1. 研究目的与意义
随着信息技术的发展 给计算机、机器人或者其它智能机器赋予人类视觉的功能#130;是人类科学探索所追求的 目标。在人类用计算机实现对视觉信息处理的过程中形成了一门新兴的学科——计算机视觉。它是用计算机实现人类视觉对客观世界的三维场景的感知、识别和理解。计算机视觉的研究目的就是要赋予计算机 以人类 的视觉认知功能使计算机具有通过二维图像认知三维世界的能力。这种能力不仅使计算机感知三维环境中物体的几何信息。还包括它的形状、位置、姿态、运动等并且能对它们进行描述、存储、识别和理解。
计算机视觉是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理和模式识别等诸多领域的交叉学科。其中的双目立体视觉由于直接模拟了人类双眼视觉的生理构造,且具有尺寸小、成本低、功耗小和效率高等优良特性。因此在空间物体的三维测量等领域有广阔的应用前景对双目立体视觉的研究也己经成为当今世界最热门的研究课题之一 。以双目立体视觉对工件进行三维重建为背景针对双目立体视觉实际应用技术中的图像获取、摄像机标定、图像预处理、立体匹配等重点问题进行研究成为当今的热门。2. 课题关键问题和重难点
1.所制作的双目立体视觉系统只是一个实验装置在精度等参数上距离专业的双目系统还有较大差距 ，在下一步工作中将对其进行改进提高其参数指标。
2.摄像机标定部分运用了棋盘平面半自动标定方法。虽然实验中对摄像机的标定方便、灵活、精度也高。但在实际运用中当场景不断变化时就需要及时的调整摄像机的焦距以便使拍摄的物体达到最清晰的效果。但摄像机的调整必然造成其内参数的改变。每一次调整都要对摄像机重新进行标定而这是繁琐的不现实的。所以研究脱离标定版的全自动摄像机标定方法是具有重大现实意义的。
3.立体匹配是双目立体视觉系统中非常重要的步骤。立体匹配是一个病态计算，如何使得算法在准确性和实时性两方面都能满足应用的需求是一个需要攻克的问题。因此研究新的匹配算法使其更符合人类双目对信息的融合对双目立体视觉具有关键性的重大意义。其中更符合人类双目信息融合机理的相位匹配具有很好的前途。
3. 国内外研究现状（文献综述）
双目立体视觉目前主要应用于四个领域：机器人导航、微操作系统的参数检测、三维测量和虚拟现实。目前也有不少实际应用的双目立体视觉测量系统。例如Y.c Kim的双目立体视觉方法以零交叉点作为匹配特征.采用松弛方法进行匹配,经过4次迭代90%的点被匹配,经过7次迭代98%的点被匹配,在300cm距离处测量误差为2.6cm在700cm距离处测量误差为3.1cm。F.EI-Hakim等给出了基于双目立体视觉原理的VCM多视觉传感器三维坐标自动测量系统,在30cm*30cm*20cm的测量空间内其测量精度为8微米,均方根误差为13微米。
日本大阪大学自适应机械系统研究院研制了一种自适应双目立体视觉伺服系统闭,利用双目立体视觉的原理,如每幅图像中相对静止的三个标志为参考,实时计算目标图像的雅可比矩阵,从而预测出目标下一步运动方向,实现了对运动方式未知的目标的自适应跟踪。该系统仅要求两幅图像中都有静止的参考标志,无需摄像机参数。而传统的视觉跟踪伺服系统需事先知道摄像机的运动、光学等参数和目标的运动方式。
日本奈良科技大学信息科学学院提出了一种基于双目立体视觉的增强现实系统注册方法,通过动态修正特征点的位置提高注册精度。该系统将单摄像机注册与双目立体视觉注册相结合利用和三个标志点算出特征点在每个图像上的二维坐标和误差利用和图像对计算出特征点的三维位置总误差，反复修正特征点在图像对上的二维坐标，直至三维总误差小于某个阐值。该方法比仅使用或方法大大提高了系统注册深度和精度。
4. 研究方案
(1)图像获取
立体图像的获取是立体视觉的物质基础。图像的获取方式很多(例如扫描仪、数码相机、摄像机等等)主要取决于应用的场合和目的。例如一般采用计算机产出的随机点立体图像对来研究人类视觉的立体融合机制:在航空测量领域,通常是利用飞行器携带的高性能摄像机沿航向序列地摄取图像。在获取立体图像对是不但要满足应用要求,而且要考虑视点差异、光照条件、摄像机性能以及景物特点等因素的影响,以便有利于立体视觉计算。
(2)摄像机标定
5. 工作计划
（1）在阐述计算机视觉的基本原理，计算机视觉理论发展的基础上，概况了计算机视觉的应用范围以及国内外双目立体视觉的研究现状。
（2）研究了摄像机的成像模型和基于棋盘平面的半自动摄像机标定算法并编程实现了标定算法对双摄像机进行了精确的标定。
（3）编写图像预处理软件（包括图像采集、灰度变换、图像平滑处理、图像锐化处理、边缘检测等）实现图像的预处理。
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