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文檔簡介

一.成果簡介①實現(xiàn)一個能夠基于3D相機獲取 進行快速測距的軟件二.創(chuàng)新點使用OpenCV進行的立體視覺測距,其思路為:根據(jù)頭的成像原理(表現(xiàn)為機系統(tǒng)為參考系,為真實世界建立絕對坐標系,通過上述映射關系,該方法能夠把像在本程序的實現(xiàn)過程中,的幾個步驟是:標定,校準,匹配,這幾個步驟都是在本程的實現(xiàn)中,和光心水平距離的絕對值很小,一旦出現(xiàn)較大的相對誤差,將會導致測量結(jié)果的較大偏差;對于低紋理區(qū)域的視差計算,一般需要較大的水平距離才能實現(xiàn),而且在得到最終結(jié)果之前一般難以判斷是否得到了足夠的視差數(shù)據(jù),這是立體視覺測距的難點所在.以使誤差值低于閥值的時候才通過,有實驗表明,當標定采樣的次數(shù)大于十次針對第二個問題.本程序沒有找到一種能夠適應各種環(huán)境的方法,為了解決不同紋理情況下的視差匹配和降噪效果的平衡問題,本程序?qū)崿F(xiàn)了三種不同的匹配算法,這三種方法分別適用在不同的場景下,用戶可以根據(jù)效果自行切換,從而在降噪和低紋理識別上取得平衡.程序開放了算法全部的內(nèi)部參數(shù),用戶可以自行調(diào)節(jié)以適應各種不同的去情況,同時,.R算法的匹配效果在低紋理情況下進步比較明顯.這些解決方法也是本程序的創(chuàng)新點所在本程序采用了()和()算法,立體匹配算法主要是通過建立一個能量代.立體匹配算法的實質(zhì)就是一個最優(yōu)化求解問題,通過建立合理的能量函數(shù),增加一些約束,用最優(yōu)化理論的方法進行方程求解.這里的約束條件主要有:極線約束,唯一性約束,視差連續(xù)性約束,順序一致性約束,像素點灰度差的平方和(SS),像素點灰度差的絕對值和(S),fry散度,nk變換是以窗口內(nèi)灰度值小于中心像素灰度值的像素個數(shù)來代替中心像素的灰度值),nus變換(是根據(jù)窗口內(nèi)中心像素灰度與其余像素灰度值的大小關系得一串位,,這些約束條件對視差效果的影響很顯著,程序設計的時候預先設置了一個合理的取值范圍,在范圍里面,用戶可以進行微調(diào)以獲得理想的效果.該算法是SergeyKosov等人(AdvancesinVisualComputing.SpringerBerlinHeidelberg,2009.796-807.)準確實時視差估計與變分方法.它是一個實時算法,外部參數(shù)的改變可以立刻反映在結(jié)果上.OpenCV提供了一個適用于此方法的求解器,來數(shù)等功能,OpenCV的求解器實現(xiàn)了實時化.通過對濾波器和濾波截斷的

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