基于OPENCV的双目视觉研究与应用文献综述

 2023-03-21 17:04:00


一、文献综述

(一)国内外研究现状

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进行描述,把过去的简单二维图像分析推广到了复杂的三维场景,标志着立体视觉技术的诞生。随着研究的深入,研究的范围从边缘、角点等特征的提取,线条、平面、曲面等几何要素的分析,直到对图像明暗、纹理、运动和成像几何等进行分析,并建立起各种数据结构和推理规则。特别是上世纪80年代初,Marr首次将图像处理、心理物理学、神经生理学和临床精神病学的研究成果从信息处理的角度进行概括,创立了视觉计算理论框架。这一基本理论对立体视觉技术的发展产生了极大的推动作用,在这一领域已形成了从图像的获取到最终的三维场景可视表面重构的完整体系,使得立体视觉已成为计算机视觉中一个非常重要的分支。

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,两个摄像机的距离和视角受到限制,一般都需要至少6个以上(建议取10个以上)的已 知世界坐标点,才能得到比较满足的参数矩阵,所以实际测量过程不但复杂,而且效果并不一定理想,大大地限制了其应用范围。此外双摄像机标定还需考虑镜头的 非线性校正、测量范围和精度的问题,目前户外的应用还有少。

上海大学通信与信息工程学院提出了基于神经网络的双目立体视觉摄像机标定方法。首先对摄像机进行线性标定,然后通过网络练习建立起三维空间点位置补 偿的多层前馈神经网络模型。此方法对双目立体视觉摄像机的标定具有较好的通用性,但是精确测量控制点的世界坐标和图像坐标是一项严格的工作。因此神经网络 中练习样本集的获得非常困难。

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