基于DSP的雙目視覺算法研究與系統(tǒng)設(shè)計.pdf

1、雙目立體視覺是計算機視覺的一個經(jīng)典研究課題,是機器視覺技術(shù)的一種重要形式,在機器人視覺、車輛自主駕駛、客流統(tǒng)計等領(lǐng)域得到越來越廣泛的應用。雙目立體視覺是人類利用機器模擬人類雙眼,通過不同視角下的二維圖像對,來對三維場景和物體進行感知、識別和理解。本文以基于雙目立體視覺來實現(xiàn)擁擠場景下的人物目標識別為主要應用背景,研究如何基于雙目視覺獲取場景圖像的深度信息,主要針對雙目立體視覺中的攝像機標定、立體匹配以及三維重建等關(guān)鍵技術(shù)來進行研究,并設(shè)

2、計了一種基于DSP的實現(xiàn)雙目立體視覺應用的硬件平臺。
　　 首先針對現(xiàn)有標定方法存在的缺點和不足之處,提出了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙目攝像機標定方法,給出了小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)標定模型,并采用粒子群優(yōu)化算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習算法進行優(yōu)化,提高了小波網(wǎng)絡(luò)的收斂能力和泛化能力。最后通過與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)標定法的對比實驗證明了本文提出的標定方法標定精度高,速度快,實時性好。
　　 其次重點研究了全局立體匹配算法中的動態(tài)規(guī)劃立體匹配算法和基于

3、圖割的立體匹配算法,針對它們存在的優(yōu)點和不足,提出了一種基于圖像分割的融合立體匹配算法,給出了匹配算法模型、理論分析以及具體的實施步驟,并通過實驗證明了本文提出的改進算法是一種高效可靠的立體匹配算法,它在保證一定匹配精度的基礎(chǔ)上顯著改善算法的實時性,有效的解決了傳統(tǒng)全局算法的計算量大、實時性不好、有條紋瑕疵的問題。
　　 然后根據(jù)立體匹配得到的視差圖,計算二維圖像中的點所對應的真實世界中的點的空間坐標,得到深度信息。并采用線性內(nèi)