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文档简介

一.成果简介①实现一个能够基于3D相机获取 进行快速测距的软件二.创新点使用OpenCV进行的立体视觉测距,其思路为:根据头的成像原理(表现为机系统为参考系,为真实世界建立绝对坐标系,通过上述映射关系,该方法能够把像在本程序的实现过程中,的几个步骤是:标定,校准,匹配,这几个步骤都是在本程的实现中,和光心水平距离的绝对值很小,一旦出现较大的相对误差,将会导致测量结果的较大偏差;对于低纹理区域的视差计算,一般需要较大的水平距离才能实现,而且在得到最终结果之前一般难以判断是否得到了足够的视差数据,这是立体视觉测距的难点所在.以使误差值低于阀值的时候才通过,有实验表明,当标定采样的次数大于十次针对第二个问题.本程序没有找到一种能够适应各种环境的方法,为了解决不同纹理情况下的视差匹配和降噪效果的平衡问题,本程序实现了三种不同的匹配算法,这三种方法分别适用在不同的场景下,用户可以根据效果自行切换,从而在降噪和低纹理识别上取得平衡.程序开放了算法全部的内部参数,用户可以自行调节以适应各种不同的去情况,同时,.R算法的匹配效果在低纹理情况下进步比较明显.这些解决方法也是本程序的创新点所在本程序采用了()和()算法,立体匹配算法主要是通过建立一个能量代.立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题,通过建立合理的能量函数,增加一些约束,用最优化理论的方法进行方程求解.这里的约束条件主要有:极线约束,唯一性约束,视差连续性约束,顺序一致性约束,像素点灰度差的平方和(SS),像素点灰度差的绝对值和(S),fry散度,nk变换是以窗口内灰度值小于中心像素灰度值的像素个数来代替中心像素的灰度值),nus变换(是根据窗口内中心像素灰度与其余像素灰度值的大小关系得一串位,,这些约束条件对视差效果的影响很显著,程序设计的时候预先设置了一个合理的取值范围,在范围里面,用户可以进行微调以获得理想的效果.该算法是SergeyKosov等人(AdvancesinVisualComputing.SpringerBerlinHeidelberg,2009.796-807.)准确实时视差估计与变分方法.它是一个实时算法,外部参数的改变可以立刻反映在结果上.OpenCV提供了一个适用于此方法的求解器,来数等功能,OpenCV的求解器实现了实时化.通过对滤波器和滤波截断的

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