基于多目立体匹配的深度获取方法

计算机视觉中的单目深度估计技术研究随着计算机视觉领域的不断发展和进步，单目深度估计技术也越来越成熟，正在成为计算机视觉领域中的一个重要的研究方向。

单目深度估计是指利用单目视觉信息，估计场景中物体的深度信息。

本文将对单目深度估计技术进行详细的介绍和分析。

一、单目深度估计的背景和意义对于计算机视觉来说，物体的三维信息对于场景理解和后续任务的执行是非常重要的。

例如，对于自动驾驶来说，深度信息可以帮助车辆控制系统感知到前方的交通信号和路标等信息，从而更加精准地进行驾驶决策。

而对于机器人来说，深度信息则可以帮助机器人掌握周围环境的结构信息，从而更加高效地执行特定的任务。

在过去，人们通常使用双目或者多目摄像头来进行深度估计。

但是，这种方案需要使用多个摄像头，需要专门的硬件设备，造成了成本和复杂度的增加。

而单目深度估计则可以单独利用一个摄像头来进行，更加方便和实用。

二、单目深度估计的方法（一）传统方法传统的单目深度估计方法通常基于基础矩阵或者本质矩阵来进行，利用摄像头在不同位置所拍摄的图像来计算物体的深度信息。

该方法通常使用多个图像来进行计算，也就意味着计算成本较高。

而且需要对相机参数进行精确的标定，才可以保证计算出的结果准确可靠。

（二）深度学习方法随着深度学习技术的不断发展和进步，深度学习方法在单目深度估计中也开始得到广泛的应用。

深度学习方法可以将大量的图片数据输入到模型中进行训练，可以学习到更丰富和准确的特征信息，从而得到更加精准的深度估计结果。

其中，常用的深度学习方法包括：1. 单幅图像深度估计（Single Image Depth Estimation，SIREN）SIREN是一种基于深度学习的单幅图像深度估计方法。

该方法通过使用卷积神经网络（CNN）来学习输入图像的特征信息，并利用回归模型来估计物体的深度信息。

该方法通常使用图像自编码器来进行训练，可以避免过拟合的问题，得到更加准确和鲁棒的结果。

2. 基于立体匹配的深度估计方法基于立体匹配的深度估计方法是一种用于立体图像的深度估计算法。

多目视觉标定及测量方法引言：多目视觉标定及测量方法是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它在机器人导航、三维重建和虚拟现实等领域中具有广泛的应用前景。

本文将介绍多目视觉标定的基本概念和常用方法，并探讨多目视觉标定在测量中的应用。

一、多目视觉标定的基本概念多目视觉标定是指通过多个相机同时观测同一个场景，在一定条件下，利用已知的参数关系将相机坐标系与世界坐标系之间的转换关系求解出来。

在进行多目视觉标定之前，需要对相机进行内参标定和外参标定。

1. 内参标定相机的内参是指相机的内部参数，包括焦距、畸变系数和主点坐标等。

内参标定的目的是确定相机的内部参数，从而将像素坐标转换为相机坐标。

常见的内参标定方法有棋盘格标定法、球标定法和直线标定法。

2. 外参标定相机的外参是指相机的外部参数，包括相机的位置和朝向。

外参标定的目的是确定相机的外部参数，从而将相机坐标转换为世界坐标。

常见的外参标定方法有标定板法、视觉里程计法和三维重建法。

二、多目视觉标定的常用方法多目视觉标定的常用方法包括基于特征点的方法和基于特征线的方法。

1. 基于特征点的方法基于特征点的方法是指通过提取图像中的特征点，利用这些特征点之间的几何关系求解相机的内外参数。

常用的特征点包括角点、边缘点和尺度不变特征点。

常见的基于特征点的方法有张正友标定法和Tsai标定法。

2. 基于特征线的方法基于特征线的方法是指通过提取图像中的特征线，利用这些特征线之间的几何关系求解相机的内外参数。

常用的特征线包括直线、圆和椭圆。

常见的基于特征线的方法有直线标定法和圆标定法。

三、多目视觉标定在测量中的应用多目视觉标定在测量中具有广泛的应用，主要包括三维重建、立体匹配和虚拟现实等方面。

1. 三维重建多目视觉标定可以用于三维场景重建，通过多个相机同时观测同一个场景，可以获取更多的视角信息，从而提高三维重建的精度和稳定性。

在三维重建中，利用多目视觉标定得到的相机内外参数，可以将多个相机的观测结果进行融合，得到更准确的三维重建结果。

摘要现行的无人机控制主要依靠专业的设备，由经过专业训练的人来完成。

这给无人机的普及以及推广带来了不小的困难。

无人机越来越多的应用场景给操控的便捷性带来了越来越高的要求，现有的依靠设备的方法在很多应用场合有着很大的局限性，限制着无人机应用的扩展。

为此，本文研究了简化无人机人机交互的方法，该方法在拓展无人机应用方式上有着重要的应用意义。

本文完成的工作如下：搭建了一套无人机实验验证平台。

该平台包括了一台多旋翼无人机以及以Nvidia Tegra K1芯片为核心的机载嵌入式信号处理平台。

编写了机载嵌入式信号平台与无人机飞行控制系统的接口程序，为后续的无人机控制、导航以及其它类别的应用研究奠定了良好的软硬件实验验证基础。

设计并实现了一种基于双目视觉和深度学习的手势控制无人机方法。

首先跟踪并提取人物所在区域，通过立体匹配获取人物和背景均包含的深度图。

然后通过归一化并且阈值化的方法，将对动作识别造成干扰的背景去除，从而得到只含有领航员的深度图序列。

其次，通过对深度图序列前后两帧差分处理并且利用HSV色彩空间按照时间顺序进行色彩映射与叠加，将深度图序列转换为同时含有人物动作时间与空间信息的彩色纹理图。

然后用深度学习方法对所获得的彩色纹理图进行训练和分类，从而实现手势指令的识别。

由于神经网络的训练对硬件要求极高，因此本方案采用离线训练，在线分类的方式。

最后，构建了一个包含4个指令动作和一个非指令动作的数据集，利用数据集对神经网络进行训练并且进行了测试。

经验证，本文所述方法在室内和室外均可使用，有效控制范围达到10m，可以简化无人机控制复杂度，对促进无人机普及，拓展无人机应用范围都具有一定的参考价值。

关键词：无人机，人机交互，双目视觉，深度学习ABSTRACTTraditionally, interacting with UAV（Unmanned Aerial Vehicle）required specialized instrument and well trained operators. In many cases, the instrument based interaction method has been an obstacle in UAV application. In order to reduce the difficulty interacting with UAV. We make usage of the binocular camera on UAV which originally used in obstacle avoidance for motion capture by using depth sensing method. By using deep learning method for motion recognition, we develop a high accuracy human-robot interacting method which is non instrument based. This method reduces the interacting difficulty and has a great sense in experience of interacting with UAV. In our research, we finished following works:We set up an UAV platform for experimental usage. The platform includes an milticopter and an embedded signal processing platform equipped with NVidia Tegra K1 processor. We wrote an API which allow us control UAV from embedded signal processing platform. This has been the basis of UAV control, navigation and other further study.We designed and realize an interacting method with UAV based on stereo vision and deep learning. Firstly, tracking the people who was allowed to control the UAV and spilt it out. We got depth image which contained both the people and the background. We filtered out the background by normalizing and threadholding the depth image. Secondly, we overlay a series differential depth image. These image is colored by mapping the color and the depth image in HSV color space according the time of image captured to generate a colored texture image which including time and space information at the same time. Finally, we classify the colored texture image using deep learning method and recognized the gesture. We trained the neural network offline and executing the image classification online as the training of neural network required power computer.Finally, we built a data set containing four commanding gesture and a non-commanding gesture. We trained the neural network using this data set and prove the proposed classification method. The proposed method is robust for both indoor and outdoor situation and is effective in 10 meters. Make significant sense to the popularization of UAV and extend its application field.KEY WORDS：Unmanned Aerial Vehicle, Human Robot Interact, Stereo Vision, Deep Learning目录摘要 (I)ABSTRACT .......................................................................................................... I II 绪论 . (1)1.1引言 (1)1.2国内外研究现状 (2)1.2.1无人机及其控制 (2)1.2.2无人机人机交互方法 (3)1.2.3人类动作数据采集 (5)1.2.4动作识别 (6)1.3论文的主要研究内容 (7)1.4论文结构安排 (7)基于双目视觉的深度图生成以及处理 (9)2.1双目摄像头图像的采集 (9)2.2双目视觉测距原理 (10)2.3立体相机的标定 (12)2.4深度图的生成 (13)2.5立体图像的预处理 (16)2.6本章小结 (17)基于深度学习的动作识别方法 (19)3.1视频预处理 (19)3.1.1领航员的跟踪以及区域裁切 (19)3.1.2彩色纹理图序列的生成 (20)3.2卷积神经网络 (22)3.2.1 Caffe神经网络框架 (23)3.2.2 Alexnet网络 (23)3.3数据集的构建 (24)3.4神经网络的训练和动作识别 (26)3.5本章小结 (27)多旋翼无人机控制 (29)4.1多旋翼无人机控制 (29)4.1.1动力模型以及控制方法 (29)4.1.2无人机自动控制原理 (31)4.2无人机的外部控制 (32)4.2.1 ROS机器人操作系统 (32)4.2.2 Mavros工具包 (33)4.2.3系统软件架构 (35)4.3本章小结 (37)实验和数据分析 (39)5.1硬件平台 (39)5.1.1总体方案 (39)5.1.2嵌入式机载处理平台 (40)5.1.3地面站 (41)5.2手势识别算法性能比较 (41)5.3手势识别距离测试 (42)5.4本章小结 (44)总结与展望 (45)6.1本文工作总结 (45)6.2进一步的工作 (46)参考文献 (47)发表论文和参加科研情况说明 (51)致谢 (53)绪论1.1引言无人机已广泛应用于海域监测、电力巡线、森林防火，搜索救援、防灾减灾、国土资源监测、航测航拍、高速公路管理、毒气勘察、污染监测等领域，在降低成本，提高效率及安全性等方面展现了巨大优势。

基于深度学习的双目立体匹配方法综述
尹晨阳;职恒辉;李慧斌
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2022(48)10
【摘要】双目立体匹配是计算机视觉领域的经典问题,在自动驾驶、遥感、机器人感知等诸多任务中得到广泛应用。

双目立体匹配的主要目标是寻找双目图像对中同名点的对应关系,并利用三角测量原理恢复图像深度信息。

近年来,基于深度学习的立体匹配方法在匹配精度和匹配效率上均取得了远超传统方法的性能表现。

将现有基于深度学习的立体匹配方法分为非端到端方法和端到端方法。

基于深度学习的非端到端方法利用深度神经网络取代传统立体匹配方法中的某一步骤,根据被取代步骤的不同,该类方法被分为基于代价计算网络、基于代价聚合网络和基于视差优化网络的3类方法。

基于深度学习的端到端方法根据代价体维度的不同可分为基于3D代价体和基于4D代价体的方法。

从匹配精度、时间复杂度、应用场景等多个角度对非端到端和端到端方法中的代表性成果进行分析,并归纳各类方法的优点以及存在的局限性。

在此基础上,总结基于深度学习的立体匹配方法当前面临的主要挑战并展望该领域未来的研究方向。

【总页数】12页(P1-12)
【作者】尹晨阳;职恒辉;李慧斌
【作者单位】西安交通大学数学与统计学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于粗-精立体匹配的双目视觉目标定位方法
2.基于OpenCV的双目立体匹配方法
3.基于超像素分割的孪生网络双目立体匹配方法研究
4.基于双目视觉的改进特征立体匹配方法
5.基于多尺度聚合神经网络的双目视觉立体匹配方法
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基于双目视觉的障碍物检测算法障碍物检测是自动驾驶技术中非常重要的一项任务，通过检测道路上的障碍物可以帮助智能车辆做出相应的决策，以避免碰撞和保持行驶安全。

其中，双目视觉是一种常用的检测技术，它通过两个摄像头来模拟人类双眼的视觉系统，能够获取更多的深度信息和空间结构，提高障碍物检测的准确性。

本文将介绍基于双目视觉的障碍物检测算法，并对其进行详细的解析。

首先是立体匹配，即确定左右视图中对应像素点的关系。

在双目视觉中，一般会采用计算视差（disparity）来表示两个视图之间的距离。

视差计算可以通过计算两个视图之间的灰度或颜色差异来实现，常用的算法包括均值差分算法、全局最小割算法和基于图像金字塔的快速立体匹配算法等。

这些算法能够有效地对图像中的特征点进行匹配，从而得到视差图。

接下来是深度推断，即根据视差图计算物体到摄像头的距离。

在深度推断中，常采用三角测量方法，利用摄像头的基线长度和相机模型，通过视差和摄像头参数的转换关系来计算物体的深度。

还可以通过双目校正来进一步提高深度推断的精度，通过将左右视图中的像素点映射到同一平面上，消除立体几何带来的误差。

最后是障碍物检测，即根据深度信息和图像特征来识别和分割障碍物。

一般可以利用机器学习的方法，通过训练一些障碍物的特征模型，如形状、纹理、颜色等，来进行障碍物的分类和识别。

常用的方法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）和随机森林等。

此外，还可以结合点云数据和激光雷达等其他传感器的信息，来进一步提高障碍物检测的准确性和稳定性。

基于双目视觉的障碍物检测算法在实际应用中具有以下优点：首先，双目视觉能够获取更多的深度信息，能够更准确地测量物体的距离和空间结构，从而更好地判断障碍物的位置和大小；其次，双目视觉具有较高的实时性，适用于实时检测和决策，并且对光照、阴影等环境变化较为鲁棒；最后，双目视觉相机成本相对较低，易于集成和部署，适用于不同车型和场景的障碍物检测。

双目视觉定位原理详解1. 引言双目视觉定位（Binocular Visual Localization），也被称为立体视觉定位，是一种通过两个相机获取场景深度信息，并根据这些信息确定相机在三维空间中的位置和姿态的技术。

它是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于机器人导航、增强现实、视觉测量等领域。

本文将从基本原理、算法流程和应用实例三个方面详细介绍双目视觉定位的原理。

2. 基本原理双目视觉定位的基本原理是通过两个相机模拟人眼的双目视觉系统，利用视差（Disparity）来计算深度信息，进而确定相机在空间中的位置和姿态。

下面将详细介绍双目视觉定位的基本原理。

2.1 立体几何立体几何是双目视觉定位的基础。

它描述了相机在三维空间中的位置和姿态，以及图像中物体的几何信息。

在立体几何中，我们有以下几个重要的概念：•相机坐标系（Camera Coordinate System）：相机坐标系是相机所在位置的局部坐标系，以相机光心为原点，相机的X轴向右，Y轴向下，Z轴朝向场景。

•世界坐标系（World Coordinate System）：世界坐标系是场景的全局坐标系，以某个固定点为原点，一般选择一个或多个地面上的特征点作为参考。

•相机投影（Camera Projection）：相机将三维空间中的点投影到二维图像平面上，形成相机图像。

•图像坐标系（Image Coordinate System）：图像坐标系是相机图像上的坐标系，原点通常位于图像的左上角，X轴向右，Y轴向下。

•像素坐标（Pixel Coordinate）：像素坐标是图像中的离散点，表示为整数坐标（x, y）。

2.2 视差与深度视差是指双目摄像机的两个成像平面上，对应点之间的水平像素位移差。

通过计算视差，可以获得物体的深度信息。

视差与深度的关系可以用三角几何来描述。

假设相机的基线长度为 b，两个成像平面之间的距离为 f，视差为 d，物体的真实深度为 Z，则有以下关系：[ Z = ]由于视差在像素坐标中的表示是一个差值，而不是直接的深度信息，因此需要进行视差计算来获取深度。

《基于双目视觉的三维重建关键技术研究》一、引言三维重建技术在现代社会具有广泛的应用场景，包括虚拟现实、机器人导航、无人驾驶等领域。

其中，基于双目视觉的三维重建技术因其高效、准确的特点，成为了研究的热点。

本文将深入探讨基于双目视觉的三维重建的关键技术，分析其原理、方法及挑战，旨在为相关研究提供参考。

二、双目视觉三维重建原理双目视觉三维重建技术基于人类双眼的视觉原理，通过模拟人眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，进而计算得到场景中物体的三维结构信息。

其基本原理包括图像获取、图像预处理、特征提取、立体匹配、三维重建等步骤。

三、关键技术研究1. 图像获取与预处理图像获取是双目视觉三维重建的基础。

在获取图像时，需要保证两个相机的参数一致，以减小后续处理的难度。

预处理阶段主要包括图像去噪、灰度化、二值化等操作，以提高图像的质量，为后续的特征提取和立体匹配提供良好的基础。

2. 特征提取特征提取是双目视觉三维重建的关键步骤之一。

通过提取图像中的特征点，可以减小立体匹配的计算量，提高匹配的准确性。

目前常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、ORB等。

这些方法可以在不同的尺度、旋转和光照条件下提取稳定的特征点，为后续的立体匹配提供可靠的基础。

3. 立体匹配立体匹配是双目视觉三维重建的核心步骤。

其目的是在两个相机的视图中找到对应的特征点，从而计算视差图。

视差图反映了场景中各点在两个相机视图中的位置差异，是计算三维结构信息的基础。

目前常用的立体匹配方法包括基于区域的匹配、基于特征的匹配和基于全局优化的匹配等。

这些方法各有优缺点，需要根据具体的应用场景选择合适的匹配方法。

4. 三维重建三维重建是根据视差图和相机参数计算场景中物体的三维结构信息的过程。

常见的三维重建方法包括深度图法、三角测量法等。

深度图法通过计算视差图与深度信息之间的关系得到深度图，进而得到物体的三维结构信息。

三角测量法则是通过两个相机的位置和视角信息，结合视差图计算得到物体的三维坐标信息。

mvs算法原理-回复MVS（Multi-View Stereo）算法是一种基于多视角图像的立体重建方法，通过利用多个视角的图像来推断场景中的三维几何信息。

它可以从不同视角的图像中提取出准确的视差信息，并通过视差信息生成具有高质量的三维模型。

本文将一步一步地回答有关MVS算法原理的问题。

第一步：多视角图像获取MVS算法的第一步是获取多个视角的图像。

这些图像可以通过不同的相机或传感器捕获到，通常要求相机之间有一定的位置和角度的差异，以便提供足够的视差信息来进行立体重建。

第二步：特征提取与匹配在获取到多个视角的图像之后，需要对这些图像进行特征提取与匹配。

特征可以是图像中具有唯一性的局部区域，常见的特征包括尺度不变特征变换（SIFT）、加速稳健特征（SURF）等。

特征提取与匹配的目的是找到各个视角图像中具有相似特征的点，从而能够进行后续的视差计算。

第三步：视差计算在特征提取和匹配的基础上，可以通过计算特征点间的视差来得到每个视角图像中的深度信息。

视差是指在左右两个图像中对应点的水平距离差异，它与对应点之间的真实深度成正比。

视差计算的方法有很多，其中常用的方法是基于图像块匹配的方法，即将图像划分为小的块，并在不同视角的图像中搜索具有相似块的对应点。

通过计算块之间的灰度或特征匹配的差异，可以得到各个块的视差值。

视差计算可以使用传统的方法如经典的基于区域的方法，也可以使用更先进的方法如基于学习的深度估计网络。

第四步：深度图生成在得到视差图之后，可以通过将视差值转换为深度值来生成深度图。

深度图表示了场景中各个点的真实深度信息，可以用于后续的三维重建和渲染。

深度图生成的方法有多种，其中最简单的方法是通过一个事先设定好的规则来对视差值进行缩放和映射，将其转换为实际的深度值。

更复杂的方法可以利用相机的内外参数以及视差图之间的一致性等信息来进行更精确的深度估计。

第五步：三维重建与优化在得到深度图之后，可以使用体素化等方法将其转换为三维点云或网格模型。

《基于双目立体视觉的测距算法研究》篇一一、引言在现今的自动驾驶、机器人技术、以及3D计算机视觉领域，双目立体视觉测距算法以其准确度高、鲁棒性强的特点得到了广泛的应用。

本文旨在研究基于双目立体视觉的测距算法，深入探讨其原理、应用及其优缺点，并通过实验分析验证其有效性。

二、双目立体视觉原理双目立体视觉是通过模拟人类双眼的视觉过程，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像，再通过图像处理技术恢复出场景的三维信息。

其基本原理包括图像获取、图像校正、特征提取、立体匹配和三维重建等步骤。

三、测距算法研究基于双目立体视觉的测距算法主要分为以下几个步骤：1. 图像获取与预处理：首先，通过两个相机获取同一场景的左右图像，然后进行预处理，包括去噪、灰度化等操作，以便后续处理。

2. 特征提取与匹配：在预处理后的图像中提取特征点，如SIFT、SURF等算法。

然后，通过立体匹配算法找到对应点，如基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法等。

3. 计算视差：通过立体匹配得到的对应点计算视差，即同一物体在不同相机图像中的位置差异。

视差反映了物体在空间中的深度信息。

4. 深度信息恢复与测距：根据视差和双目相机的基线距离计算深度信息，从而得到物体的三维坐标。

再结合相关算法计算得到物体与相机的距离。

四、算法优化与改进为了提高测距精度和鲁棒性，可以采取以下措施对算法进行优化和改进：1. 优化特征提取与匹配算法：采用更先进的特征提取与匹配算法，如深度学习算法等，提高匹配精度和速度。

2. 引入约束条件：利用先验知识或已知信息引入约束条件，如顺序一致性约束、极线约束等，以减少错误匹配的概率。

3. 深度学习算法的融合：将深度学习算法与双目立体视觉测距算法相结合，通过大量数据训练得到更准确的模型。

4. 多重校正技术：在图像获取阶段引入多重校正技术，以消除相机之间的几何畸变和光畸变等影响测距精度的因素。

五、实验分析本文通过实验验证了基于双目立体视觉的测距算法的有效性。

《基于双目立体视觉定位和识别技术的研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，计算机视觉技术在众多领域中得到了广泛的应用。

其中，双目立体视觉定位和识别技术以其高精度、高效率的特点，在机器人导航、无人驾驶、三维重建等领域中发挥着越来越重要的作用。

本文旨在研究基于双目立体视觉的定位和识别技术，分析其原理、方法及在各领域的应用，以期为相关研究提供参考。

二、双目立体视觉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物体的图像信息，然后利用图像处理技术对两幅图像进行匹配、计算，从而得到物体的三维空间信息。

该技术主要包括相机标定、图像预处理、特征提取与匹配、三维重建等步骤。

三、双目立体视觉定位技术双目立体视觉定位技术是利用双目相机获取的图像信息，通过图像处理算法对物体进行定位。

该技术主要包括以下步骤：1. 相机标定：确定相机内参和外参，包括相机的焦距、光心位置、畸变系数等。

2. 图像预处理：对两幅图像进行去噪、平滑等处理，以便更好地提取特征。

3. 特征提取与匹配：利用特征提取算法（如SIFT、SURF等）提取两幅图像中的特征点，并通过匹配算法（如暴力匹配、FLANN匹配等）找到对应的特征点。

4. 三维定位：根据匹配的特征点，利用三角测量法等算法计算物体的三维空间坐标。

四、双目立体视觉识别技术双目立体视觉识别技术是在定位技术的基础上，进一步对物体进行分类、识别。

该技术主要包括以下步骤：1. 特征描述与分类：根据提取的特征点，建立物体的特征描述符，并通过分类器（如支持向量机、神经网络等）进行分类。

2. 模式识别：利用机器学习等技术对物体进行识别，包括目标检测、语义分割等。

3. 深度学习应用：利用深度学习算法（如卷积神经网络等）对物体进行更精确的识别和分类。

五、应用领域双目立体视觉定位和识别技术在众多领域中得到了广泛的应用，主要包括以下几个方面：1. 机器人导航与无人驾驶：通过双目相机获取周围环境的信息，实现机器人的自主导航和无人驾驶。