基于双光的双目视觉的测距研究

作     者：王泉钧 

作者单位：哈尔滨工程大学 

学位级别：硕士

导师姓名：孙伟民;李春柳

授予年度：2023年

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题：双目测距 双光谱图像 立体匹配 路径聚合 相位信息 

摘      要：双目视觉是当前计算机视觉的热门研究领域,通过模仿人类两只眼睛来观察物体去获取工作场景信息,定位目标物体,以及获得目标物体的深度信息。由于实际的周围环境复杂多变以及对获取信息的需求的提高,常规的测距手段例如超声波等无法满足日益增长的需求,而基于双目视觉的深度信息检测能够实现深度检测、目标识别、三维信息重建等功能,有广阔的应用前景和价值。为了弥补可见光相机在复杂环境下作为单光谱传感器的不足,例如在大雾、强光或者黑暗等复杂环境的影响,可以采用两个红外相机进行双目检测,或者采用红外相机与可见光相机相结合的双目系统进行实验和检测,本文的主要研究工作如下:(1)采用双目测距,首先需要对双目系统进行标定,然后根据标定得到双目系统的内外参数确定目标物体的坐标转换关系。在对比多种常用的标定方法后,采用了张氏标定法进行标定。由于常规的纸质标定板无法满足红外图像的标定要求,采用特制的铝合金棋盘格对可见光相机和红外相机进行标定。通过对棋盘格的加热,提高了标定板在红外图像中的对比度,成功实现了对红外相机的标定,也实现了红外相机和可见光相机的联合标定,双可见光双目系统的重投影误差为0.06个像素误差,双红外双目系统的重投影误差为0.14个像素误差,可见光与红外双目系统的重投影误差为0.34个像素误差,三种双目系统均实现了精度较高的联合标定。(2)在双可见光和双红外的同光谱图像的匹配中,对比分析了局部立体匹配以及全局立体匹配的优缺点,采用了融合这两种方法的半全局立体匹配算法,并应用于双可见光的双目系统和双红外热成像的同光谱图像的双目测距系统。该半全局立体匹配算法相比于局部立体匹配算法有高的匹配精准度,对比全局立体匹配算法有更快的匹配速度。双目系统的匹配和测距实验结果表明,采用基于路径聚合的半全局立体匹配的目标匹配的效果好,双可见光的双目测距系统5 m内的测距误差在3%以内,双红外的双目测距系统5 m内的测距误差在5%以内。(3)在可见光与红外的双光谱图像的匹配中,由于红外热成像相机和可见光相机的成像机理不同,红外热成像图像的像素灰度值是非线性的,且红外热成像相机和可见光相机的焦距不同以及像元尺寸和图像尺寸大小不同,难以提取双光谱图像的共性特征,无法采用与同光谱图像相同的基于图像灰度值大小的图像特征立体匹配算法。本文采用相位信息和互信息相结合的方法,实现了对双光谱图像的立体匹配,相位信息和互信息相结合的算法的均方根误差为0.39,相比于单独采用互信息算法的均方根误差0.54和采用互信息与梯度信息结合算法的均方根误差0.46,有了一定的改善,图像匹配精度更高。可见光与红外的双目系统在3 m内的测距误差在5%以内,6 m的测距误差在10%以内。