1、由二維圖像識(shí)別三維物體是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的主要研究領(lǐng)域之一。這個(gè)問(wèn)題可以表述為:如何從多視點(diǎn)的二維圖像去恢復(fù)三維目標(biāo)信息,并進(jìn)而獲取目標(biāo)和場(chǎng)景的多尺度、多視點(diǎn)二維圖像,為后續(xù)的識(shí)別提供目標(biāo)的多尺度、多視點(diǎn)模型。本文中從多個(gè)不同的位置觀察同一物體時(shí),可測(cè)量出其三維輪廓,獲取三維信息,并建立二維成像模型,以生成不同視點(diǎn)和尺度的圖像序列,用于與實(shí)時(shí)圖匹配,從而達(dá)到提高目標(biāo)識(shí)別精度的目的。
　　本文在分析和總結(jié)了當(dāng)前國(guó)內(nèi)外立體視覺(jué)研究工作的基礎(chǔ)

2、上,針對(duì)其中的相機(jī)標(biāo)定、角點(diǎn)檢測(cè)、立體匹配和三維重建四個(gè)關(guān)鍵技術(shù)部分開(kāi)展研究,其主要成果如下:
　　(1)分析比較了大量的相機(jī)成像模型的基礎(chǔ)上,建立了一個(gè)包含畸變校正的完整二維成像模型。求解相機(jī)參數(shù)時(shí)采用兩步法將相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)和畸變參數(shù)分離求解的方法,首先不考慮畸變效應(yīng),選取四個(gè)初始點(diǎn),測(cè)量它們的世界坐標(biāo)值,并提取圖像坐標(biāo)值,采用利用平面單應(yīng)性矩陣方法求解相機(jī)的內(nèi)外參數(shù)。再代入所有角點(diǎn)進(jìn)行畸變參數(shù)的求解和所有參數(shù)的優(yōu)化。本文在張正

3、友平面模板標(biāo)定方法的基礎(chǔ)上,不僅考慮了徑向畸變同時(shí)加入了切向畸變,而且實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明這樣的模型是合理的。
　　(2)研究目前常用的角點(diǎn)檢測(cè)算法,采用一種逐步求精的策略提取角點(diǎn)的圖像坐標(biāo)值。而且針對(duì)本文中作為標(biāo)定模板的棋盤圖像,采用半自動(dòng)的方式來(lái)提取我們需要的角點(diǎn)。在本文的角點(diǎn)檢測(cè)中利用Harris算子作為影像特征提取方法,利用Forstner算子計(jì)算出角點(diǎn)的精確位置。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文算法取得理想的效果。
　　(3)我們基于點(diǎn)