双目视觉技术的原理、结构、特点、发展现状和发展方向分析.doc
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1、双目视觉技术的原理、结构、特点、发展现状和发展方向分析双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式,它是基于视差原理并由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。双目立体视觉系统一般由双摄像机从不同角度同时获得被测物的两幅数字图像,或由单摄像机在不同时刻从不同角度获得被测物的两幅数字图像,并基于视差原理恢复出物体的三维几何信息,重建物体三维轮廓及位置。双目立体视觉系统在机器视觉领域有着广泛的应用前景。80年代麻省理工学院人工智能实验室的Marr提出了一种视觉计算理论并应用在双眼匹配上! 使两张有视差的平面图产生有深度的立体图形! 奠定了双目立体视觉发展的理论基础。相比其他类的体视方法! 如透镜板三维成像,三
2、维显示,全息照相术等! 双目体视直接模拟人类双眼处理景物的方式可靠简便! 在许多领域均极具应用价值! 如微操作系统的位姿检测与控制机器人导航与航测,三维测量学及虚拟现实等。双目立体视觉原理与结构双目立体视觉三维测量是基于视差原理,图1所示为简单的平视双目立体成像原理图,两摄像机的投影中心的连线的距离,即基线距为b。摄像机坐标系的原点在摄像机镜头的光心处,坐标系如图1所示。事实上摄像机的成像平面在镜头的光心后,图1中将左右成像平面绘制在镜头的光心前f处,这个虚拟的图像平面坐标系O1uv的u轴和v轴与和摄像机坐标系的x轴和y轴方向一致,这样可以简化计算过程。左右图像坐标系的原点在摄像机光轴与平面的
3、交点O1和O2。空间中某点P在左图像和右图像中相应的坐标分别为P1(u1,v1)和P2(u2,v2)。假定两摄像机的图像在同一个平面上,则点P图像坐标的Y坐标相同,即v1=v2。由三角几何关系得到:上式中(xc,yc,zc)为点P在左摄像机坐标系中的坐标,b为基线距,f为两个摄像机的焦距,(u1,v1)和(u2,v2)分别为点P在左图像和右图像中的坐标。视差定义为某一点在两幅图像中相应点的位置差:由此可计算出空间中某点P在左摄像机坐标系中的坐标为:因此,只要能够找到空间中某点在左右两个摄像机像面上的相应点,并且通过摄像机标定获得摄像机的内外参数,就可以确定这个点的三维坐标。双目视觉测量探头由2
4、个摄像机和1个半导体激光器组成。半导体激光器作为光源,它发射出一点光源射到一柱状透镜上后变成一条直线。该线激光投射到工件表面,作为测量标志线。激光波长为650 nm,其扫描激光线宽约为1mm。 2个普通CCD摄像机呈一定角度放置,构成深度测量的传感器。镜头焦距长短会影响镜头光轴与线激光的夹角、探头与待测物体的距离以及测量景深。视觉测量属于一种非接触式测量,它是基于激光三角法测量原理。激光器1发出的光线经柱状透镜单方向扩展后变成一光条,投射在被测物体表面,由于物体表面曲度或深度的变化,使光条变形,由摄像机摄取此变形光条的图像,这样就可以由激光束的发射角和激光束在摄像机内成像位置,通过三角几何关系
5、获得被测点的距离或位置等数据。与人类使用双眼观察物体的远近类似,双目视觉测量传感器是通过2个摄像机同时摄取一个光条的图像,再通过两幅图像的匹配,得到光条上所有像素点分别在两幅图像中的位置,利用视差,即可计算该点的位置以及深度信息的。如果配合扫描机构得到的扫描线某一坐标值,可得到被扫描物体所有的轮廓信息(即三维坐标点)。一般来说,双目传感器的视差(x2-x1)越大,则其测量精度越高。通过实验发现,增大基线长度可以提高视觉测量的精度。但对某一焦距的镜头,过大的基线长度会造成双目轴线夹角增大,使图像产生较大畸变,不利于CCD的标定及特征匹配,反而使测量精度下降。选择2个焦距为8mm的镜头,通过实验,
6、找到与之相匹配的基线长度,可保证在镜头的景深范围内,双目视觉传感器有较高的测量精度。双目视觉的技术特点双目立体视觉技术的实现可分为以下步骤:图像获取、摄像机标定、特征提取、图像匹配和三维重建,下面依次介绍各个步骤的实现方法和技术特点。图像获取双目体视的图像获取是由不同位置的两台或者一台摄像机(CCD)经过移动或旋转拍摄同一幅场景,获取立体图像对。其针孔模型如图1。假定摄像机C1与C2的角距和内部参数都相等,两摄像机的光轴互相平行,二维成像平面X1O1Y1和X2O2Y2重合,P1与P2分别是空间点P在C1与C2上的成像点。但一般情况下,针孔模型两个摄像机的内部参数不可能完成相同,摄像机安装时无法
7、看到光轴和成像平面,故实际中难以应用。相关机构对会聚式双目体视系统的测量精度与系统结构参数之间的关系作了详尽分析,并通过试验指出,对某一特定点进行三角测量。该点测量误差与两CCD光轴夹角是一复杂的函数关系;若两摄像头光轴夹角一定,则被测坐标与摄像头坐标系之间距离越大,测量得到点距离的误差就越大。在满足测量范围的前提下,应选择两CCD之间夹角在5080之间。摄像机的标定对双目体视而言,CCD摄像机、数码相机是利用计算机技术对物理世界进行重建前的基本测量工具,对它们的标定是实现立体视觉基本而又关键的一步。通常先采用单摄像机的标定方法,分别得到两个摄像机的内、外参数;再通过同一世界坐标中的一组定标点
8、来建立两个摄像机之间的位置关系。目前常用的单摄像机标定方法主要有:1、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
9、上)的已知世界坐标点,才能得到比较满意的参数矩阵,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。特征点提取立体像对中需要撮的特征点应满足以下要求:与传感器类型及抽取特征所用技术等相适应;具有足够的鲁棒性和一致性。需要说明的是:在进行特征点像的坐标提取前,需对获取的图像进行预处理。因为在图像获取过程中,存在一系列的噪声源,通过此处理可显著改进图像质量,使图像中特征点更加突出。立体匹配立体匹配是双目体视中最关系、困难的一步。与普通的图像配准不同,立体像对之间的差异是由摄像时观察点的不同引
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