、无可取代的发展前途。
现如今世界上最火热的话题之一也是对双目立体视觉的探讨，实际上的应用更加广泛，摄影机标定、图像显示预先处理、立体化匹配和三维数据重新构建，更是对这一系列进行更深的数据试验。
通过研究摄影头硬件原理和对摄像头进行的各种测试，选择设计并制定了双目视觉试验机构，主要目的是组建了双目立体视觉试验系统，更制作了高精度的相片编订模板，提出了可以实现对双目立体视觉系统的低成本、高精度标定的一种二次标定的方法。
双目视觉传感器系统视觉检测广泛地应用于工件的完整性、表面平整度的测量:微电子器件(IC芯片、PC板、BGA)等的自动检测;软质、易脆零部件的检测;各种模具三维形状的检测;机器人的视觉导引等。
最具有吸引力的是由视觉传感器阵列组成的大型物体(如白车身)空间三维尺寸多传感器视觉检测系统。
双目视觉传感器由两台性能相同的面阵CCD摄像机组成,基于立体视差的原理,可完成视场内的所有特征点的三维测量,尤其是其它类型的视觉传感器所不能完成的测量任务,如圆孔的中心、三棱顶点位置的测量等。
因此,双目视觉传感器是多传感器视觉检测系统的主要传感器之一。
要实现双目视觉传感器直接测量大型物体关键点的三维测量,就必须知道传感器的内部参数(摄像机的参数)、结构参数(两摄像机间的位置关系)及传感器坐标系与检测系统的整体坐标系的关系(即全局标定)。
因此,在实际测量之前,先要对摄像机进行参数标定。
一般方法是,传感器被提供给整个系统使用前,就离线完成传感器的内部参数及结构参数的标定,采用一标准二维精密靶标及一维精密导轨,通过移动导轨来确定坐标系的一个坐标,通过摄像机的像面坐标及三个世界坐标的对应关系求得这些参数。
这种方法的缺点是:标定过程中,需要精确调整靶标与导轨的垂直关系,而且需多次准确移动导轨;同时标定过程的环境与实际测量的情形有差异;传感器在安装的过程中,易引起部分参数的变化,需多次的拆卸;摄像机还需进行全局标定。
由此可知标定的劳动强度大,精度难以保证。
本文提出了一种现场双目传感器的标定方法,只需先确定摄像机的部分不易变化的参数,其它参数在摄像机安装到整个系统后进行标定。
该方法大大地减少了上述因素的影响,能得到满意的标定精度。
双目视觉测量探头由2个CCD摄像机和1个半导体激光器组成，如下图所示。
半导体激光器作为光源,它发射出一点光源射到一柱状透镜上后变成一条直线。
该线激光投射到工件表面,作为测量标志线。
激光波长为650 nm,其扫描激光线宽约为1mm。
收稿日期:2008-09-18;修回日期:2008-12-05基金项目:国家自然科学基金(10676029)作者简介:于 勇(1985-),男,山东安丘人,硕士研究生,研究方向为机器视觉;张 晖,博士,副教授,研究方向为数据挖掘与模式识别;林茂松,硕士,副教授,研究方向为机器视觉与图像处理。
基于双目立体视觉三维重建系统的研究与设计于 勇,张 晖,林茂松(西南科技大学计算机科学与技术学院,四川绵阳621010)摘 要:基于双目的立体视觉方法,介绍了一套由双工业CCD 构成的立体视觉系统,设计了一套切实可行的三维重建系统方案,其中包括图像获取模块,基于OpenCV 的摄像机标定系统,SIFT 算法实现特征点提取与立体匹配,深度信息计算,OpenGL 三维模型重构几大模块。
系统各模块经过试验测试和验证,能够通过两幅图像恢复出物体三维可见表面几何形状,充分发挥了OpenCV 函数库的功能,基本上能满足三维重建目标的要求,尤其对城市景观的三维重建有较大应用价值。
关键词:三维重建;双目视觉;OpenCV ;张正友标定;SIFT 算法中图分类号:T P18 文献标识码:A 文章编号:1673-629X(2009)06-0127-04Research and Design of the 3D Reconstruction SystemBased on Binocular Stereo VisionYU Yong,ZH ANG H ui,LIN Mao -song(Sch.of Computer Sci.&T ech.,Sout hw est U niversity of Sci.and T ech.,M ianyang 621010,China)Abstract:Based on binocular stereo vision m ethods,introduced a th ree-dimensional vis ual sys tem constituted by a pair of i ndustri al CCD,desi gned a practical system of three-dimensional programme,i n cluding image acquisition module,camera calibration system based on the OpenCV,feature extraction and matching based on S IFT algorithm,in-depth information calculated,3D model reconstruction based OpenGL several modules.After the test and verify,i t can restoration 3D vi sible surface geometry of the object through tw o images,give full play to th e OpenCV library functions,it can basical ly meet the requirements of three-di m ensional reconstruction objectives,in par -ticular has a greater value in the urban landscape reconstruction.Key words:3D reconstructi on;bi nocular;OpenCV;Zhengyou Zhang calibration;S IFT0 引 言用立体视觉方法进行三维重建[1],在计算机视觉中是指由两幅或多幅二维图像恢复物体三维可见表面几何形状的方法。
基于opencv的双目视觉影像测量标定方法优化设计作者：吴世迪石成江何万涛来源：《科技创新与应用》2017年第10期摘要：逆向工程技术采用了通过测量实际物体的尺寸转换为3D模型的方法。
文章着眼于长距离广角度下相对低精度的视觉影像测量标定，对此进行了优化设计。
通过CCD摄像机获得平面图像后使用opencv滤波处理，精确识别测量物外观轮廓和激光点，综合激光角度和光斑到像平面的距离求解相机在世界坐标系下的参数矩阵。
关键词：结构光测量；相机标定；opencv滤波；轮廓提取1 绪论结构光测量原理及相机标定简介光栅投影仪CCD相机安装位置如图1所示。
从光栅投影仪发出的光栅投射到零坐标平面上经过物体表面轮廓阻挡产生包含高度信息的相位偏移信息的反射光，由CCD相机获取分时多帧图像识别分析后得到像点实际高度。
作为描述被测物体空间位置的绝对坐标系被称为世界坐标系，用来描述摄像机像素平面成像的2D位置关系的平面坐标系称为摄像机坐标系。
摄像机坐标系与世界坐标系的相对位置关系可以用一个旋转矩阵和一个平移向量来描述。
由于测量对象为较大尺寸和较大视角的情况，所以忽略透镜的径向轴向畸变可以得到透视变换矩阵A。
其中[XW YW ZW 1]T为世界坐标系下的三维坐标，[u v 1]T为对应的像平面坐标aij为透视变换矩阵A的元素，化简后得到一个线性方程组。
对于每个世界坐标系下已知其对应关系的图像点，由上述方程组可知，在不少于六个对应坐标点带入后可求解矩阵A。
较多的对应点带入后可以得到更多更多的线性约束关系方程组，用最小二乘法求解矩阵A取值更精确，从而降低误差影响。
基于以上取点需求，引入一种激光测距配合角度旋转的方式完成相机标定。
2 光斑图像采集（1）图2中坐标原点位光源位置，由卡尺和激光测距度数配合安装调试为零位置。
固定在可以水平旋转和竖直垂直于纸面方向旋转的两个旋转台上。
当两个转台安不同角度旋转定位时，就可以分别取到图示网格状交点的各个位置。
三维重建中双目立体视觉关键技术的研究一、简述随着计算机视觉技术的不断发展，三维重建技术在各个领域得到了广泛的应用，如机器人导航、虚拟现实、医学影像分析等。
双目立体视觉作为一种重要的三维重建方法，具有测量距离和获取深度信息的优势，已经在许多实际应用中取得了显著的成果。
然而双目立体视觉系统在实际应用中面临着许多挑战，如光照变化、视差估计、图像配准等问题，这些问题限制了双目立体视觉技术的发展和应用。
因此研究双目立体视觉中的关键技术，提高其性能和稳定性，对于推动三维重建技术的发展具有重要意义。
本文主要针对双目立体视觉中的关键技术进行研究，包括视差估计、图像配准、光照补偿等方面的算法和技术，以期为双目立体视觉技术的发展提供理论支持和技术支持。
1. 研究背景和意义随着计算机视觉、图像处理和模式识别技术的飞速发展，三维重建技术在众多领域得到了广泛应用，如虚拟现实、增强现实、机器人视觉等。
其中双目立体视觉技术作为三维重建的重要基础，对于提高重建精度和鲁棒性具有重要意义。
然而传统的双目立体视觉技术在实际应用中仍存在诸多问题，如视差计算复杂度高、实时性差、抗干扰能力弱等。
因此研究和发展高效、稳定、抗干扰的双目立体视觉关键技术具有重要的理论价值和实际应用前景。
本文旨在通过对双目立体视觉关键技术的研究，提高现有双目立体视觉系统的性能，为实际应用提供更加精确和稳定的三维重建结果。
同时本文也将探讨双目立体视觉技术在其他领域的潜在应用，如自动驾驶、智能监控等，进一步推动相关技术的发展和创新。
2. 国内外研究现状随着计算机图形学、图像处理、机器学习等领域的快速发展，双目立体视觉技术在三维重建中的应用越来越广泛。
近年来国内外学者在这一领域取得了一系列重要研究成果。
首先在双目立体视觉算法方面，国外研究者提出了许多新的理论框架和方法。
例如美国加州大学伯克利分校的研究人员提出了一种基于深度信息的双目立体视觉算法，该算法能够实时地估计场景中物体的深度信息，从而实现更精确的三维重建。
第35卷，增刊红外与激光工程2006年l o月V bl．35Suppl em em I n厅ar ed a nd Las er E n gi n eer i ng O ct．2006双目视觉测量系统结构参数优化问题研究郭玉波，姚郁(哈尔滨工业大学控制与仿真中心，黑龙江哈尔滨150001)摘要：研究了双目视觉测量系统的结构参数优化问题。
对双目视觉测量的有效视场约束条件进行了数学描述，建立了双目视觉坐标测量系统的数学模型。
在考虑像点提取误差的条件下，利用误差理论建立了测量误差模型，并基于待测量的视场范围要求，定义了测量系统结构参数的优化指标。
最后，通过枚举法进行了优化求解。
关键词：双目视觉；有效视场；数学模型；优化指标中图分类号：11P391．4文献标识码：A文章编号：1007．2276(2006)增A．0506．05s t r uct ur al par am et er opt i m i zat i O n of bi nocul ar V i si onm eas ur i ng syst e mG U O Y u-bo，Y A O Y u(C o nt m l柚d Si m II I缸i o n C锄把r’H盯bin I ns t i t u t c ofl k量l I l o I ogy'H afbi n15000l，C hi哪A bs t r act：T he st r uct l l r al par锄et er opt i m i zat i on i s i l l V est i gat ed i Il t he f i e l d of bi n ocul ar V i si on m e孙u r i ngm甜l em at i c Sys t em．A m at l l em at i c des cr i pt i on is gi V en f br t Ile ea．ec t i V e f i e l d of V i ew of bi nocul ar vi si on，aI l d t hem od el i s e st a bl i s hed f or coor di I l at e s m eas u r i ng s ys t e m．O n t he c ondi t i on of i r I l age ex仃ac t i on e11r or，m e asur i ng er r or m od el i s obt ai l l e d by e玎or t heo叫．Then，t he opt i m i zat i o n i nd ex of s仇l ct ura l par觚l et er s f or m eas ur i ng s yst em is def i ned f or spec i a l m e嬲w i ng r equi r em ent．Fi nal l y，opt i m i zed s t l l l ct ur al par am et er s ar e gi v en by use of enu m er at i on ’m et h od．E彘ct i V e f i e l d of V i ew；M anl锄a t j ca l m odel；0忧i m i zat i on i nd麟K ey w ords：B i l l ocul ar V i s i o n；O引言双目视觉是一种非接触测量技术，基于双目视觉的测量系统结构简单、操作方便、成本较低，并且具有在线、实时三维测量的潜力。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》一、引言双目立体视觉技术是计算机视觉领域中的一项重要技术，其通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，进而实现三维重建。
而立体匹配算法作为双目立体视觉三维重建中的关键技术，其准确性和效率直接影响到三维重建的效果。
本文旨在研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，分析其原理、优缺点及改进方法，为进一步优化三维重建效果提供理论支持。
二、双目立体视觉原理双目立体视觉原理基于视差原理，即通过两个相机从不同角度拍摄同一场景，获取场景的左右两个视图。
通过分析这两个视图中的像素对应关系，可以计算出场景中各点的三维坐标，从而实现三维重建。
其中，立体匹配算法是获取像素对应关系的关键。
三、立体匹配算法研究3.1 算法概述立体匹配算法是双目立体视觉三维重建中的核心算法，其主要任务是在左右视图中寻找对应点。
常见的立体匹配算法包括基于区域、基于特征和基于相位的方法。
这些方法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。
3.2 基于区域的立体匹配算法基于区域的立体匹配算法通过计算左右视图中的像素灰度或颜色差异来寻找对应点。
该方法具有较高的匹配精度，但计算量大，易受光照、噪声等因素的影响。
常见的基于区域的立体匹配算法包括块匹配法、区域生长法等。
3.3 基于特征的立体匹配算法基于特征的立体匹配算法通过提取左右视图中的特征点（如角点、边缘等），然后根据特征点的相似性进行匹配。
该方法具有较高的鲁棒性，对光照、噪声等有一定的抵抗能力。
常见的特征提取方法包括SIFT、SURF等。
3.4 算法优缺点及改进方法每种立体匹配算法都有其优缺点。
例如，基于区域的算法精度高但计算量大；基于特征的算法鲁棒性高但可能丢失部分细节信息。
针对这些问题，研究者们提出了多种改进方法，如结合多种算法的优点进行融合匹配、优化特征提取和匹配策略等。
此外，随着深度学习和人工智能的发展，基于深度学习的立体匹配算法也逐渐成为研究热点，其在复杂场景下的匹配效果有了显著提升。
基于图像处理和计算机视觉的智能双眼立体视觉系统设计智能双眼立体视觉系统是一种基于图像处理和计算机视觉的先进技术，它通过模仿人类视觉系统的方式来实现对物体深度感知和三维重建。
该系统通过采集并处理立体图像，利用双目视觉的视差信息计算物体的深度，从而实现对环境中物体的感知和识别。
在工业、医疗、自动驾驶等领域，智能双眼立体视觉系统具有广泛的应用前景。
一、智能双眼立体视觉系统的基本原理智能双眼立体视觉系统的设计基于两个主要原理：立体成像和视差计算。
1. 立体成像双目摄像头分别拍摄同一场景的两幅图像，模拟了人眼的立体成像过程。
通过左右眼图像间的差异，系统可以重建出目标物体的三维信息。
常用的双目立体成像技术有多种，包括根据红外线结构光、相位差法、时间编码等，这些方法均能有效地获得立体视图。
2. 视差计算视差是指在左右眼图像中物体位置的差异，根据视差可以计算出物体的深度信息。
常用的视差计算算法包括基于窗口匹配的BM算法、SGBM算法、深度神经网络（DNN）等。
这些算法能够快速而准确地提取图像的视差信息，为后续的深度估计提供了重要依据。
二、智能双眼立体视觉系统的功能与应用智能双眼立体视觉系统通过计算机视觉技术的应用，可实现多种功能和应用。
1. 物体三维识别与检测智能双眼立体视觉系统可以对场景中的物体进行识别和检测。
通过对双眼图像进行立体重建和深度估计，系统能够准确识别物体的形状、位置和尺寸，并能够通过与数据库的匹配实现对物体的分类和检测。
这一功能在工业自动化、安防监控等领域有重要的应用。
2. 增强现实与虚拟现实智能双眼立体视觉系统可以结合增强现实（AR）和虚拟现实（VR）技术，为用户提供更加沉浸式的交互体验。
通过获取场景的三维信息，系统能够实时将虚拟物体与现实场景进行融合，用户可以通过佩戴设备或观看显示器与虚拟物体进行交互，实现更加自然和逼真的AR/VR交互体验。
3. 自动驾驶与智能导航智能双眼立体视觉系统在自动驾驶和智能导航中具有重要应用。
