文档介绍：基于灰度梯度的散焦图像测距算法的研究摘要在计算机视觉中,计算目标物体到摄像机的距离是至关重要的,它是景物目标三维重建的关键。基于散焦图像的测距方法墙昀醇扑慊泳趿煊虻研究热点之一。它属于单目视觉,避开了目前仍未能有效解决的立体视觉中的特征点匹配问题,因此在很多领域更具有实际应用价值。但现有的散焦测距算法大多是利用至少两幅图像,提取图像的边缘信息,通过比较图像边缘的模糊程度来估计物体与摄像机的距离。然而,因为散焦图像的边缘模糊程度较大,难以确定其精确位置。因此,只根据图像边缘信息估计物体深度有很大的局限性。本文在测距算法的基础上,将灰度梯度法用于散焦图像的深度估计中。第一,由灰度梯度法确定物体上两点间的相对深度。第二,根据散焦模型,由两物点在上衩嫔厦稚咧本兜拇笮」叵蹬卸鲜导食上衩嬗刖劢瓜衩娴相对位置关系。第三,利用浠唬ü兰频憷┥⒉问蟮糜糜诠兰莆锾逵镜头间距离的公式。该方法从研究图像二维信息中三维线索的角度出发,通过理论分析和详细推导,证明了利用单幅散焦图像的灰度信息来估计物体深度的可行性,对单幅图像的散焦测距方法进行了初步探索。关键词:计算机视觉;散焦测距;灰度梯度;浠
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硼谚何瓠穆学位论文作者签名:/场搦谚签字日期:乃护年易月签字日期:Ⅵ悸年独创声学位论文版权使用授权书签字日期:劲好年石月明垫塑查基丝噩噩挂型直明数:奎拦亘窒蚱渌逃沟难换蛑な本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含未获得使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权学校可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ学位论文作者签名:导师签字:;
髀研究的背景及意义测距方法简介计算机视觉际跏侨斯ぶ悄研究的分支之一,是在数字图像处理的基础上发展起来的新兴学科。它从信息处理的层次研究视觉信息的认知过程,研究视觉信息处理的计算理论和表达与计算方法,包括图像特征提取,摄像机定标,立体视觉,运动视觉虺菩蛄型枷穹析赏枷窕叶然指慈锾逍巫吹姆椒ǎ锾褰S胧侗鸱椒ㄒ约熬嗬胪枷分析方法等方面。它能够在图像及图像描述之间建立映射关系,从而使计算机能够通过数字图像处理和分析来“理解枷竦哪谌荨W魑酆闲缘慕徊嫜Э疲计算机视觉处理的领域涉及到计算机科学与工程、信号处理、物理学、应用数学与统计学以及神经生理学与认知科学等方面,并在制造业、检验、文档分析、医疗诊断和军事等领域的各种智能/自主系统中有着广泛的应用。恢复图像中物体的三维信息一直以来都是计算机视觉研究领域中非常重要的一环,而估计目标物体的深度信息又是三维重建领域中非常关键的一步。目前,有不少恢复图像中物体深度的方法,例如:立体视觉,由运动估测物体的三维结构,散焦测距】等,这些方法都已经在许多国际上的文献被验证过,这些技术可以应用到三维空间的重建,图像中物体的辨识等许多的方面,并且带给我们非常多有用的帮助。本论文目的在于通过对所获得二维图像进行处理及分析,根据成像镜头参数、成像位置对图像清晰度的影响,研究现有的几种主要散焦测距手段和算法,利用图像灰度梯度,改进了散焦测距算法,并进行理论研究和分析,为单幅图像的散焦测距作初步探索。根据是否需要人为控制测量环境,可将距离测量方法分为主动和被动两种方式。基于灰度梯度的散焦图像测距算法的研究
主动测距需要发射人造光照射物体,如激光和具有一定纹理结构的光,通过分析物体反射光的纹理形变或直接测量光的传播时间来确定物体的距离。按照是否与被测量物体接触,可以把主动测距方法分为:接触式测距方法和非接触式测距方法。接触式测距方法采用非常灵敏的探头沿物体表面进行逐点测量,需要以机械运动方式沿物体表面逐点扫描,所以这种测量非常昂贵、费时,对于柔软的物体,该方法无法适用。非接触主动测距的方法按采用的手段可分为光学主动测距和非光学主动测距。非光学主动测距主要有微波雷达测距和声纳测距,光学主动测距方法主要有结构光场方法和飞行时间方法。飞行时间方法采用调制激光光束,通过测量光束往返于物体和传感器的时间来计算物体与传感器的距离,这种方法适合于测量距离较远而精度要求不高的物体。采用结构