第六章双目立体视觉x

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 right c c c x X f z x B X f z y Y f z ⎧=⎪⎪⎪-=⎨⎪⎪=⎪⎩ (1-1)则视差为：left right Disparity 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 Disparity B Y y Disparity B f z Disparity ⎧=⎪⎪⎪=⎨⎪⎪=⎪⎩ (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。

双目立体视觉系统分类一、引言双目立体视觉系统是一种通过模拟人类双眼来感知物体深度的计算机视觉技术。

它模仿了人类的双眼视觉系统，并利用两个相机采集不同视角的图像，通过计算两个图像之间的视差（视点之间的差异），从而获取物体的三维信息。

本文将对双目立体视觉系统的分类进行全面、详细、完整且深入地探讨。

二、传统方法传统的双目立体视觉系统主要包括以下几种分类：1. 匹配算法匹配算法是双目立体视觉系统的核心算法之一。

它通过比较两个图像中对应的像素点（称为对极约束），找到它们之间的匹配关系，在此基础上计算视差。

常见的匹配算法包括：•基于灰度的匹配算法：使用像素灰度值进行匹配，如SAD（Sum of Absolute Differences）和SSD（Sum of Squared Differences）等。

•基于特征点的匹配算法：使用特征点提取算法，如SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded Up Robust Features）等，进行匹配。

2. 深度计算深度计算是双目立体视觉系统的另一个重要任务。

它通过视差计算得到每个像素点的深度信息。

常见的深度计算方法包括：•三角测量法：利用成像几何关系，利用相机的内外参，计算出像素点的三维坐标，从而得到深度信息。

•基于视差图的深度计算：根据视差图，通过一定的数学模型和滤波方法，计算出每个像素点的深度。

3. 重建方法重建方法是将双目立体视觉系统获取的二维图像信息转换为三维点云或三维模型的过程。

常见的重建方法包括：•点云重建：利用深度信息，将每个像素点转化为三维空间中的点，并通过点云生成算法，生成完整的点云模型。

•三维模型重建：利用深度信息，将每个像素点转换为三维空间中的点，并通过三维模型重建算法（如表面重建算法），生成连续的三维模型。

三、深度学习方法随着深度学习的发展，越来越多的研究者开始探索使用深度学习方法解决双目立体视觉任务。

双目立体视觉原理双目立体视觉原理是指人类通过双眼观察同一物体或场景时，由于双眼之间的视差，产生了立体效果，使人能够感知到物体的深度和距离。

这一原理在人类视觉系统中起着至关重要的作用，对于我们理解和感知世界具有重要意义。

首先，我们来了解一下双目立体视觉的基本原理。

人类的双眼分别位于头部的两侧，它们之间的距离大约为6.5厘米。

当我们观察一个物体时，由于双眼的位置差异，两只眼睛所看到的物体会有一定的视差。

这种视差信息会被传输到大脑皮层的视觉中枢，经过大脑的处理和分析，最终形成了我们对物体深度和距离的感知。

另外，双目立体视觉原理还与视网膜上的视觉感受器有关。

人眼的视网膜上布满了感光细胞，其中包括视锥细胞和视杆细胞。

视锥细胞主要负责颜色的感知，而视杆细胞则对光线强弱和运动有较强的感知能力。

在双目观察中，视锥细胞和视杆细胞的协同作用，使我们能够更加准确地感知物体的深度和距离。

除此之外，双目立体视觉还受到了许多外界因素的影响。

比如说光线的照射角度、物体的表面纹理、周围环境的亮度和色彩对我们的立体感知都会产生一定的影响。

因此，双目立体视觉并不是简单地由双眼的位置差异所决定，而是受到了多种因素的综合影响。

在现实生活中，双目立体视觉原理被广泛应用于各个领域。

比如在医学影像学中，医生通过观察患者的双目立体影像，可以更加准确地判断病变的位置和范围。

在航天航空领域，飞行员通过立体视觉可以更加准确地判断飞行器与其他物体的距离和位置，确保飞行安全。

在虚拟现实技术中，利用双目立体视觉原理可以为用户呈现更加逼真的虚拟场景，提升沉浸感和体验效果。

总的来说，双目立体视觉原理是人类视觉系统中的重要组成部分，它使我们能够感知到世界的立体深度和距离，对我们的日常生活和各个领域都具有重要意义。

通过对双目立体视觉原理的深入了解和研究，我们可以更好地应用它，拓展它的应用领域，为人类社会的发展和进步做出更大的贡献。

双目视觉原理
双目视觉（Stereovision）是一种立体的视觉技术，可以让用户在多视角和多空间维度上获得空间位置和大小的信息。

它通过使用两台摄像头拍摄两个不同视角的影像信息，通过算法比较和比对这两个不同视角的信息，减去干扰并进行深度重构，最终能够得到一个立体的深度图。

双目视觉由两个在同一垂直平面上，位置稍有偏移的摄像头或传感器构成，这两台摄像头会从不同角度观察同一个场景，而这两个不同的视角的影像（也称为“Shot本”）会随着安装位置的偏移形成一定的立体视觉差异。

当这两台摄像头所拍摄的影像对比时，我们就可以计算出物体在实际空间中的三维位置。

因此，双目视觉可以被用于机器视觉和深度估计，可以实现物体的检测，跟踪和定位等功能。

双目视觉成像原理1、引言双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)就是机器视觉得一种重要形式,它就是基于视差原理并利用成像设备从不同得位置获取被测物体得两幅图像,通过计算图像对应点间得位置偏差,来获取物体三维几何信息得方法。

融合两只眼睛获得得图像并观察它们之间得差别,使我们可以获得明显得深度感,建立特征间得对应关系,将同一空间物理点在不同图像中得映像点对应起来,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得在线、非接触产品检测与质量控制。

对运动物体(包括动物与人体形体)测量中,由于图像获取就是在瞬间完成得,因此立体视觉方法就是一种更有效得测量方法。

双目立体视觉系统就是计算机视觉得关键技术之一,获取空间三维场景得距离信息也就是计算机视觉研究中最基础得内容。

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与r标注左、右摄像机得相应参数。

世界空间中一点A(X,Y,Z)在左右摄像机得成像面C L与C R上得像点分别为al(ul,vl)与ar(ur,vr)。

这两个像点就是世界空间中同一个对象点A得像,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得光心Ol与Or得连线,即投影线alOl与arOr,它们得交点即为世界空间中得对象点A(X,Y,Z)。

这就就是立体视觉得基本原理。

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就是基于视差原理,图2所示为简单得平视双目立体成像原理图,两摄像机得投影中心得连线得距离,即基线距为b。

摄像机坐标系得原点在摄像机镜头得光心处,坐标系如图2所示。

事实上摄像机得成像平面在镜头得光心后,图2中将左右成像平面绘制在镜头得光心前f处,这个虚拟得图像平面坐标系O1uv得u轴与v轴与与摄像机坐标系得x轴与y轴方向一致,这样可以简化计算过程。

双目立体视觉，在百度百科里的解释是这样解释的：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。

我相信未来的世界一定是三维感知的世界，毕竟二维世界很多情况下不能满足要求的。

一视差 Disparity与深度图那么提到双目视觉就不得不提视差图：双目立体视觉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。

对于视差的理解自己可以体验一下：将手指头放在离眼睛不同距离的位置，并轮换睁、闭左右眼，可以发现手指在不同距离的位置，视觉差也不同，且距离越近，视差越大。

那么提到视差图，就有深度图，深度图像也叫距离影像，是指将从图像采集器到场景中各点的距离（深度）值作为像素值的图像。

获取方法有：激光雷达深度成像法、计算机立体视觉成像、坐标测量机法、莫尔条纹法、结构光法。

那么这里引申一下深度图与点云的区别，点云：当一束激光照射到物体表面时，所反射的激光会携带方位、距离等信息。

若将激光束按照某种轨迹进行扫描，便会边扫描边记录到反射的激光点信息，由于扫描极为精细，则能够得到大量的激光点，因而就可形成激光点云。

深度图像经过坐标转换可以计算为点云数据；有规则及必要信息的点云数据可以反算为深度图像。

两者在一定条件下是可以相互转化的，之前的博客里，有使用PCL库实现过点云提取深度图，当然给出相机参数也是可以由深度图转为点云的。

截图一个深度图：所以深度与视差的关系如下比如绝对差值法绝对差值图的计算方法如下：D=|L-R|式中，L、R和D分别代表左视图、右视图和对应的绝对差值图的亮度值。

绝对差值图并不是严格意义上的视差图，但是它的计算方法最为简单，速度快，它给出的结果可以作为参考。

《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》一、引言随着人工智能技术的不断发展和进步，双目立体视觉技术已经成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。

其中，立体匹配算法作为双目立体视觉三维重建的核心技术，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，以期提高三维重建的准确性和效率。

二、背景及意义双目立体视觉技术是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同一场景的图像信息，进而通过立体匹配算法恢复出场景的三维信息。

立体匹配算法是双目立体视觉技术的核心，其目的是在两个相机获取的图像中寻找对应的像素点，从而得到视差图，进而实现三维重建。

因此，研究立体匹配算法对于提高双目立体视觉技术的准确性和效率具有重要意义。

三、立体匹配算法研究现状目前，立体匹配算法已经成为计算机视觉领域的热点研究方向。

常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法、基于相位的匹配算法等。

这些算法在不同的应用场景中各有优缺点。

近年来，随着深度学习的快速发展，基于深度学习的立体匹配算法成为研究热点。

这些算法通过训练深度神经网络来学习图像之间的对应关系，从而提高了匹配的准确性和鲁棒性。

四、本文研究的立体匹配算法本文研究的立体匹配算法是一种基于区域和特征的混合匹配算法。

该算法首先提取图像中的特征信息，如边缘、角点等，然后在特征匹配的基础上，结合基于区域的匹配算法进行像素级匹配。

具体而言，该算法包括以下步骤：1. 特征提取：利用特征检测算法提取图像中的特征点。

2. 特征匹配：通过计算特征点之间的相似性，找到两个图像中对应的特征点。

3. 基于区域的匹配：在特征匹配的基础上，利用基于区域的匹配算法对像素级进行匹配，得到视差图。

4. 优化与后处理：对得到的视差图进行优化和后处理，以提高三维重建的准确性和效果。

五、实验与分析为了验证本文研究的立体匹配算法的有效性，我们进行了大量实验。

实验数据集包括公开的立体视觉数据集以及实际拍摄的场景图像。

双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是一种通过两只眼睛同时观察物体来获取深度信息的技术。

通过比较两只眼睛看到的图像，可以确定物体的位置和形状，从而实现立体视觉。

这项技术在计算机视觉和机器人领域有着广泛的应用，可以用于三维重建、物体识别、姿态估计等领域。

双目立体视觉匹配的原理是利用人类的双眼视差来获得深度信息。

当一个物体处于距离眼睛较远的位置时，两只眼睛看到的图像有一定的差异，这种差异称为视差。

通过比较两只眼睛看到的图像，可以计算出物体的深度信息。

在计算机视觉中，双目立体视觉匹配也是通过比较两个图像中的像素点来确定它们之间的视差，从而获取深度信息。

在实际应用中，双目立体视觉匹配需要解决许多问题，如计算图像中的像素点之间的视差、处理图像中的噪声和遮挡等。

为了解决这些问题，研究人员提出了许多算法和方法，如卷积神经网络、特征点匹配、立体匹配算法等。

在双目立体视觉匹配中，特征点匹配是一种常用的方法。

该方法通过寻找图像中的特征点，并比较它们在两个图像中的位置来计算视差。

特征点可以是图像中的角点、边缘点、纹理点等。

当两个图像中的特征点匹配成功时，就可以计算出它们的视差，并获得深度信息。

除了特征点匹配外，立体匹配算法也是双目立体视觉匹配中的重要方法。

该算法通过比较两个图像中的区域来计算视差，并获取深度信息。

在立体匹配算法中，常用的方法包括区域匹配算法、基于能量函数的算法、基于图割的算法等。

这些算法都是通过比较两个图像中的区域来计算视差，并获取深度信息。

近年来，深度学习算法在双目立体视觉匹配中也得到了广泛的应用。

通过训练深度神经网络，可以实现对双目立体图像的特征提取和深度估计。

这种方法可以有效地处理图像中的噪声和遮挡，并获得更精确的深度信息。

双目立体视觉匹配是一种重要的计算机视觉技木，它可以在计算机视觉和机器人领域中实现三维重建、物体识别、姿态估计等应用。

要实现双目立体视觉匹配，需要解决图像中的特征点匹配、立体匹配算法、深度学习算法等问题。

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。

《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言双目立体视觉技术是计算机视觉领域中实现三维重建的重要手段之一。

其中，立体匹配算法作为双目立体视觉的核心技术，对于三维重建的精度和效率具有至关重要的作用。

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，以期为相关领域的研究和应用提供参考。

二、双目立体视觉基本原理双目立体视觉技术基于人类双眼的视觉原理，通过两个相机从不同角度获取同一场景的图像，然后利用立体匹配算法对两幅图像进行匹配，从而得到场景的三维信息。

其中，相机标定、图像获取、特征提取等是双目立体视觉技术的重要环节。

三、立体匹配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问题。

其基本思想是在两个相机获取的图像中，寻找对应的特征点或像素点，从而计算出视差图。

目前，常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法和基于相位的匹配算法等。

四、常见立体匹配算法分析1. 基于区域的匹配算法：该类算法通过计算两个像素点或区域之间的相似性来匹配对应的点。

其优点是简单易行，但容易受到光照、遮挡等因素的影响，导致匹配精度不高。

2. 基于特征的匹配算法：该类算法先提取图像中的特征点或特征线等，然后根据特征之间的相似性进行匹配。

其优点是能够适应复杂的场景和光照变化，但特征提取的准确性和鲁棒性对匹配结果具有重要影响。

3. 基于相位的匹配算法：该类算法利用相位信息进行匹配，能够得到较为精确的视差图。

但其计算复杂度较高，对噪声和畸变较为敏感。

五、立体匹配算法的改进方法针对上述立体匹配算法的优缺点，本文提出以下改进方法：1. 引入多尺度信息：结合不同尺度的信息，提高匹配算法对不同场景的适应能力。

2. 融合多特征信息：将颜色、纹理、边缘等多种特征进行融合，提高特征提取的准确性和鲁棒性。

3. 利用深度学习技术：通过训练深度神经网络模型，提高特征提取和匹配的精度和效率。

4. 优化视差图优化算法：通过优化视差图的计算过程，提高视差图的精度和连续性。

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。