基于單目視覺(jué)的散焦測(cè)距算法的研究.pdf

1、基于圖像的三維測(cè)量技術(shù)因其裝置簡(jiǎn)便而適合機(jī)器人視覺(jué)系統(tǒng),長(zhǎng)期以來(lái)一直是計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的熱點(diǎn)問(wèn)題。其中最具代表性的雙目視覺(jué)技術(shù)和輻射立體視覺(jué)技術(shù)已被廣泛研究。近些年來(lái),基于散焦的物體深度算法逐漸受到重視。它屬于單目視覺(jué),不存在立體視覺(jué)中目前尚未解決的特征點(diǎn)匹配以及遮擋等問(wèn)題,在某些領(lǐng)域具有更好的實(shí)用性。目前的散焦測(cè)距算法(Depth from defocus,簡(jiǎn)稱DFD)需要兩幅以上的圖像,根據(jù)同一物體散焦成像的差異來(lái)確定所測(cè)物體表面的深度

2、。二次成像的約束增加了單目測(cè)距操作的復(fù)雜度,限制了其應(yīng)用實(shí)時(shí)性。實(shí)際上,目前DFD的算法中并沒(méi)有利用圖像的整體灰度信息關(guān)聯(lián)。而利用輻射立體視覺(jué)原理,二維圖像的灰度分布在重建物體三維形狀的同時(shí),也提供了替代二次成像要求的約束條件,從而使基于單目單幅圖像的物體表面測(cè)距在理論上成為可能。本論文結(jié)合圖像的灰度信息,對(duì)基于單幅圖像的散焦測(cè)距這一探索性課題進(jìn)行了研究。
　　 本論文的主要工作是研究單幅圖像的散焦測(cè)距算法,主要分為兩部分,第一

3、部分是在求取點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)的過(guò)程中引入清晰度評(píng)價(jià)函數(shù),通過(guò)對(duì)原圖像進(jìn)行復(fù)原的方法來(lái)得到點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù):第二部分則是利用圖像的二維灰度信息,通過(guò)灰度梯度法來(lái)解決單幅圖像散焦測(cè)距算法中難以確定聚焦像面與具體成像面位置關(guān)系的問(wèn)題。本論文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　 1.對(duì)目前在自動(dòng)調(diào)焦過(guò)程中應(yīng)用較多的幾種清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)進(jìn)行了比較,根據(jù)單目散焦測(cè)距的要求,主要針對(duì)局部區(qū)域圖像清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)的性能進(jìn)行了分析,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證選取適合的清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)。

4、
　　 2.對(duì)散焦模糊采用高斯函數(shù)模型的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)描述,以清晰度評(píng)價(jià)函數(shù)作為優(yōu)化準(zhǔn)則,通過(guò)圖像濾波復(fù)原方法求取物體表面不同位置處的局部散焦模糊參數(shù)。
　　 3.為了確定物體的具體成像面位置,利用圖像的二維灰度信息替代經(jīng)典的DFD算法中的二次成像約束。通過(guò)解灰度約束方程確定物體上相鄰兩物點(diǎn)的相對(duì)位置關(guān)系。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合此兩物點(diǎn)在圖像中的點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)以及透鏡成像模型來(lái)確定物體成像面的具體位置。這是本論文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)之一。

5、r>　　 4.為了實(shí)現(xiàn)灰度約束方程的穩(wěn)定解,本項(xiàng)研究中提出將物體連續(xù)表面的局部區(qū)域進(jìn)行平面近似,某測(cè)量區(qū)域內(nèi)的所謂像素點(diǎn)被認(rèn)為處在同一平面,擁有相同的法向,因此可以方便地求解灰度方程。這一假設(shè)不僅僅是單純?yōu)榻夥匠潭拥臄?shù)學(xué)約束。其物理意義在于:(1)單目散焦測(cè)距原理本身是依據(jù)物體表面局部區(qū)域的模糊程度實(shí)現(xiàn)物距測(cè)量的,因此嚴(yán)格來(lái)說(shuō)此類方法不能實(shí)現(xiàn)逐點(diǎn)測(cè)量;(2)從應(yīng)用的角度,多數(shù)情況下機(jī)器人視覺(jué)的任務(wù)并不是對(duì)環(huán)境目標(biāo)的精確重建,而是諸如