【摘 要】
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双目立体视觉利用自然光源下的二维图像信息进行三维重建。由于其成本低、适应性强等特点,广泛应用于医学、军事、文物保护等领域。深度估计在双目立体视觉相关的三维重建中发挥着重要的作用。本文针对双目系统中存在标定结果的误差,匹配精度不够理想以及匹配时的阴影遮挡等问题,对算法进行优化改进。搭建双目立体视觉系统,实现对所拍摄的图片进行匹配、测距、重建的功能。本文所做的主要工作如下:（1）针对传统标定算法中存在
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双目立体视觉利用自然光源下的二维图像信息进行三维重建。由于其成本低、适应性强等特点,广泛应用于医学、军事、文物保护等领域。深度估计在双目立体视觉相关的三维重建中发挥着重要的作用。本文针对双目系统中存在标定结果的误差,匹配精度不够理想以及匹配时的阴影遮挡等问题,对算法进行优化改进。搭建双目立体视觉系统,实现对所拍摄的图片进行匹配、测距、重建的功能。本文所做的主要工作如下:（1）针对传统标定算法中存在的标定精度不高的问题,提出一种改进的相机标定方法并对相机参数进行校正。改进的标定方法通过电脑外接USB接口连接好硬件（双目摄像头）,对9*6棋盘格图像进行采集,再使用拟牛顿算法对相机参数进行迭代优化,获得更为精确的标定结果。（2）针对匹配算法中存在的匹配精度不高导致后续测距、重建等应用效果不理想的问题,提出一种结合深度学习的立体匹配方法,构造卷积神经网络进行图片的相似性度量,有效提高了立体匹配的精确度。该算法使用MAC系统,在PYCHARM开发环境下结合图像处理库OPENCV,采用TENSORFLOW框架,搭载GPU对训练过程加速。训练数据集选用KITTI 2015。采用改进的网络模型,计算出的误差（5 pixels）为5.65%,准确度有所提升。（3）为了进一步优化视差图,提出一种基于引导滤波的代价聚合方法。该方法改进了传统的引导滤波方法,并结合引导滤波和双边滤波的优点。对引导图像进行双边滤波以及均衡化处理后,降低了图像噪声。采用胜者为王的方法选择最优视差,并进一步使用亚像素级别的处理以及针对部分遮挡区域进行填充,较好地解决了一些匹配点不准确或遗失的问题。改进后的方法有效降低了引导图在细节信息及边缘信息方面的计算误差。选取Tsukuba样张改进前聚合误差为6.53%,改进后聚合误差为5.16%;Venus样张改进前的聚合误差为6.34%,改进后聚合误差为4.97%。（4）对三个不同角度所捕捉的图像计算其视差图,对图中的关键点进行距离测量。结合真实测量值计算出测量误差,并对引起误差的原因作了分析。实现对上述三个不同角度拍摄图像的点云三维重建。最终实验结果表明,本文所设计的解决立体匹配问题的网络模型及后续改进优化措施有效地提高了匹配精确度,实现了对双目立体视觉系统所拍摄图像的三维重建。本文方法对基于双目立体视觉的三维图像重建有一定的参考价值。
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