高强度光照条件下立体视觉研究

发布时间：2021-09-07 02:26

　　随着“中国制造2025”政策的牵引以及“工业4.0”技术的不断普及,双目立体视觉系统作为计算机视觉的重要组成部分受到越来越多人的关注。计算机视觉中的大多数算法,如图像分割、图像修复、目标识别等在实现的过程中均不考虑光照的影响,然而现实世界中存在着各种各样的非均匀材料,当光照强度较大时,物体表面会出现镜面反射,造成图像纹理色彩信息被光线覆盖,对后期图像的立体匹配结果影响较大,因此需要对高强度光照环境下采集到的图像进行还原,突出原始图像颜色和纹理细节。本文提出了一种改进的高光去除方法,并将其应用于双目立体视觉中,主要完成了以下工作:针对现阶段摄像机标定方法所存在的误差较大问题进行优化,使用opencv视觉库中的亚像素角点检测算法对张正友标定方法中的角点检测环节进行优化,得到更精确的摄像机内部和外部参数值。针对传统去高光方法在还原图像时容易造成颜色失真或者边缘丢失的缺点,提出一种改进的基于双边滤波的去高光算法。首先将图像所有像素点用阈值分为含有镜面反射分量和仅含漫反射分量的两类像素点,分别估计两类像素点的最大漫反射色度,接着以估计的最大漫反射色度的相似度作为双边滤波器的值域,同时以图像的最大... 

【文章来源】：河南理工大学河南省

【文章页数】：79 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

Harris角点检测方法

18图2-7中，两个摄像机绕投影中心经过空间旋转为理想双目视觉系统。将原始成像平面上的点投影到虚拟平行双目摄像机的成像平面上：""""""00""""""100"""100""0200000100100100000010011xcxcycycccxxyyufuXfuXsvfvYfvRYZZfufuufvRsfvv===(2-41)校正后的图像像素坐标与原像素坐标："""100"""00000010010011xxyyufufuuvsfvRfvv=(2-42)式(2-42)只是针对线性摄像机模型下的立体校正，在对测量精度要求较高的场合需要先对获得的立体图像对进行矫正，获得非畸变图像，然后再采用式(2-42)进行立体校正。2.6实验结果与分析实验用的标定板采用打印的棋盘方格，实验用棋盘上每个正方形的实际边长为13mm，如图2-8所示。标定方法采用加入了亚像素角点检测的张正友标定法，分别用左右摄像机采集16幅视角不同的棋盘图像，如图2-9所示。图2-8棋盘标定板Fig.2-8Checkerboardcalibrationplate

采集图


本文编号：3388669