文档介绍：摘要
摘 要
在几十年的发展历史中，计算机视觉经历了从 2 维图像处理到 维图像处理，
再到 3 维图像处理这一过程。随着计算机技术的迅猛发展，双目立体视觉作为一种 3
维图像处理手段，已成为计算机视觉的重要研究领域之一。其中，双目立体视觉测量
一直是计算机视觉领域的重点和热点研究课题。双目立体视觉测量是以视差原理为基
础，通过三角测量法来重建物体三维空间几何信息的一种测量方法。与传统的测量方
法相比较，双目视觉测量以其独特的非接触、高精度、快响应等特点，在三维建模、
质量监控、目标识别、非接触式面形测量等领域占据着其他测量方法所无法比拟的地
位，因而受到广泛应用。
在学****了立体视觉技术的相关理论的基础上，对当前国内外立体视觉的研究工作
进行了分析总结，提出了用基于双目立体视觉的在线测量系统来替代原项目中单目视
觉检测系统，并着重对摄像机标定和立体匹配这两项关键技术展开研究。软件方面，
利用 VC++，结合 OpenCV 库和 IPL 库编程实现了各模块中的功能。
本文采用的成像模型是带畸变的针孔成像模型，主要涉及到的坐标系变换包括：
世界坐标系到摄像机坐标系的变换，摄像机坐标系到成像平面坐标系的变换，成像平
面坐标系到计算机数字图像坐标系的变换。
采用改进的张正友平面标定法对摄像机进行标定。一方面，在张氏方法只考虑径
向畸变的基础上，改进算法进一步考虑切向畸变对标定的影响，并选用分布在图像中
心附近的点来求取标定初始值，从而提高算法的标定精度和计算结果的抗干扰性。另
一方面，对 Harris 角点提取方法进行改进，提高了角点提取的实时性。
在进行立体匹配时，本文选用 Canny 算子提取图像边缘特征，首先进行初步的灰
度相关匹配，然后计算匹配点的对极几何和基础矩阵，通过 8 点算法、RANSAC 算法
以及 LMEDS 算法来进一步筛选过滤去除错误或模糊的匹配点，得到更鲁棒的匹配点，
然后利用这些匹配点计算更精确的对极几何和基础矩阵，再通过 LMEDS 算法和外极
线来提取新的匹配点，组成最为鲁棒的匹配点集，用于恢复场景的三维信息。
通过摄像机的外参数矩阵和求得的匹配点，计算匹配点的三维坐标值，从而得出
待测物体的尺寸信息。
关键词： 双目视觉测量；摄像机标定；特征提取；立体匹配；三维重建。
I
江苏科技大学工学硕士学位论文
II
Abstract
Abstract
After decades of development, the computer stereo vision has become one of the
important research fields of computer science. As an important branch of comp