基于线移的双目三维重构匹配算法研究 (毕业设计68页、19189字+图+程序)
摘要：机器视觉被广泛应用于工业自动化生产，宇航航空，医学图象分析，机器人自动导航，交通安全以及国防。双目视觉测量技术是机器视觉的热点技术之一，它可以快速准确地获得被测物体表面的点云数据，是逆向工程的前提。基于线移的三维重建理论上可实现对点的100%匹配。本论文的主要研究内容是利用格雷码加线移结构光对物体进行投影，再经摄像机采集到畸变的图像，结合相关算法以实现对物体的三维重构：摄像机采集到的6幅图像序列形成的格雷码将图像空间划分为64个周期，通过20次线条纹的移动完成对整个扫描平面的覆盖，在已获得两摄像机标定参数基础上，结合对极几何原理完成左右图像像素点的匹配。根据空间点三维坐标计算的数学模型计算出点的三维空间坐标，最后以点云形式实现物体的三维重构。

关键词：双目视觉；三维重建；线移结构光；格雷码

Matching algorithm of 3D reconstruction based on line shifting in the binocular

Abstract：The machine vision has been widely applied to the industrial automation, the aerospace aviation, the medical image analysis, the robotics automatic navigation, the traffic safety and national defense. Binocular vision measuring technology is one of the hot technologies of the machine vision; it can acquire the surface cloud data of objects quickly which is the prerequisite of the Hverse engineering. The matching rate can be 100% of 3D reconstruction based on the line shifting in theory. In this paper, Gray code and line shifting structure light were projected to the object. Then the distortion images were got which can reconstruct the 3D model: The images space was divvied into 64 cycles by six sequence image the acquisition, the whole scanning plane has been covered by the mobile fringes, which has been cycled 20 times. With the parameters of two calibration cameras , the image pixels has been matched by the principle of geometry. The 3D coordinates of each pixel in the actual space could be represented in the form of point cloud.

Key words: Binocular Stereo Vision，3D reconstruction，Line-shift structure，Gray code

目    录
第1章  绪  论 1
1.1  双目立体视觉的发展 1
1.2  Marr视觉理论 1
1.3  双目立体视觉的国内外研究现状 2
1.3.1  国内研究现状 2
1.3.2  国外研究现状 3
1.4  本课题主要研究设计内容 3
第2章  基于线移的双目视觉基本原理 5
2.1  双目视觉的硬件系统组成 5
2.2  双目视觉原理 6
2.2.1  线性摄像机成像原理 7
2.2.2  双目视觉对极几何 10
2.3  线移结构光基本原理 11
2.4  标定的参数说明 16
2.5  小结 18
第3章  线移三维重构软件设计 19
3.1  软件流程设计 19
3.2  线移三维重构算法子模块设计 21
3.2.1  格雷码编码 21
3.2.2  高斯滤波 23
3.2.3  图像的二值化 23
3.2.4  去除孤立点 24
3.2.5  图像的细化 25
3.2.6  立体匹配 28
3.2.7  三维重构 29
3.3  小结 31
第4章  调试结果和分析 32
4.1  调试结果 32
4.2  结果分析 38
4.3  小结 39
结  论 40
致  谢 41
参考文献 42
附  录 44

 
第1章  绪  论
1.1  双目立体视觉的发展
立体视觉的开创性工作是在六十年代中期开始的。美国麻省理工学院的Roberts完成了二维景物的分析研究。他的工作就是把过去的二维图像分析推广到了二维景物分析，这标志着立体视觉技术的诞生，在随后二十年中它迅速地发展并形成了一门新的学科[1]。
七十年代，立体视觉在图像的预处理技术、提取三维信息和图像匹配技术等许多方面都有重大突破。七十年代末，Marr和Poggio等人创立的计算机视觉理论对立体视觉发展产生巨人影响，使得景物可视表面的重建形成一个完备的体系。近年来，立体视觉理论日臻完善，立体视觉技术研究向实用化方向发展。在整个计算机视觉学，占有越来越重要的地位[2]。
David Marr教授于1977年提出了计算机视觉理论，该理论在80年代成为机器视觉研究领域中的一个十分重要的理论框架[3]。Marr视觉计算理论立足于计算机科学，系统地概括了心理生理学、神经生理学等方面业己取得的所有重要成果，是视觉研究中迄今为止最为完善的视觉理论[4]。
1.2  Marr视觉理论
Marr教授于1977提出了一个比较明确的视觉计算理论体系，这一理论把视觉过程看做一个信息处理的过程，而对于信息处理的研究又分为二个层次：计算的理论层次表示与算法层次、硬件实施层次。
Marr从视觉计算理论出发，将系统分为自下而上的三个阶段，即视觉信息从最初的原始数据（二维图像数据）到最终对三维环境的表达经历了三个阶段的处理，如图1-1所示。