基于双目视觉的图像匹配与定位技术的研究

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1、分类号密级硕士学位论文题目：基于双目视觉的图像匹配与定位技术的研究英文并列题目：ResearchonImageMatchingandLocationTechnologybasedonBinocularVision研究生：范莹专业：控制科学与工程研究方向：模式识别与智能系统导师：白瑞林教授指导小组成员：学位授予日期：2016.6答辩委员会主席：杨慧中江南大学地址：无锡市蠡湖大道1800号二○一六年五月摘要摘要随着机器视觉技术的发展，双目视觉已被广泛应用于工件识别定位、机器人避障导航、三维测距等领域。相比单目视觉，双目视觉可更灵活的获取目标物体的3D信息和深

2、度信息，操作简单，便于实现，具有较明显的优势。目前对于工件三维定位的研究大多基于SIFT、SURF、Harris等特征点的匹配，检测到的特征点较少，难以保证定位精度。针对工件缺乏纹理和颜色特征的特点，本文深入研究双目摄像机标定以及基于边缘特征的立体匹配技术，以实现工件关键抓取点三维重构与工件朝向的确定。针对传统非线性优化方法难以实现稳定和高精度的双目标定，提出了一种基于Hough和混沌粒子群算法的双目标定方法。采用Hough变换直线拟合对椭圆拟合求取的亚像素圆心像点坐标进行矫正，提高了圆心像点提取精度；非线性寻优时采用粒子邻域内局部最优适应度值代替全局最

3、优适应度值进行状态更新，同时对粒子邻域内局部最优位置进行混沌优化，并引入全局自适应动态惯性权重，有效改善了原粒子群算法易陷入局部极值的问题，提高了双目标定精度。针对稀疏特征点的匹配中区域灰度的相似性导致的误匹配难以保证后续定位精度，提出了一种改进型形状上下文的工件立体匹配方法。通过改进匹配搜索策略，根据形状上下文直方图分布信息进行粗匹配，获取候选匹配点集，减少了后续匹配计算复杂度；对形状上下文相似性度量进行加权处理，增加匹配点与非匹配点的区分度；融合对应轮廓采样点3*3邻域的梯度方向直方图特征，并与形状上下文构成联合相似性度量进行细匹配，并采用RANSA

4、C剔除误匹配点对。实验结果表明该方法具有较高的匹配和视差计算精度，一定程度上保证了后续三维定位的精度。在工件三维定位方面，鉴于机器视觉对于实时性要求较高，采用基于平行配置的双目视觉模型三维重构方法，实现工件关键抓取点的三维重构，并通过工件长轴与图像水平坐标轴的夹角确定工件朝向。经过理论分析以及对不同工件的多次实验验证，测试结果表明整个过程实现简单，能够满足后续抓取的精度要求，具有一定的工程实用价值。关键词：双目视觉；摄像机标定；Hough变换；混沌粒子群；立体匹配；形状上下文；三维定位IAbstractAbstractWiththedevelopment

5、ofmachinevision,binocularvisionhasbeenwidelyusedinworkpiecerecognitionandlocation,robotobstacleavoidanceandnavigation,threedimensionalranging,etc.Comparedtomonocularvision,binocularvisioncanacquire3Dinformationoftheobjectmoreflexiblywithmoreobviousadvantages,andtheoperationissimp

6、leandeasytorealize.Mostresearchaboutthethree-dimensionallocationofworkpiecesarebasedonthematchingofSIFT,SURF,Harrisandotherfeaturepoints,wherethedetectedfeaturepointsarefewresultingindifficultytoensurethelocationaccuracy.Consideringthatworkpiecesarelackoftextureandcolorfeatures,b

7、inocularcameracalibrationandstereomatchingtechnologybasedonedgefeaturearestudiedinthispaper,inordertorealizethe3Dreconstructionofkeygraspingpointsandtheorientationofworkpieces.Becausetraditionalnonlinearoptimizationalgorithmisdifficulttoachievestabilityandhighprecisioninstereocal

8、ibration,anewstereocalibrationmethodbase