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科技资讯 2007 NO.34 SCIENCE TECHNOLOGY INFORMATION 学 术 论 坛 计算机视觉中双目视觉综述 1 2 沈洪宇 柴毅 (1重庆大学自动化学院 重庆 400044; 2重庆三峡学院 重庆万州 404000) 摘 要:双目视觉是利用已经标定了的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得到两幅二维图像,应用图 像处理、图像匹配、三维重建等方法处理,实现从二维图像恢复场景的三维图像的一种模拟人的双目视觉的方法,本文总结了近来三 维重构建模的研究成果和计算方法,并提出了一些观点, 对三维重构建模的难点和发展趋势作了说明。 关键词:计算机视觉 三维重构 相机标定 立体匹配 中图分类号:TP311 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2007)12(a)-0150-02 双目立体视觉是计算机视觉的一个重要 其中(u,v,1)为p在图像齐次坐标,(X,Y, 分支,是研究如何利用二维投影图像恢复三维 Z,1)为P点在世界坐标系下的齐次坐标。 2特征提取 景物世界,即由不同位置的两台或者一台摄像 1.2摄象机的定标 特征提取就是将图像中的角点、轮廓线 机(CCD)经过移动或旋转拍摄同一幅场景,通 摄象机定标需要一个特制的标定参照物 等特征从图像中提取出来,以便于图像的匹 过计算空间点在两幅图像中的视差,获得该点 如图2所示: 配,具体实现如下: 的三维坐标值。 根据公式(1)标定出摄象机内外参数。 2.1 Harris角点探测 美国麻省理工学院人工智能实验室的 1.3双目视觉的基本原理 Harris角点探测其处理过程表示如下: Marr提出了一种视觉计算理论并应用了双目 空间任意点P在两个摄像机C1和C2上 匹配上,使两张有视差的平面图产生了深度的 的图象点p1和p2分别从两个图像中检测出 1 2 立体图形,奠定了双目立体视觉发展理论基 来,由摄象机矩阵分别为M和M(图3) 础。双目视觉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, 其中,g为x方向的梯度,g为y方向的 x y 如机器人导航,三维测量以及虚拟现实等。 梯度, 为高斯模板,det为矩阵的行列式,tr 双目视觉的实现可以分为以下步骤:图像 为矩阵直迹,k为默认常数。矩阵I中每一点的 的获取、摄像机的标定、特征提取、图像 元素值对应于原图相应点的兴趣值。 匹配和三维重建。 2.2边缘提取算子 边缘提取算子常有Robert边缘算子、 1双目视觉的基本原理