基于数字散斑的双目视觉三维重建方法研究

• 作 者: 王茜
• 出 处: 西安理工大学
• 发表日期: 2004年期
• 关键词: 立体视觉 摄像机标定 数字散斑 立体匹配

被动立体视觉是获得物体三维信息的常用手段之一,在机器视觉、工业检测、医学诊断等领域具有重要意义和广阔的应用前景,由于常用的光栅投影三维测量方法需要进行复杂的相位展开过程,限制了它的适用范围,因此,三维数字散斑相关方法得到了快速的发展,它在双目立体视觉的基础上借助于数字散斑,增加了被测物体表面的辅助特征,立体匹配后获得了精确的浓密视差图,最后根据摄像机标定的结果得到了物体的三维坐标。本文首先研究了平行双目立体视觉的测量原理,推导出了视差与物体三维信息的关系。研究了摄像机畸变模型和摄像机标定方法,确定了世界坐标系与图像坐标系的转换关系,利用LabVIEW的视觉与运动工具包求出了棋盘各个角点的图像坐标,在已知的世界坐标的基础上采用Tsai两步标定法求解出两个摄像机的内外参数,得到了与标准参数值较为接近的结果。然后,详细研究了计算机模拟生成数字散斑的算法,在全域位置随机数字散斑算法的基础上,推导出了局域位置随机数字散斑的算法,并在MATLAB上生成了全域位置随机数字散斑和局域位置随机数字散斑,同时讨论了散斑属性和图像大小对物体散斑图像质量的影响。最后,由于左、右图像的相关性是立体匹配中最重要的部分,本文研究了归一化协方差相关算法,同时引入了抛物线亚像素插值算法,提高了立体匹配的精度。搭建了实验硬件平台,采集了被测物体的散斑图像,给出了人脸模具和锥形物体的匹配结果,得到了比较满意的浓密灰度视差图,然后在摄像机标定的基础上得到了被测物体的三维坐标,在特征点处的高度值与三坐标测量机的测量结果基本一致。