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摘 要

双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支，它是一种由两幅图像获取物体三维几何信息的测量方法。它通过使用不同位置的两台摄像机拍摄同一场景，并利用成像几何原理计算图像像素间的位置偏差来获取景物的三维信息。双目立体视觉由于直接模拟了人类双眼视觉的生理构造，因此，在许多领域有着广阔的应用前景，如微操作系统的位姿检测与控制、机器人导航与航测、三维测量学及虚拟现实等。

双目立体视觉技术是一门综合性很强的技术，所涉及的知识包括光学、物理学、图像处理、计算机、人工智能和电子技术等多学科领域的内容。摄像机标定是双目立体视觉技术得以应用的基石，也是计算机视觉领域中的关键技术之一。本文主要研究摄像机标定技术，并使用MATLAB工具箱和OpenCV进行摄像机标定。

关键词：双目立体视觉 摄像机标定 张正友算法 模型参数

Study on the calibration and location detection of binocular stereo vision

Abstract

The binocular stereo vision is an important branch of computer vision. It is a method of measuring 3D geometrical information from two images. It uses two cameras of different positions to shoot the same scene, and uses the geometrical principle of imaging to calculate the position deviation of the image pixels to obtain the 3D information of the scene. Binocular stereo vision directly simulates the physiological structure of human binocular vision. Therefore, in many areas has a broad application prospects, such as micro operating system pose detection and control, robot navigation and aerial survey, 3D measurement science and virtual reality.

Binocular stereo vision technology is a comprehensive technology and knowledge involved including fields as optics, physics, image processing, computer, artificial intelligence and electronic technology, such as content. Camera calibration is the cornerstone of the application of binocular stereo vision technology, and it is also one of the key technologies in computer vision.This paper mainly studies camera calibration technology, and use MATLAB toolbox and OpenCV camera calibration.

Key word: Binocular stereo vision; Camera calibration; Zhang Zhengyou algorithm; Model parameters

目录

摘 要 I

Abstract II

第一章 绪 论 1

1.1 双目立体视觉的背景与意义 1

1.2 双目立体视觉的发展与应用 1

1.2.1 国外研究动态 2

1.2.2 国内研究动态 3

1.2.3 双目立体视觉的应用领域 4

第二章 双目立体视觉原理 6

2.1 双目立体视觉基本模型 6

2.2 双目立体视觉关键技术 9

第三章 双目立体视觉标定技术 12

3.1 摄像机标定基本原理 12

3.1.1 摄像机标定中的坐标系 12

3.1.2 摄像机参数 15

3.1.3 摄像机模型 16

3.2 摄像机标定方法 17

3.2.1 传统的摄像机标定方法 17

3.2.2 摄像机自标定方法 18

3.3 张正友摄像机平面标定两步法 19

3.3.1 基本方程 19

3.3.2 透视投影矩阵 19

3.3.3 参数求解过程 21

3.3.4 参数值的最优估计 22

第四章 摄像机标定实验 23

4.1 基于MATLAB工具箱的摄像机标定 23

4.1.1 MATLAB标定工具箱 23

4.1.2 摄像机内外参数的标定 23

4.2 OpenCV相机标定 28

4.2.1 OpenCV简介及特点 28

4.2.2 OpenCV的结构和内容 29

4.2.3 OpenCV相机标定 29

4.2.4 用OpenCV实现三维重建 32

结 语 34

参考文献 35

致谢 37

第一章 绪 论

1.1 双目立体视觉的背景与意义

双目立体视觉是机器视觉[1]的一种重要形式，它是基于视差原理并利用成像设备从不同的位置获取被测物体的两幅图像，通过计算图像对应点间的位置偏差，来获取物体三维几何信息的方法。立体视觉直接模拟了人类视觉处理景物的方式[2]。与平面视觉相比，立体视觉在虚拟现实、多媒体教学、工业产品的外观设计、三维轮廓测量、艺术雕塑、建筑等领域有着更广泛的应用[3][4]。

双目立体视觉的开创性工作始于上世纪的60年代中期。美国MIT的Roberts通过从数字图像中提取立方体、楔形体和棱柱体等简单规则多面体的三维结构，并对物体的形状和空间关系进行描述，把过去的简单二维图像分析推广到了复杂的三维场景，标志着立体视觉技术的诞生[5]。20世纪70年代末，以Marr[6]、Barrow等人为代表的研究者提出了一整套视觉计算的理论来描述视觉过程，其核心是从场景的图像中，推导出该场景的精确的三维几何描述，并定量地确定场景中物体的性质[7]。随着研究的深入，研究的范围从边缘、角点等特征的提取，线条、平面、曲面等几何要素的分析，直到对图像明暗、纹理、运动和成像几何等进行分析，并建立起各种数据结构和推理规则。特别是上世纪80年代初，Marr首次将图像处理、心理物理学、神经生理学和临床精神病学的研究成果从信息处理的角度进行概括，创立了视觉计算理论框架。这一基本理论对立体视觉技术的发展产生了极大的推动作用，在这一领域已形成了从图像的获取到最终的三维场景可视表面重构的完整体系，使得立体视觉已成为计算机视觉中一个非常重要的分支。经过几十年来的发展，立体视觉在机器人视觉、航空测绘、反求工程、军事运用、医学成像和工业检测等领域中的运用越来越广。

1.2 双目立体视觉的发展与应用

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