基于SIFT算子的双目视觉三维测量技术研究

双目视觉是计算机视觉的一个重要分支,通过不同位置的两台摄像机或者是一台相机移动或旋转对同一幅场景进行拍摄,获得左右两幅图像,然后计算空间点在左右两幅图像中的视差,从而获得空间点的三维坐标值。与其他获取三维信息的方法相比较,双目立体视觉通过模拟人类双眼来处理景物的方式,具有可靠简便的优点。在很多领域都有相当大的应用价值,比如工业零件三维测量、机器人导航、虚拟现实以及军事领域等。总之双目立体视觉是非常具有研究意义和应用前景的一个课题。本文在介绍双目视觉基本原理的基础上,主要阐述了相机标定、立体标定、立体匹配、三维信息获取等重要测量技术。重点分析了基于SIFT算子的立体匹配算法,该算法在一定程度上提高了匹配的精度,但是在匹配速度以及精度上不是很理想。本文对该算法进行了改进,并通过三维测量实验分析了实验结果,进一步验证了本算法的可行性。主要研究内容如下：1.研究摄像机数学模型以及标定原理,传统的标定方法,利用张正友的标定方法来获得左右两台摄像机的内部和外部参数。采用双目视觉极线几何原理对左右两幅图像进行立体校正,使得两台摄像机达到理想的平视双目立体结构。2.研究基于SIFT算子的立体匹配算法,提取特征点、生成特征向量和剔除误匹配点的方法。在此算法基础上作出改进,提出了简化SIFT算子,从原来的128维降到24维,减少了图像匹配特征点数量。同时结合极线几何,对匹配图像立体校正,把匹配搜索范围从二维降到一维,缩短搜索时间,初次匹配之后与RANSAC算法结合,剔除误匹配点,留下好的匹配对,进一步提高匹配精度。3.搭建双目立体视觉三维尺寸测量实验平台,结合OPENCV库编程系统软件,通过采集图像、立体标定、立体图像校正、匹配等步骤,最后获得三维坐标信息。实验结果验证了系统有较好的检测精度。