基于双目立体视觉的测量技术研究

双目立体视觉类不错的一篇文章，作者总结如下： (1)对摄像机标定方法进行了深入的研究，总结了各种摄像机标定方法的特点，重点研究了Zhang平面标定法，并提出了对Zhang平面标定法的改进方法，通过实验证明，改进后的标定方法可以有效提高标定精度。 (2)介绍了常用的滤波方法，分析了常用滤波方法的优缺点。在实验过程中，本文根据实际测量图像的特点及特征提取的需要，采用基于中值的加权均值滤波方法，获得了较好滤波效果。 (3)在特征提取中，介绍了边缘检测和角点检测方法。本文的特征提取选择了基于Harris角点检测的方法，并对其作了改进。首先，对图像目标区域分块及块内角点总数进行抑制，在提取所需角点的同时，有效控制冗余的角点数量；然后，对初始检测出的角点进行邻域非极大值抑制，剔除冗余的角点，使角点在邻域内唯一性得到提高：最后，利用角点附近灰度梯度特征实现了角点坐标的亚像素定位，有效提高了角点的定位精度。 (4)对特征点匹配算法进行了研究，介绍了立体匹配的基本理论和常用的立体匹配方法。本文在基于相似度计算的特征点立体匹配方法中，通过双向视差域约束和滑动平均邻域视差约束，缩小了搜索范围，有效提高了特征点的匹配速度和准确率。 (5)利用上述理论研究成果，对机械零件边缘进行了测量，并对测量误差和精度影响因素进行了分析。