基于平行双目视觉的水下环境三维重建方法研究

论文摘要

基于平行双目视觉的三维重建方法近年来逐渐成为移动机器人领域的研究热点。它直接模仿人类双眼处理景物的方式,利用两个相互平行的摄像机观察同一个景物,通过三角测量的原理计算空间点在两幅图像中的视差来恢复景物的深度信息,最后通过深度信息来恢复景物的表面形状。一个完整的双目视觉三维重建系统由六个部分组成:图像采集、摄像机标定、图像特征提取、图像匹配、深度信息计算和物体表面三维重建。其中的关键技术是摄像机标定和图像匹配。本文在传统的双目视觉理论研究的基础上,结合相关课题中水下机器人对水下环境进行三维重建的实际要求,研究了摄像机的成像模型以及摄像机内外参数的标定,并通过自主设计实验来满足实际应用要求;接着研究了特征点的提取和图像匹配,视差图的生成,折射率的影响以及水下环境三维信息恢复的计算和显示等,并且在各部分通过实验验证算法的有效性。论文所做的主要工作和创新点如下:(1)研究了张正友的摄像机定标方法,架设了符合实际应用的平行双目视觉系统,并自主设计实验成功获取了摄像机内外参数,指出了实际操作中需要注意的问题并给出解决方法。(2)研究了特征点的提取和图像匹配,改进了一种基于点特征的双目视觉图像匹配方法。该方法首先用Harris角点提取算子检测出图像中的特征点,提出了用三个向量描述Harris角点方向特征的方法,并用SIFT(Scale Invariant Feature Transform)特征描述符对特征点进行描述;然后利用欧氏距离法对点特征进行匹配;最后引用了一种简单高效的消除误匹配的方法。该算法对图像匹配具有光照强度、平移、旋转不变性。实验结果表明,该算法达到较高的匹配精度,满足了实际应用要求。(3)介绍了一种新的视差图模式,并根据水下环境的特点充分考虑了光从水到空气之间折射率的影响,提出了一种基于视差图的水下环境三维重建方法。由于课题对三维重建精度要求不高,最后我们通过可视化工具OpenGL对三维点集进行了简单绘制,满足了项目的要求。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 国内外立体视觉研究动态
• 1.3 双目视觉关键技术
• 1.4 课题研究背景和意义
• 1.5 论文的内容安排和创新点
• 1.5.1 论文的内容安排
• 1.5.2 论文的创新点
• 2 摄像机成像模型与标定方法
• 2.1 成像模型
• 2.1.1 成像模型的四个坐标系
• 2.1.2 小孔模型下平行双目视觉坐标公式推导
• 2.2 摄像机标定方法
• 2.2.1 传统摄像机标定方法
• 2.2.1.1 透视变换法
• 2.2.1.2 直接线性变换法（DLT）
• 2.2.1.3 考虑畸变补偿的两步法
• 2.2.1.4 双平面标定方法
• 2.2.2 摄像机自标定方法
• 2.2.3 张正友标定方法
• 2.3 摄像机内外参数标定实验
• 2.3.1 平行双目视觉系统内参标定实验
• 2.3.2 平行双目视觉系统外参标定实验
• 2.4 本章小结
• 3 特征点提取与基于点特征的图像匹配
• 3.1 角点提取
• 3.1.1 Moravec 算子
• 3.1.2 SUSAN 算子
• 3.1.3 Harris 算子
• 3.2 图像匹配方法
• 3.2.1 常用的图像匹配方法
• 3.3 基于点特征的图像匹配
• 3.3.1 Harris 角点的特征描述方法
• 3.3.2 SIFT 特征描述方法
• 3.3.3 角点匹配方法
• 3.3.4 消除误匹配及匹配实验
• 3.4 本章小结
• 4 视差图获取和基于视差图的水下环境三维重建
• 4.1 一种新的视差图模式
• 4.2 水到空气的折射率
• 4.3 基于视差图的水下环境三维显示
• 4.4 本章小结
• 5 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历、在学期间发表的学术论文