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基于双目立体视觉的障碍物检测算法的研究与实现

作　者: 董琴琴
导　师: 张铁
学　校: 东北大学
专　业: 计算数学
关键词: 双目立体视觉极线校正 V-视差障碍物检测
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要

双目立体视觉直接模拟人眼视觉的处理方式,它具有快速、准确、灵活等特点,正广泛地被应用于各个领域,如障碍物检测、虚拟现实、工业检测、机器人导航、航空航天等领域。本文以智能驾驶中的障碍物检测为应用背景,以双目传感器采集的图像为处理对象,通过对双目图像信息进行障碍物提取,为驾驶员或无人驾驶车辆提供潜在的障碍物信息,达到提前预警的目的。这一研究对智能驾驶系统和机器人导航的进一步开发有很大的意义。本文以Marr的视觉计算理论为基础,对双目立体视觉的基本理论、方法和相关技术进行了系统研究,重点研究了利用双目立体视觉技术检测障碍物算法。本文提出了一种称为V-视差的算法。这种算法可以检测具有面特征的障碍物,比如行人、车辆、墙壁等。该算法对于光照、阴影等干扰不敏感,适用于城市复杂背景下的障碍物检测。基于双目立体视觉的V-视差法检测障碍物主要包括三部分内容：(1)立体图像对校正。本文中所采集的立体图像对很难满足极线约束条件,这使得立体匹配工作很困难,为解决这个问题,本文引入了一种无相机标定的立体图像对校正算法。(2)立体匹配,即是视差图的生成。从双目图像对中快速、准确地寻找对应点,并利用对应点生成视差图像,进而提取视差信息作为障碍物检测的依据。(3)V-视差图的生成。根据生成的视差图进一步生成V-视差图,提取V-视差图中的直线信息,通过这些直线信息可以锁定障碍物存在的大致区域,进而检测障碍物。实验证明,本文的算法检测具有面特征的障碍物效果较好。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章绪论  10-20
  1.1 双目立体视觉  10-16
    1.1.1 立体视觉概述  10-12
    1.1.2 双目立体视觉的研究内容  12-15
    1.1.3 双目立体视觉的应用领域  15-16
  1.2 本文的研究目的和意义  16-17
  1.3 国内外的研究现状  17-18
  1.4 本文的主要工作  18-20
    1.4.1 主要研究内容  18-19
    1.4.2 本文的组织结构  19-20
第2章双目立体视觉的基本原理及摄像机标定  20-28
  2.1 双目立体视觉原理  20-22
  2.2 摄像机模型与标定  22-26
    2.2.1 坐标系的建立  22-23
    2.2.2 摄像机的成像过程  23-25
    2.2.3 双目摄像机标定  25-26
  2.3 本章小结  26-28
第3章视差图的生成  28-42
  3.1 立体匹配  28-33
    3.1.1 匹配基元  29
    3.1.2 匹配准则  29-30
    3.1.3 匹配算法  30-32
    3.1.4 通用匹配策略  32-33
  3.2 极线校正  33-38
    3.2.1 无相机标定的立体图像校正  33-37
    3.2.2 实验结果及分析  37-38
  3.3 视差图的生成  38-41
    3.3.1 基于图像分割的立体匹配算法  39-41
    3.3.2 实验结果及分析  41
  3.4 本章小结  41-42
第4章基于V-视差的障碍物检测  42-54
  4.1 基于计算机视觉的障碍物检测算法概述  42-44
  4.2 V-视差原理  44-48
    4.2.1 双目摄像机模型  44-46
    4.2.2 V-视差图的构造  46-47
    4.2.3 V-视差图的面特征  47-48
  4.3 障碍物检测  48-52
    4.3.1 Hough变换检测直线  49-50
    4.3.2 障碍物检测  50-52
  4.4 算法流程设计图及实验结果  52-53
    4.4.1 算法流程设计图  52-53
    4.4.2 实验结果  53
  4.5 本章小结  53-54
第5章总结与展望  54-56
参考文献  56-60
致谢  60

基于双目立体视觉的障碍物检测算法的研究与实现

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