1、立體視覺測量與人類視覺相類似,通過二維圖像信息來感知空間場景的三維信息。立體視覺系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)中的應(yīng)用越來越廣泛,在精度和速度上達(dá)到了較高的要求。本文對雙目立體視覺的圖像匹配與空間場景的目標(biāo)定位問題進(jìn)行了深入地研究。
　　首先介紹了立體視覺應(yīng)用現(xiàn)狀,建立雙目立體視覺的成像模型,完成雙目相機(jī)標(biāo)定實(shí)驗(yàn)。接著著重研究了SIFT算法與SURF算法的關(guān)鍵點(diǎn)提取與特征匹配過程。
　　在SIFT算法特征提取階段,提出改進(jìn)的多尺度方法。將SIF

2、T算法和Harris算法結(jié)合起來,使得檢測到的關(guān)鍵點(diǎn)既具有角點(diǎn)信息,又對于尺度變化具有不變性。
　　在SURF算法特征提取階段,加入邊緣檢測和形態(tài)學(xué)運(yùn)算。在圖像邊緣的附近區(qū)域進(jìn)行特征點(diǎn)檢測,提取的特征點(diǎn)數(shù)目變少,克服了不穩(wěn)定特征點(diǎn)的影響,提高了后續(xù)匹配的準(zhǔn)確性。
　　在SURF算法特征匹配階段,把描述子的維數(shù)降為40維。由于圖像鄰域內(nèi)產(chǎn)生的64維描述向量有一些獨(dú)特和重復(fù)的屬性,對關(guān)鍵點(diǎn)的描述子進(jìn)行統(tǒng)計,選出標(biāo)準(zhǔn)差較大的40維