双目视觉论文:基于双目视觉的河道测量技术研究

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1、双目视觉论文:基于双目视觉的河道测量技术研究【中文摘要】随着计算机视觉技术和光电技术的飞速发展,视觉测量技术得到了广泛的应用,其作为一种非接触测量手段已经越来越引起人们的重视。目前,尚未见利用机器视觉测量河道三维坐标的相关文献。而现有的测量技术虽然能够进行具有一定精确度的测量,但其测量过程复杂,对设备性能要求较高,且不具备实时监控的性能,不能实时统计河道三维坐标信息变化等。本文研究的基于双目视觉测量技术河工模型的河道场景测量技术,能够有效地解决以上问题。主要完成内容如下:(1)在分析不同透视投影模型和成像关系

2、的前提下,选用了一种适合视觉测量的透视投影成像模型。同时,在单目成像模型的基础上推导出双目模型,并且设定其中一个摄像机光心位置为世界坐标系,标定其双目视觉测量参数,以备后续测量应用。(2)选用一种易于河工模型检测的人工标志点作为特征点应用到河道场景测量。同时,针对实际测试中HARRIS算法在本文所用场景下对特征点提取不够精确的缺点,提出了一种改进的HARRIS算法,这种改进后的算法能精确定位特征点,大大缩小了特征点检测不够精确对最终测量结果的影响。(3)将基于极线约束的立体视觉理论与在图像处理中具有旋转、光照

3、、尺寸不变性的SIFT算法相结合,实现了双目图像中点与点的匹配,并通过具体实验证明了该方法匹配的有效性。(4)提出了一种基于校正后图像的空间坐标求取方法,该方法是在利用双线性插值矫正后图像的基础上,直接进行空间坐标的线性求取。解决了传统的基于最小二乘法求取空间点三维坐标方法的复杂性和不确定性,其实验结果证明这种方法具有较好的精度。最后,本文总结了所取得的成果,并提出了对基于双目视觉的河道场景测量研究的一些想法以及对该研究的展望。【英文摘要】Alongwiththedevelopmentofcomputeran

4、dphotoelectric,visualmeasurementtechnologyhasbeenwidelyutilized.Asakindofnon-contactmeasurementmethodhasbeenattractingmoreandmoreattention.Sofar,noliteratureaboutvisualmeasurementonriverwayhasbeenfound.Thoughtheexistingmeasuringtechnologyscanhavecertainprec

5、isionmeasurement,theirmeasuringprocessiscomplex.Andtheyalsohavethedisadvantagesasfollows:havinghighequipmentperformancerequirements,nothavingreal-timemonitoringperformance,can’tgettingreal-time3Dcoordinateinformationoftheriverway,andsoforth.Inthispaper,heme

6、asuringtechnologyofmeasuringtheriverwayphysicalcansolvetheproblemsabove.Andthecontentcanbeseenasfollows:(1)Ontheanalysisoftherelationshipbetweendifferentprojectionmodelandimaging,akindofperspectiveprojectionvisualimagingmodelsuitableformeasuringischoseninth

7、ispaper.Atthesametime,thebinocularmodelbasedonmonocularisdeduced.Forfollow-upapplication,settingacameralightheartpositionastheworldcoordinateandcalibratingthebinocularvisualmeasuringparametersarealsocompleted.(2)Akindofartificialfeaturepointhasbeenchosenfor

8、riverwayscenemeasuring.OnaccountofthedisadvantageofHARRISalgorithm’scan’tgettingprecisefeaturepoints,animprovedalgorithmwhichcanlocatethefeaturepointsaccurately.Andthisimprovedalgorithmgreatlyimprovest

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