基于双目立体视觉的三维重构技术-研究

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1、东南大学硕士学位论文(2)图像识别。图像识别技术根据从图像抽取的统计特性或结构信息，把图像分成预定的类别。在计算机视觉中图像识别技术经常用于对图像中的某些部分(例如分割区域)的识别和分类。(3)图像理解。给定一幅图像，图像理解程序不仅描述图像本身，而且描述和解释图像所代表的景物，以便对图像代表的内容作出决定。在人T智能视觉研究的初期经常使用景物分析这个术语，以强调二维图像与三维景物之间的区别。图像理解除了需要复杂的图像处理以外还需要具有关于景物成像的物理规律的知识以及与景物内容有关的知识。在建立计算机视觉系统时需要用到上述学科中的有关技术，但计算机视觉研究的内容要比这

2、些学科更为广泛。计算机视觉的研究与人类视觉的研究密切相关。为实现建立与入的视觉系统相类似的通用计算机视觉系统的目标需要建立人类视觉的计算理论。1．2．2Marl"的机器视觉理论框架上个世纪80年代初，Marr首次从信息处理的角度综合了图像处理、神经生理学及精神病学的研究成果，提出了第一个较为完善的视觉系统理论框架【7】。虽然这一理论框架存在许多不完备的地方，但该理论是迄今为止最为系统的视觉理论，对神经科学的发展和人工智能的研究产生了深远的影响ⅨJ。，下面从两个方面来介绍这一理论框架。一方面是视觉系统研究的三个层次，见表格1．1，即计算理论层次、表达(Represent

3、ation)与算法层次、硬件实现层次。计算理论层次解决的是系统各部分的计算目的与计算策略问题，即各部分的输入输出关系是什么，有什么变换或约束。Marr对视觉系统的总的输入输出关系规定了一个总的目标，即输入是二维图像，输出是由二维图像重建(Reconstruction)出来的一维物体的位置与形状。Marr认为，视觉系统的任务是对环境中的三维物体进行识别、定位与运动分析。三维物体千差万别，应存在一种计算理论层次上的一般性目的描述。如果达到了这一目的，则不管是什么具体物体，视觉任务均可完成。Man"认为，这一目的就是要通过视觉系统重建三维物体的形状、位置。而且，如果在每一时

4、刻都能够做到这一点，则可以实现对物体的运动分析。表达与算法层次的研究是要给出各部分的输入、输出和内部信息的表达，以及实现计算理沦层次所规定的一般性目的的算法。表达与算法是比计算理论低一层次的问题，不同的表达与算法，在计算理论层次上可以是相同的。硬件实现层次则是要解决如何用硬件实现以上算法的问题。目前机器视觉的研究工作主要集中在计算理论和表达与算法这两个层次上，对于硬件实现，目前已有一些比较成熟的部分，如低层次图像处理中的去噪声，边缘抽取。对简单二维物体识别及简单场景下的视觉方法，已有专用芯片或并行处理体系结构方面的研究与试验产品。而在构建通用的视觉系统方面，虽有一些尝

5、试，但一般并不成功。表格1．1Man"机器视觉理论的三个层次计算理论层次表达与算法层次硬件实现层次计算的目的是什么?如何实现这个计算理论?在物理上如何实现这些表为什么这一计算是合输入与输出的表示是什示与算法?适的?执行计算的策么?表示与表示之间的变略是什么?换是什么?另一方面是视觉信息处理的三个阶段，见图1．1。视觉信息从最初的二维图像到最终对三维环境的表达经历了三个阶段的处理。第一阶段构成基元图(PrimarySketch)，基元图由二维图像中的边缘点、直线、曲线、顶点、纹理等基本几何元素或特征组成。第二阶段，Man"称为对环境的2．5维描述。2．5维描述是一种形象

6、的说法，即对环境部分的、不完整的三维信息描述，就是重建三维物体在观察者为中心的坐标系下的三维形状与位置。当人眼或摄像机观察周围环境物体时，观察者对三维物体最初是以自身的坐标系来描述的，另外，观察者只能看到物体的一部分，另部分是物体的背面2第一章绪论或被其它物体遮挡，因此，重建结果是在观察者坐标系下描述的部分三维物体形状，称为2．5维描述。这一阶段中存在许多并行的相对独立的模块，如立体视觉、运动分析、由灰度恢复表面形状等不同的处理单元。仅有2．5维描述是不够的，事实上，从各种不同角度去观察物体，观察到的形状都是不完整的，2．5维描述必须进一步处理，以得到物体的完整三维描

7、述，而且必须是物体本身某一固定坐标系下的描述，这一阶段称为第三阶段，即三维阶段。图1．1Mart框架的视觉三阶段基元图和对环境的2．5维描述这两个阶段，有些文献称为视觉的低层次处理，或早期视觉，也有人将第一阶段称为早期视觉，第二阶段称为中期视觉。1．2．3双目立体视觉系统的研究内容在对生物视觉系统的研究中，人们早就注意到，几乎所有具有视觉的生物都有两个眼睛。用两个眼睛同时观察物体时，会有深度或远近的感觉。立体电影之所以有逼真的深度感，正是仿照了人眼视觉原理。在立体电影拍摄中，用两个摄像机同时拍摄，而在放映时，将两个摄像机拍摄的图像同时投影到屏幕上，并