基于双目视觉汽车尺寸测量系统设计及其算法研究

发布时间：2017-10-03 18:11

  本文关键词：基于双目视觉汽车尺寸测量系统设计及其算法研究

  更多相关文章： 双目视觉 汽车尺寸测量 图像预处理 摄像机标定 图像拼接 立体匹配

【摘要】：随着我国经济的发展,汽车数量不断增加,交通运输发展既带来了巨大的便利,同时也带来了一些麻烦。出现了各类车辆进行改装以增加运货量的非法现象。为了鉴别车辆是否改装,需要对汽车的外形尺寸进行测量。但是,目前普遍使用人工测量的方法,人工测量的方法有很多缺点,比如劳动强度大、测量时间长、测量结果易受人为因素干扰。本文通过比较国内外汽车尺寸的测量方法的优缺点,选择了双目视觉的方法测量汽车尺寸。本文介绍了双目立体视觉原理,双目视觉测量汽车尺寸的硬件构成,以及测量汽车尺寸的过程。在测量汽车尺寸的过程中涉及到了图像预处理、摄像机标定、图像拼接、立体校正和立体匹配。本文介绍了均值滤波、中值滤波和低通滤波,并且改进了小波阈值去噪函数,完成了对图像的去噪。本文介绍了相机成像模型的原理、摄像机标定的方法并最终采用张正友摄像机标定方法实现了对摄像机内外参数的标定;详细介绍了图像拼接的方法,并且用改进的SIFT图像拼接算法实现了对汽车侧面图像的拼接;阐述了立体校正的概念和立体校正算法;详细介绍了立体匹配的关键技术、基于特征的立体匹配,并且改进了Harris角点检测,最终实现了立体匹配,得到了视差。最终得到汽车的尺寸。本文取得了一些研究成果,为汽车尺寸测量提供了一种有效的方法,具有一定的理论价值和实际意义。
【关键词】：双目视觉 汽车尺寸测量 图像预处理 摄像机标定 图像拼接 立体匹配
【学位授予单位】：石家庄铁道大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U495;TP391.41
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-11
• 1.1 课题的研究背景8
• 1.2 国内外研究现状8-9
• 1.3 本文的研究目的及章节安排9-11
• 第二章 系统设计11-26
• 2.1 汽车尺寸测量方法概述11-19
• 2.2 双目立体视觉原理19-22
• 2.3 系统硬件组成22-23
• 2.4 汽车尺寸测量过程23-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第三章 图像预处理26-33
• 3.1 均值滤波26
• 3.2 中值滤波26-28
• 3.3 低通滤波28
• 3.4 小波去噪28-32
• 3.5 本章小结32-33
• 第四章 摄像机标定33-46
• 4.1 相机成像模型33-37
• 4.1.1 图像坐标系、相机坐标系与世界坐标系33-35
• 4.1.2 线性模型与非线性模型35-37
• 4.2 相机标定方法37
• 4.3 张正友标定法的过程37-40
• 4.4 摄像机标定实验40-45
• 4.5 本章小结45-46
• 第五章 图像拼接46-61
• 5.1 基于SIFT图像拼接46-57
• 5.1.1 尺度空间极值点检测46-50
• 5.1.2 生成特征点描述符50-51
• 5.1.3 改进的特征点匹配51-56
• 5.1.4 图像融合56-57
• 5.2 实现全景图拼接过程57-60
• 5.3 本章小结60-61
• 第六章 三维重建61-73
• 6.1 立体校正61-63
• 6.1.1 极限几何概念61-62
• 6.1.2 立体校正算法62-63
• 6.2 立体匹配63-71
• 6.2.1 立体匹配的关键技术63-65
• 6.2.2 基于特征的立体匹配65-66
• 6.2.3 基于改进的Harris的立体匹配66-71
• 6.3 汽车尺寸测量71-72
• 6.4 本章小结72-73
• 第七章 总结与展望73-74
• 参考文献74-76
• 致谢76-77
• 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文77

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本文编号：965950