基于ORB算法的双目视觉测量研究

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1、硕士学位论文基于ORB算法的双目视觉测量研究RESEARCHONBINOCULARVISIONMEASUREMENTBASEDONORBALGORITHM王昌盛哈尔滨工业大学2015年6月中图书分类号：TP391.41学校代码：10213U.D.C：681.52密级：公开工学硕士学位论文基于ORB算法的双目视觉测量研究硕士研究生：王昌盛导师：宋申民教授申请学位：工学硕士学科：控制科学与工程所在单位：控制理论与制导技术研究中心答辩日期：2015年6月授予学位单位：哈尔滨工业大学Classified

2、Index:TP391.41U.D.C:681.52DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONBINOCULARVISIONMEASUREMENTBASEDONORBALGORITHMCandidate：WangChangshengSupervisor：Prof.SongShenminAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：ControlScienceandEng

3、ineeringAffiliation:CenterforControlTheoryandGuidanceTechnologyDateofDefence:June,2015Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要双目视觉测量是模拟人类视觉的一门仿生学。人类利用双目观察外部世界，获得物体的位置，颜色，形状等信息，而双目视觉就是模仿了这一过程。双目视觉通过左右两台摄像机采集图像。测量系统通过提

4、取两幅图像的有效信息，完成对应点的匹配，根据空间几何关系，获取目标的位置。本课题基于此原理，完成目标的相对位置测量。本课题首先查阅了相关文献，研究了双目视觉测量的研究现状和发展方向。根据已有的双目视觉测量方面的文献和书籍，详细研究了双目视觉测量的原理。双目视觉测量首先需要根据双目摄像机的空间几何关系，建立摄像机模型。在建立模型之后，需要对摄像机的内外参数进行标定。本课题采用基于张正友标定法的MATLAB标定工具箱对测量系统使用的摄像机进行标定。接下来研究了双目视觉中的极线几何约束与立体校正。完成

5、建模、标定等基础工作后，本课题详细研究了特征提取。在特征提取阶段，本课题采用了ORB算法。ORB算法由于其良好的实时性，因此得到了广泛的应用。本课题在ORB算法的基础上，加入了高斯尺度空间的构造，使得算法能够在尺度变换情况下，依然能够准确快速的检测到特征点。在特征提取完成以后，本文研究了双目视觉测量的立体匹配。对匹配方法和立体匹配常用的约束条件进行了介绍。通过对原始ORB算法的研究，改进了其匹配搜索策略，采用BBF搜索策略对其进行匹配搜索。通过PROSAC算法对匹配结果进行优化，提高了匹配的准确

6、性。最后，完成了基于VC++和OpenCV的双目视觉测量平台的搭建，融合了本文所研究的算法，完成了双目视觉测量试验。实验结果表明，系统能够准确完成目标相对位置的测量。关键词：双目视觉测量；SIFT；ORB；BBF；-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractBinocularvisionmeasurementisbionicsthatmimickedhumanvision.Thehumanusestheireyestoobservetheworldoutside,obtainsthein

7、formationsuchastheposition,thecolor,theshapeandsoon.Theistheveryprocesswhatbinocularvisionimitates.Binocularvisiongettheimagesthroughtwocameras.Byextractingtheeffectiveinformationfromtwoimages,thematchingofthecorrespondingpointsisaccomplished.Theposi

8、tionofthetargetisacquiredaccordingtothespatialgeometry.Thisthesisisbasedonthisprinciple,andthepositionoftargetismeasured.Firstly,thispaperreviewedrelevantliteratureandbooks,thenstudiedthecurrentstatusanddevelopingtrendsofbinocularvisionmeasurement.Th