摘 要

双目立体视觉是计算机视觉中一种重要的表现方式。双目立体视觉采用两个摄像机同时采集同一场景的图像，因为两台摄像机所处的位置不同，所以说采集到的两幅图片是不同的，两幅图片存在视差。利用这一视差图可以获得原始空间物体的深度信息。经过多年的研究，现在双目立体视觉视觉的研究已经得到了高速的发展，双目立体视觉可以用在例如无人机、工业检测、交通监控等多种领域。但是由于以往的双目立体视觉的研究都是再PC机上进行算法的研究，没有实际的在嵌入式平台上进行移植和实现。本文介绍了一种基于DSP的双目立体视觉的实时算法平台的实现。

论文的主要研究内容介绍了DSP平台的整体框架，并且针对现有的平台对芯片进行选型，同时对双目立体视觉的摄像机进行选型，构建双目立体视觉的数学模型，并且按照双目立体视觉的原理分别在Open CV平台上实现了对应的功能，最后在DSP平台上，将立体视觉中的核心算法立体匹配移植到DSP平台上，并对最后的结果进行分析和优化。

关键词：双目立体视觉；DSP；Open CV；立体匹配

Abstract

Binocular stereo vision is an important way of expressing computer vision. Binocular stereo vision using two cameras at the same time to collect the same scene of the image, because the two cameras in different positions, so that the two pictures collected is different, two pictures exist parallax. Using this parallax graph, the depth information of the original space object can be obtained. After years of research, binocular stereo vision has been developed at present, and binocular stereo vision can be used in various fields such as unmanned aerial vehicles, industrial testing, traffic monitoring and so on. However, due to the previous binocular stereo vision of the PC are on the algorithm for the study, there is no practical in the embedded platform for transplantation and implementation. This paper introduces a real-time algorithm platform for binocular stereo vision based on DSP.

The main research contents of this paper introduce the overall framework of DSP platform, and select the chip for the existing platform, while the binocular stereo vision camera selection, to build binocular stereo vision mathematical model, and in accordance with binocular The principle of stereo vision is implemented on the Open CV platform respectively. Finally, on the DSP platform, the core algorithm of stereo vision is transplanted to the DSP platform, and the final result is analyzed and optimized.

Key Words：Binocular stereo vision；DSP；Open CV；Stereo matchin

目 录

第1章 绪论 1

1.1 研究意义及背景 1

1.2 双目立体视觉技术的发展概况 2

1.3 本文主要工作 2

1.4 论文的结构安排 3

第2章 双目立体视觉算法设计 4

2.1 双目立体视觉原理 4

2.2 双目立体视觉算法步骤 5

2.2.1 图像的获取 5

2.2.2 摄像机标定 5

2.2.3 立体校正 11

2.2.4 立体匹配 12

2.2.5 三维重建 13

2.3 本章小结 13

第3章 双目立体视觉平台设计 14

3.1 双目立体视觉整体框架 14

3.2 硬件平台搭建 14

3.3 软件平台搭建与算法移植 16

3.3.1 DSP开发环境搭建 16

3.3.2 双目立体视觉算法的移植 16

3.3.3 DSP上算法的调试 18

3.4 本章小结 18

第4章 实验结果与分析 19

4.1 算法在DSP上结果分析 19

4.2 双目匹配的精度分析 21

4.3 本章小结 21

第5章 总结与展望 22

5.1 总结 22

5.2 展望 22

参考文献 24

附 录 25

致 谢 31

第1章 绪论

本章是整个论文的开头，本章主要介绍了选题的背景及意义，同时也说明了部分国内外对于本课题的研究情况，并且给出了本论文的结构框架。

1.1 研究意义及背景

计算机视觉，它将人的大脑和眼睛分别使用核心处理器与摄像机进行替代，这样可以使搭建的系统能够对现实世界的真实场景与物体进行感知、辨别与学习。我们都知道双耳效应，双耳效应是可以通过两只耳朵听到声源而大体地判断出声源的位置，同理，当我们使用两只眼去观察物体的时候就可以观察出物体的位置距离和深度信息。正如上文所说的使用摄像机替代人的双眼，这种计算机视觉也被称为双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)。

双目立体视觉(Binocular Stereo Vision)技术是以视差为基本原理，通过将两个摄像机安装于同一水平线的不同位置，两者之间存在一定的间隔，这样可以让两个摄像机在同一水平线的不同位置去拍摄同一场景，由于两个摄像机的位置并不重合且在同一水平线，因此两个摄像机拍摄同一场景所成的像必然存在视差，通过找到两幅图像中的匹配像素，这样就可以最终计算出成像的场景相对于两个摄像机的距离，也就是深度。近年来，很多高校和研究机构在双目立体视觉领域投入了大量的研究时间，并且也取得了很多成果，在无人机的避障，工业产品质量检测以及交通监控等领域有良好的发展前景。

但是双目视觉技术由于需要庞大的数据量和运算量使得传统的双目立体视觉系统大多基于PC平台实现，但是考虑到PC平台功耗高、体积较大的特点会很大程度地限制双目立体视觉技术普及和应用，特别是在无人机、移动机器人等对体积与功耗要求比较高的平台上将无法使用。因此研究双目立体视觉能够在嵌入式平台下工作是非常有现实意义的。