基于计算机视觉的深度信息提取技术的研究

1、沈阳工业大学硕士学位论文 摘要 作为一个多学科交叉的领域 计算机视觉的理论研究和实际应用都取得了飞速的发 展 尤其是近年来 图像科学的发展和计算机信息处理能力的增强 为计算机视觉的研 究和应用提供了良 好的条件 因此 对计算机视觉的进一步研究 具有重要的理论意义 和实用价值 计算机视觉的主要研究内容是由多幅二维的平面图像恢复出被摄物体的三维空间 信息 而其中基于两幅图像的视觉技术则是一个研究热点 计算机视觉的基本原理是模 仿人眼与人类视觉的立体感知过程 从两个视点观察同一景物 以获取不同视角下的感 知图像 通过三角测量原理计算图像像素间的位置偏差 以获取景物的三维信息 一个完整的计算机视觉系统通常可分为图像获取 摄像机标定 图像预处理 特征 提取 立体匹配和深度确定等六大部分 重点对立体匹 配过程进行了 详细分析和算法实 现 开发了图像获取系统 实现了图像数据的直接内存访问 同时 研究了摄像机标定 技术 利用成像过程中的径向约束 以C 分解摄像机参数 使得求解线性方程组即可 得到全部的摄像机参数 避免非线性优化搜索 图像预处理包括图像噪声的平滑 对比 度的增强和边缘检测等 在分析研究各

2、种图像预处理算法的基础上 用 vc 实现了这 些算法 在立体匹配方面 以边缘点为匹配基元 改进了双闽值判断的分阶段立体匹配 方法 通过边缘检测 相似性检验和兼容性检验完成了匹配的全过程 并采用双向匹配 以获得更多的最佳匹配点 这样既缩小了匹配搜索空间 又保证了匹配的可靠性 并对 得到的离散数据进行了 三维重建 恢复深度信息 最终在 饰e nGL中实现了物体的三维 显示 本文针对计算机视觉系统中的各项关键技术 包括图像获取 摄像机标定 图像预 处理 特征点提取 立体匹配 三维坐标计算等进行了方法研究和软件仿真实脸 验证 了所采用方法的正确性和可行性 为开发构建一个完整的计算机视觉系统结构奠定了基 础 关健词 计算机视觉 摄像机标定 立体匹配 三维重建 基于计算机视觉的深度信息提取技术的研究 称s e areh onD e P t h l n fo rmat i o n E x t r a c t 1 0nT ec h n o l o gyB as edon C o m P u t e r V i s i on As a D 旧 w加ldb edon vanous血 lt e 记 i sc

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10、说明 本人完全了 解沈阳工业大学有关保留 使用学位论文的规定 即 学校有权保留送交论文的复印件 允许论文被查阅和借阅 学校可以公 布论文的全部或部分内容 可以采用影印 缩印或其他复制手段保存论 文 保密的论文在解密后应遵循此规定 豁鱼 嵘 导师签名卜 兰 鲜日 期 为 双乙 3 沈阳工业大学硕士学位论文 1绪论 1 1计算机视觉简 介 视觉是人类获取信息强有力而又最有效的手段 人类从外界获取的信息约有7 界来 自 视觉系统 它不仅是指对光信号的感受 而是包括对视觉信息的获取 传输 处理 存储与理解的全过程 计算机视觉就是用计算机模拟人眼的视觉功能 从图像或图像序 列中 提取信息 对客 观世界的 三维景物和物体 进行形态和运动识别111 计算机视觉是计 算机科学研究领域的重要分支 其研究的核心问题是从景物图像或序列图像求出景物的 精确的 三维 几何描述 并定 量的 确定 景物中 物体的 空间 性质121 其过 程是成像过程的 逆 过程 计算机视觉的研究目的 提供人类视觉的计算模型 设计与发展某种真实的适度 的视觉系统 并提供具有良 好性能价格比的专用系统 与计算机视觉相关的主要学科有 数

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