论文总字数：24678字

摘 要

学号 02012232 学生姓名 廖子云

指导教师姓名 罗晨

以研究探讨双目视觉系统为基础，重点以相机拍摄的图片为对象，在研究过程中，解决了摄像机不同标定位置、图像处理差异、提取特征点的不同结果、曲线拟合以及距离测量等问题，由此设计并完成了一种非接触式对规则或曲线物体的测量方法。

此次研究通过了解并学习摄像机的标定原理，决定使用操作简单并且精确度高的平面法对系统参数进行标定。通过尝试和研究各类图像处理的算法，设计了一套较为简单适当的图像预处理办法，在此阶段通过把物体转化为二值化图像，再经过大概的计算除掉背景等扰乱信息，保留物体上的有用信息。当物体有很多纹理的时候，分割后物体表面依旧会有很多混乱的点；同时因为拍摄时的光照环境、摄像机性能等条件的影响，在图片中都会产生一些非目标点，也就是干扰点。如果不彻底地排除掉这些干扰点，在提取特征点的时候以及后续的处理上就会产生一定的影响。根据本文所述方法，在图像预处理阶段利用方值图的分布，选择合理的阈值，尽大可能的除掉扰乱点，保证得到干扰信息相对少的二值化图像作为特征点提取时的输入。特征提取的关键在于特征点的提取，所谓关键点就是各个角周围的点。在除去干扰信息后，利用阈值法提取边界特征点，可以减少提取时间和提高精度。将特征点分类选取，通过曲线拟合得到线条方程，加上限制条件即可得到我们所需要的物体参数，最后通过系统标定得到的参数，算出实际物体参数。

随后，在matlab平台上设计并运行这个系统后，通过多次实验的结果显示，这个系统基本符合当初的设计要求。

关键词：摄像机标定；图像预处理；关键特征提取；曲线拟合

Based on the shape and position of the binocular vision system measuring cable

Abstract

By binocular stereo vision system, take a picture with the camera as an object, camera calibration, image processing, feature point extraction, curve fitting, pixel distance measurement issues such as the theoretical and experimental studies, we designed and implemented a non-contact measurement rules or curve objects.

In this paper, in-depth study of the principles of camera calibration, easy operation using high precision plane method to calibrate the system parameters. Through research and try a variety of image processing algorithms, designed a simpler method for image preprocessing, at this stage through the object is converted to a binary image, and then after a rough calculation to get rid of background interference information, highlight Useful information on the object. When the object texture lot of time, the surface will be split after a lot of clutter points; at the same time due to the lighting conditions, the camera shooting performance and other conditions, in the picture will have a number of non-target point, both points of interference. If we do not rule out such interference points, the feature point extraction, and will have some influence on the subsequent processing. Based on this distribution of the methods described herein in the image processing stage utilizing square value chart, choose a reasonable threshold and make possible to get rid of the big points of interference, access to clean binary image feature extraction as an input module. Feature extraction stage concept presented key points, the key point is the point of the corners of the surrounding objects. After removing the interference information extraction method with a threshold boundary characteristic points can reduce the extraction time and improve accuracy. The classification of the feature point selection, line equation obtained by curve fitting, add a qualifier to get the object parameters we need, and finally through the calibration parameters of the system was calculated actual object parameters.

The method uses matlab designed and implemented to achieve the results show, the entire measurement system to meet design requirements.

Key words: Camera Calibration；Image preprocessing；Key feature extraction；Curve Fitting

目 录

1 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.2 双目立体视觉理论和应用 2

1.3 本文研究工作 2

2 双目视觉系统中的算法介绍 4

2.1 预处理与特征提取 4

2.1.1预处理算法 4

2.1.2 特征点提取 7

2.2 本章小结 8

3.双目测量方法的结构设计 9

3.1硬件设计 9

3.2 软件设计 10

3.2.1 软件模块功能分析 10

3.2.2 各模块的程序结果图 11

3.3 本章小结 13

4 系统标定的实现 14

4.1 摄像机成像模型 14

4.1.1 线性模型 14

4.1.2 非线性模型 15

4.2 系统标定原理步骤 16

4.2.1 制作标定板 16

4.2.2 对标定板标定 17

4.2.3 摄像机畸变和非线性模型 19

4.3 本章小结 19

5 被测物体特征提取 20

5.1 被测物体的预处理 20

5.2 物体特征点提取 22

5.2.1 算法的提取 23

5.2.2 算法实现 24

5.3 物体关键点提取 25

5.4 本章小结 26

6 被测物体尺寸计算 27

6.1 关键点的曲线拟合 27

6.2 物体参数计算 28

6.2.1 曲线长度计算 28

6.2.2 曲线直径计算 29

6.3 实验结果与分析 29

6.3.1 实验结果 29

6.3.2 结果分析 30

6.4 本章小结 30

致 谢 31

参考文献 32

基于双目视觉系统测量线缆的形状和位置

1 绪论

1.1 研究背景及意义

随着科学技术的突飞猛进，三维精密测量日益成为生活和工业生产活动的重要因素。三维测量能够得到人们的不断关注，是因为三维测量在生物医学、机器视觉、虚拟现实、工业检测甚至航天等方面都有重大的意义和价值[1]。已经存在的测量办法大致可以划分为接触式和非接触式测量两种类型，但是接触式测量操作不方便，且必定要求与物体的表面进行接触，会产生接触力，极大地限制了测量种类范围，所以非接触测量逐渐进入大众的视野并得到了广泛的关注 。非光学测量和光学测量是非接触测量方法两种主要的测量方式。非光学测量是通过被物体吸收和反射的电磁波或X射线等信号的特性来达到测量物体尺寸的目的，但是这种测量办法造价高而且只能应用于固定的范畴，有很大的局限性。相比之下，光学测量办法因为其可以不用接触，并且精度和分辨率都非常高的优点，显示了它的特色和潜力 。光学测量方法分为主动式和被动式^[2]。主动式光学测量办法，必须向物体发出额外的结构光，然后分析被物体反射回来的结构光的特征来获得物体的尺寸信息。而被动式光学测量办法，在普通光照下通过一定的技术就可以对物体进行测量。

在计算机视觉测量办法是光学测量的一个重要分支的基础上，计算机视觉系统技术就是借用计算机来模拟人眼的视觉功能，然后从图像或图像序列中得到有用信息，再对真实世界的立体物体和景物进行形态和运动分析^[3]。相比于传统的二维图，利用三维图像我们能看到更全面、真实的客观物体，从而得到更加丰富而准确的信息。作为一门新出现的且蓬勃发展着的学科，计算机视觉得到广泛的重视，发展速度极快，已成为许多领域的必不可少的因素。

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