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现实世界是三维立体的图像,而通过摄像机等设备获取的图像,显示出来的是二维平面的图像,必然会丢失一些如深度等很多有用的信息,而双目立体视觉技术的研究就是通过使用不同角度的两个摄像机来模拟人类双眼,以达到感知场景深度信息,方便进行三维物体重建的目的。本文在HALCON软件HDevelop开发环境下,设计了一套基于双目立体视觉的三维重建系统。主要完成工作为:1.在摄相机标定部分,以张正友标定法为基础对摄相机进行标定,并通过极线约束对畸变参数进行校正,得到校正后的相机参数。2.对获取图像进行预处理。首先把获取的彩色图像通过加权平均法转变成灰度图像;然后对灰度图像进行阈值分割提取感兴趣区域;最后通过直方图均衡化提高图像对比度。3.采用基于多重网格的密集型立体匹配算法。通过极线约束及测量相机与目标物体之间的距离估计视差搜索空间,减少匹配点的搜索范围;通过多重网格技术引进一组不同分辨率的网格系列加速偏微分方程的收敛,提高匹配速度;并采用灰度、梯度及平滑度相结合的相似度判断准则,避免了对灰度值的过度依赖,并且可以通过平滑度估计没有对应点的视差值,所得视差域平滑连续。4.采用基于移动最小二乘法对初始三维点云集进行平滑滤波。首先通过二维曲面拟合函数为离散点云集提供一个逼近曲面,然后通过迭代投影将分布在逼近曲面周围的点移至到曲面上来以达消除点云噪声的目的,获得光滑的点云表面。5.采用贪婪算法对平滑后的三维点云进行三角剖分。首先通过半径邻域搜索算法搜索符合条件的邻近点;然后将这些邻近点投影到切平面上,并通过贪婪算法对投影点进行二维三角剖分;最后将二维三角剖分点映射回空间中,形成空间三角网格,并采用形态学处理对网格表面黑洞进行填补。实验结果表明,通过多重网格的密集型立体匹配可以有效地恢复出深度信息,通过移动最小二乘法平滑达到三维点云平滑的目的,三维重建较好的直观效果也表明本文所应用的匹配方法以及深度处理方法的可行性和有效性。