1、作為一個(gè)多學(xué)科交叉的領(lǐng)域，計(jì)算機(jī)視覺的理論研究和實(shí)際應(yīng)用都取得了飛速的發(fā)展。尤其是近年來，圖像科學(xué)的發(fā)展和計(jì)算機(jī)信息處理能力的增強(qiáng)，為計(jì)算機(jī)視覺的研究和應(yīng)用提供了良好的條件。因此，對(duì)計(jì)算機(jī)視覺的進(jìn)一步研究，具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。 計(jì)算機(jī)視覺的主要研究內(nèi)容是由多幅二維的平面圖像恢復(fù)出被攝物體的三維空間信息，而其中基于兩幅圖像的視覺技術(shù)則是一個(gè)研究熱點(diǎn)。計(jì)算機(jī)視覺的基本原理是模仿人眼與人類視覺的立體感知過程，從兩個(gè)視點(diǎn)觀察同

2、一景物，以獲取不同視角下的感知圖像，通過三角測量原理計(jì)算圖像像素間的位置偏差，以獲取景物的三維信息。 一個(gè)完整的計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)通?？煞譃閳D像獲取、攝像機(jī)標(biāo)定、圖像預(yù)處理、特征提取、立體匹配和深度確定等六大部分。重點(diǎn)對(duì)立體匹配過程進(jìn)行了詳細(xì)分析和算法實(shí)現(xiàn)。開發(fā)了圖像獲取系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了圖像數(shù)據(jù)的直接內(nèi)存訪問。同時(shí)，研究了攝像機(jī)標(biāo)定技術(shù)，利用成像過程中的徑向約束(RAC)分解攝像機(jī)參數(shù)，使得求解線性方程組即可得到全部的攝像機(jī)參數(shù)，避免非

3、線性優(yōu)化搜索。圖像預(yù)處理包括圖像噪聲的平滑、對(duì)比度的增強(qiáng)和邊緣檢測等。在分析研究各種圖像預(yù)處理算法的基礎(chǔ)上，用VC++實(shí)現(xiàn)了這些算法。在立體匹配方面，以邊緣點(diǎn)為匹配基元，改進(jìn)了雙閾值判斷的分階段立體匹配方法。通過邊緣檢測、相似性檢驗(yàn)和兼容性檢驗(yàn)完成了匹配的全過程，并采用雙向匹配，以獲得更多的最佳匹配點(diǎn)，這樣既縮小了匹配搜索空間，又保證了匹配的可靠性。并對(duì)得到的離散數(shù)據(jù)進(jìn)行了三維重建，恢復(fù)深度信息，最終在OpenGL中實(shí)現(xiàn)了物體的三維顯示