計算機應用論文精選范文:計算機視覺之雙目立體配比技術之研究

來源: www.bnzqvc.live 作者:lgg 發布時間:2013-10-26 16:57 論文字數:38120字
論文編號: sb201310261558348886 論文地區:中國 論文語言:中文 論文類型:碩士畢業論文 論文價格: 150
本文的研究工作選擇在基于雙目立體視覺的針孔模型成像條件下進行,要解決的問題有:攝像機標定、匹配以及三維重建。其中,匹配是核心問題,匹配的準確性直接決定三維重建結果,文章詳

1緒論


1.1計算機視覺技術介紹
1.1.1計算機視覺概述
經過一個相當漫長的過程,人類對視覺的認識從感性認識轉到定性定量的分析研究。用機器代替人眼進行目標對象的識別、判斷和測量是人類很多年的夢想,機器和計算機具有類似于人類的視覺感受能力,就能給人類提供更優質、更人性化、更接近人類水平的服務。近幾十年以來,為了實現這個目標,科技工作者以“計算機視覺”為處理信息的基礎堅持不懈的努力。計算機視覺通常又稱為機器視覺,這門學科的研究與發展已有幾十年的歷史,它是一門通過圖像或視頻數據來感知、識別和理解客觀世界的學科,主要以攝像機拍攝的數字圖像或數字視頻為原始數據,從中提取出在圖像或視頻中能觀察到的事物。計算機視覺學科要解決的問題,與人類通過眼鏡觀察世界的視覺感知功能十分相似。在具體應用中,機器視覺與計算機視覺有一定差異,稱機器視覺是強調用機器構成的系統來處理視覺問題,而稱計算機視覺則強調處理視覺的問題是一個計算問題,核心部件是計算功能強大的計算機[4]。隨著視覺傳感技術、計算機技術和圖像處理技術的快速發展,計算機視覺技術應用越來越廣泛,如食品、制藥、建材、化工、電子制造、包裝、汽車制造等各種行業,機器視覺可以應用于各種需要視覺觀測的場合,在一些危險、狹小、非可見光場合,其比人類視覺更具優越性。計算機視覺技術主要涉及目標對象的圖像獲取技術、對圖像信息的處理技術以及對目標對象的測量和識別技術,其中,比較典型的計算機視覺測量對象和方波包括尺寸測量、缺陷檢測、模式識別、圖像融合、目標跟蹤、三維重構,等等[5]。計算機視覺系統通過圖像采集設備獲取圖像,然后將獲取的圖像傳送至處理單元,通過數字化圖像處理進行尺寸、形狀、顏色等的判別,進而根據判別的結果控制現場設備[6]。其系統組成包括視覺采集單元、傳感器單元、處理器單元、存儲單元等,基于PC的計算機視覺由CCD相機、圖像(視頻)采集卡和PC機等組成,而嵌入式機器視覺由CCD、內存、處理器、通信接口等組成。圖1.1所示為典型機器視覺系統的組成結構,(1)為待測物,(2)為攝像機,(3)為圖像采集卡,(4)為通信接口與圖像處理器,(5)為控制驅動單元,(6)操作執行單元,(7)為顯示器,(8)為光源。


1.1.2計算機視覺原理
計算機視覺系統以圖形圖像模型的形式構建或復原現實世界,認知現實世界,建立與人類視覺系統相似的通用的計算機視覺系統[8]。計算機以及信號處理理論出現后,人們幵始嘗試使用攝像機等圖像捕捉設備代替人眼獲取圖像,然后使用計算機或嵌入式處理器等代替人腦分析、認知和理解數據,由此誕生計算機視覺學科。計算機視覺學科要實現的最終目標就是使計算機和機器能夠像人類那樣觀察和理解世界,目前應用中的一般性目標只是讓計算機或機器能夠完成一定程度的智能要求。計算機視覺的研究幵始于20世紀50年代,最初是通過統計模式識別方法識別光學字符。60年代初數字圖像處理學科形成,一些研究人員開始通過計算機編程提取簡單形體的三維結構,從而得到物體形狀和空間位置關系,同時,更多的研究人員開始研究圖像特征提取,分析圖像灰度、紋理、運動等,形成了很多方面的研究標準和統一規則。80、90年代,人工智能快速發展,計算機視覺特別是立體視覺、立體匹配等方面受到極大重視。視覺理論研究的創始人David Marr在其著作《Vision》中提出了視覺理論框架(如圖1.2所示),Marr的理論受人工智能和神經科學兩方面影響,是計算神經科學的前驅,也是對視覺理論研究影響最深刻的理論之一。


2雙目立體視覺系統模型與攝像機標定


2.1人類視覺系統立體感知原理
人類觀察外部世界,能夠感知物體的立體性,分辨所觀察的場景的深度以及景物的遠近,人眼獲取的場景信息是立體信息,人類視覺系統是一個立體視覺系統。雙目立體視覺系統是一種模擬人類雙眼視覺觀察特性的計算機視覺系統。利用雙目立體視覺系統,能夠實現對待測場景目標的距離感知與被動測距,以及實現目標場景的三維信息恢復與重構。雙目立體視覺技術是計算機視覺研究和應用中的重要組成部分,在無人駕駛、生命醫學、工業測量等領域具有廣泛應用和重要研究意義。由于單幅圖像僅僅提供圖像中每單個點的視線,但不知道在該視線上世界坐標系中相應的三維空間點距離探測平面多遠,因此單幅圖像所獲取的信息只能提供世界坐標系中某平面上二維測量,無法重構場景的三維幾何信息。雙目立體視覺技術是通過分析兩幅二維圖像的圖像信息,結合視差測距等先驗知識,獲取物體的三維表面形狀信息的技術,其工作原理主要是基于人類雙眼視覺中視差測距的原理,雙目視覺是最接近于人類視覺的三維數據恢復方式。人類視覺系統由雙眼、視神經和大腦組成,在可見光照射條件下,正常人眼感受到光的刺激,會將場景成像在視網膜上,經視神經傳輸,把該信號傳送至大腦,經大腦處理形成圖像。大腦根據兩只眼睛所獲取的圖像,產生遠近的深度,從而產生立體感。人眼是一個非常復雜的成像系統,人類視覺系統的立體成像過程更是一個非常復雜的過程,不僅包含了生物學的相關知識,還包含心理學等相關知識。


3立體匹配技術研究與改進........... 22
3.1立體匹配技術概述........ 22
3.2立體匹配約束條件........ 23
3.3立體匹配方法 ........25
3.3.1基于特征的立體匹配方法........ 26
3.3.2基于區域的立體匹配方法........ 27
3.3.3基于相位的立體匹配方法........ 27
3.3.4立體匹配方法比較與選擇........ 28
3.4區域立體匹配算法研究........ 29
3.4.1傳統區域匹配算法........ 29
3.4.2自適應窗口算法........ 30
3.4.3自適應權重算法........ 31
3.5改進區域立體匹配算法........ 32
3.6實驗與結果分析........ 40
4雙目立體系統構建與實驗分析........ 45
4.1雙目立體視覺系統的構建........ 45
4.2被動雙目測距與實驗分析........ 46
4.2.1被動測距系統標定........ 46
4.2.2測距與結果分析........ 47
4.3系統實現與結果分析........ 48
4.3.1理想光照條件下實驗效果與分析........ 48
4.3.2差異光照條件下實驗效果........ 50
5總結與展望........ 52


結論


計算機視覺是人工智能領域的重要研究科目,為人機交互、智能工程、可視化工程操作提供了方法和界面。計算機視覺已廣泛應用于醫療、軍事、設計、生產制造、智能交通、航空航天、影視娛樂等諸多領域,在需要視覺觀測的場合都可以應用計算機視覺,特別是在一些人類視覺難以觀測的場合,計算機視覺更具優越性。立體視覺是計算機視覺技術的主要內容之一,它解決了二維平面圖像向三維空間結構轉換的問題。在雙目立體視覺技術研究中,立體匹配是準確實現三維重建的前提條件,更精確、更快速的立體匹配算法一直是研究的熱門問題。本文系統地分析和研究了三維重建技術的主要環節,研究的內容和解決的問題有如下幾個方面:
(1)在分析雙目立體攝像機系統標定和成像模型的基礎上,研究了雙目立體視覺系統參數求取和調整的方法,標定好的雙目立體系統可以實現較精確的特殊點測距。
(2)在對立體圖像對的匹配分析階段,本文首先研究了立體視覺技術的原理,然后綜合分析了立體匹配中的各種約束條件,最后根據各種立體匹配方法的優劣,結合課題需求選擇基于區域的立體匹配算法。
(3)設計了精度與速度兼顧的區域立體匹配算法。針對區域立體匹配算法中存在的問題:一致的支持窗口尺寸和均勻的匹配系數會影響匹配效果,本文提出了一種基于圖像邊緣自適應窗口尺寸、幾何距離自適應權重、顏色距離加權的彩色圖像立體匹配算法。該算法首先利用圖像邊緣信息選取支持窗口尺寸;然后根據匹配價值的變化特性,構造了符合概率曲線的權重模型;最后結合色彩相似性約束,以加權的顏色距離累加和作為相似度,獲取稠密視差圖。利用Middlebury數據庫和測評系統,進行了算法仿真,實驗結果表明,本文算法能夠有效降低匹配噪聲,提高邊緣區域和低紋理區域的匹配精度,匹配速度快。
(4)構建了雙目立體視覺系統實驗所需的硬件平臺。首先調節系統;然后對該系統釆集的圖像進行特殊點測距實驗;最后用本文算法對采集的圖像進行了立體匹配,并利用匹配結果進行了測距。實驗結果表明,本文算法能夠有效應用于實驗系統所采集的圖像,匹配結果噪聲小、速度快,本文系統能夠有效實現雙目被動測距功能,測距結果精度高、效果好。


參考文獻
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