基于变焦立体视觉的障碍物检测方法研究
发布时间:2021-03-09 22:10
近年来,汽车智能化已经成为汽车行业的研究热点。车辆前方障碍物检测作为智能辅助驾驶研究的重要技术之一,被受到广泛重视。双目立体视觉能够模拟人类双眼感知的能力,不仅能够提供丰富的视觉信息,而且获得空间物体的三维坐标。本文对基于变焦立体视觉系统的障碍物检测开展研究。首先,变焦双目相机的标定是变焦立体视觉系统的基础,对双目相机的成像模型和视差原理进行简要的分析,并且对标定原理和步骤进行说明。采用Matlab标定工具箱分别进行单目标定和立体标定,得到双目相机的内外参数和位置关系。通过极线校正对左右图像对进行校正,消除畸变,得到校正的图像对。其次,在分析立体匹配的原理和主要立体匹配算法的优缺点的基础上,采用半全局的立体匹配算法对校正后的图像对进行匹配工作。通过对匹配得到的视差图进一步边缘滤波处理得到优化的视差图。详细分析U-V视差理论,包括U-V视差的形成,以及不同平面在U-V视差的表现形式。根据视差图进一步计算得到V视差图,用Hough检测原理检测V视差图中表示地面的倾斜直线,再将地面重投影到视差图中滤除,剩余部分就是障碍物。V视差图中垂直直线段的长度代表障碍物的高度,因此通过检测V视差图中垂直...
【文章来源】:大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:68 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 引言
1.2 变焦视觉系统的研究现状
1.2.1 国外变焦视觉系统的研究现状
1.2.2 国内变焦视觉系统的研究现状
1.3 基于立体视觉的障碍物检测研究现状
1.3.1 立体视觉研究现状
1.3.2 障碍物检测研究现状
1.4 论文主要研究内容及章节安排
2 变焦立体视觉系统标定
2.1 引言
2.2 相机成像模型
2.2.1 相机线性模型
2.2.2 相机非线性模型
2.3 变焦相机标定
2.3.1 单应性矩阵估计
2.3.2 相机内参计算
2.3.3 相机外参计算
2.4 本章小结
3 极线校正及立体匹配
3.1 引言
3.2 极线校正
3.2.1 极线校正原理
3.2.2 极线校正的方法
3.3 立体匹配
3.3.1 立体匹配基本原理
3.3.2 匹配基元
3.3.3 匹配准则
3.3.4 立体匹配一般步骤
3.4 立体匹配算法分类
3.4.1 局部匹配算法
3.4.2 全局立体匹配算法
3.4.3 半全局立体匹配算法
3.5 立体匹配试验
3.6 本章小结
4 基于U-V视差的障碍物检测
4.1 引言
4.2 U-V视差的形成
4.3 不同平面在U/V视差图中的投影
4.4 道路平面检测
4.4.1 Hough直线检测
4.4.2 滤除路面特征
4.5 障碍物检测
4.6 本章小结
5 实验与结果分析
5.1 引言
5.2 系统搭建
5.3 相机标定实验
5.4 立体匹配实验
5.5 障碍物检测实验
5.6 本章小结
结论
参考文献
致谢
【参考文献】:
期刊论文
[1]毫米波雷达研究现状及其测试项目[J]. 郭蓬,郭剑锐,戎辉,唐风敏,王文扬,王梦丹. 汽车电器. 2018(10)
[2]基于单应性矩阵的变焦双目视觉标定方法[J]. 姜涛,程筱胜,崔海华,贾华宇,张逢骏. 光学学报. 2018(03)
[3]双目立体视觉测量系统的标定[J]. 杨景豪,刘巍,刘阳,王福吉,贾振元. 光学精密工程. 2016(02)
[4]基于OpenCV的双目测距系统[J]. 王浩,许志闻,谢坤,李杰,宋成璐. 吉林大学学报(信息科学版). 2014(02)
[5]室外环境下PTZ摄像机全自动标定技术及其应用[J]. 张雪波,路晗,方勇纯,李宝全. 机器人. 2013(04)
[6]一种快速鲁棒的越野环境下自主移动机器人障碍检测算法[J]. 胡庭波,吴涛. 机器人. 2011(03)
[7]基于双目立体视觉技术的无人化自动装载机研究[J]. 刘晓红,文怀兴. 机械设计与制造. 2010(12)
[8]一种利用动态规划和左右一致性的立体匹配算法[J]. 张浩峰,赵春霞. 中国图象图形学报. 2008(04)
[9]一种改进的基于圆环点的摄像机自标定方法[J]. 胡培成,黎宁,周建江. 光电工程. 2007(12)
[10]基于双目立体视觉的偏转线圈测量方法研究[J]. 管业鹏,童林夙,陈娜. 电子学报. 2003(09)
博士论文
[1]变焦摄像机跟踪定位与测量技术[D]. 史艳琼.合肥工业大学 2012
硕士论文
[1]基于双目立体视觉的大尺寸物体变形检测[D]. 管媛媛.西安理工大学 2018
[2]基于类人机器人的双目测距系统的研究[D]. 袁泉.昆明理工大学 2018
[3]基于双目立体视觉的人脸三维重建[D]. 邱兹俏.沈阳航空航天大学 2018
[4]基于平行双目立体视觉的曲面识别和三维重建的研究[D]. 于欢.中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所) 2017
[5]基于视觉的前方车辆识别技术研究[D]. 李停停.华南理工大学 2016
[6]障碍物检测中的双目立体视觉技术研究[D]. 戴玉艳.苏州大学 2015
[7]运动目标在变焦距镜头视场中成像清晰与大小恒定方法研究[D]. 尹宏建.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2013
[8]立体匹配算法的研究与应用[D]. 阎丽芳.东北大学 2013
[9]基于双目立体视觉的障碍物识别研究[D]. 刘絮.东北大学 2012
[10]双目视觉系统关键技术研究[D]. 郭陆峰.华侨大学 2008
本文编号:3073560
【文章来源】:大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】:68 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 引言
1.2 变焦视觉系统的研究现状
1.2.1 国外变焦视觉系统的研究现状
1.2.2 国内变焦视觉系统的研究现状
1.3 基于立体视觉的障碍物检测研究现状
1.3.1 立体视觉研究现状
1.3.2 障碍物检测研究现状
1.4 论文主要研究内容及章节安排
2 变焦立体视觉系统标定
2.1 引言
2.2 相机成像模型
2.2.1 相机线性模型
2.2.2 相机非线性模型
2.3 变焦相机标定
2.3.1 单应性矩阵估计
2.3.2 相机内参计算
2.3.3 相机外参计算
2.4 本章小结
3 极线校正及立体匹配
3.1 引言
3.2 极线校正
3.2.1 极线校正原理
3.2.2 极线校正的方法
3.3 立体匹配
3.3.1 立体匹配基本原理
3.3.2 匹配基元
3.3.3 匹配准则
3.3.4 立体匹配一般步骤
3.4 立体匹配算法分类
3.4.1 局部匹配算法
3.4.2 全局立体匹配算法
3.4.3 半全局立体匹配算法
3.5 立体匹配试验
3.6 本章小结
4 基于U-V视差的障碍物检测
4.1 引言
4.2 U-V视差的形成
4.3 不同平面在U/V视差图中的投影
4.4 道路平面检测
4.4.1 Hough直线检测
4.4.2 滤除路面特征
4.5 障碍物检测
4.6 本章小结
5 实验与结果分析
5.1 引言
5.2 系统搭建
5.3 相机标定实验
5.4 立体匹配实验
5.5 障碍物检测实验
5.6 本章小结
结论
参考文献
致谢
【参考文献】:
期刊论文
[1]毫米波雷达研究现状及其测试项目[J]. 郭蓬,郭剑锐,戎辉,唐风敏,王文扬,王梦丹. 汽车电器. 2018(10)
[2]基于单应性矩阵的变焦双目视觉标定方法[J]. 姜涛,程筱胜,崔海华,贾华宇,张逢骏. 光学学报. 2018(03)
[3]双目立体视觉测量系统的标定[J]. 杨景豪,刘巍,刘阳,王福吉,贾振元. 光学精密工程. 2016(02)
[4]基于OpenCV的双目测距系统[J]. 王浩,许志闻,谢坤,李杰,宋成璐. 吉林大学学报(信息科学版). 2014(02)
[5]室外环境下PTZ摄像机全自动标定技术及其应用[J]. 张雪波,路晗,方勇纯,李宝全. 机器人. 2013(04)
[6]一种快速鲁棒的越野环境下自主移动机器人障碍检测算法[J]. 胡庭波,吴涛. 机器人. 2011(03)
[7]基于双目立体视觉技术的无人化自动装载机研究[J]. 刘晓红,文怀兴. 机械设计与制造. 2010(12)
[8]一种利用动态规划和左右一致性的立体匹配算法[J]. 张浩峰,赵春霞. 中国图象图形学报. 2008(04)
[9]一种改进的基于圆环点的摄像机自标定方法[J]. 胡培成,黎宁,周建江. 光电工程. 2007(12)
[10]基于双目立体视觉的偏转线圈测量方法研究[J]. 管业鹏,童林夙,陈娜. 电子学报. 2003(09)
博士论文
[1]变焦摄像机跟踪定位与测量技术[D]. 史艳琼.合肥工业大学 2012
硕士论文
[1]基于双目立体视觉的大尺寸物体变形检测[D]. 管媛媛.西安理工大学 2018
[2]基于类人机器人的双目测距系统的研究[D]. 袁泉.昆明理工大学 2018
[3]基于双目立体视觉的人脸三维重建[D]. 邱兹俏.沈阳航空航天大学 2018
[4]基于平行双目立体视觉的曲面识别和三维重建的研究[D]. 于欢.中国科学院大学(中国科学院光电技术研究所) 2017
[5]基于视觉的前方车辆识别技术研究[D]. 李停停.华南理工大学 2016
[6]障碍物检测中的双目立体视觉技术研究[D]. 戴玉艳.苏州大学 2015
[7]运动目标在变焦距镜头视场中成像清晰与大小恒定方法研究[D]. 尹宏建.中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所) 2013
[8]立体匹配算法的研究与应用[D]. 阎丽芳.东北大学 2013
[9]基于双目立体视觉的障碍物识别研究[D]. 刘絮.东北大学 2012
[10]双目视觉系统关键技术研究[D]. 郭陆峰.华侨大学 2008
本文编号:3073560
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/shengwushengchang/3073560.html
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