立体视觉技术及其在农业中应用.pdfVIP

立体视觉技术及其在农业中的应用 杨 亮1’2 郭新宇1 赵春江1 (1．国家农业信息化工程技术研究中心北京100097； 2．首都师范大学信息工程学院北京100037) 摘要：立体视觉(Stereo 经应用于许多领域。文中对立体视觉系统的各个组成部分图像获取、摄像机的标定、特征提取、立 体匹配和三维重建进行了论述，重点介绍了摄像机的标定和立体匹配技术，并对现在的立体视觉系 统存在的问题进行了探讨。 关键词：立体视觉；摄像机标定；立体匹配；三维重建 1 引言 客观世界在空间上是三维的，而我们用各种照相设备所获得现实世界里的景物都是以二维图像 的形式展现在我们面前，所以能够实现三维重建的立体视觉技术受到人们的普遍关注。立体视觉的 基本原理是从一个或多个视角观察同一景物，获取景物在不同视角下的图像，从而来恢复场景的三 体的形状和物体的空间关系进行了描述，他的研究工作开创了以理解三维场景为目的的三维立体视 觉的研究。目前，立体视觉已经在机器人导航、医学成像、军事和工业检测等方面得到了广泛的应 用。在农业领域，如农产品的检查、分离，虚拟植物的三维重建等方面也展示了良好地应用前景。 2立体视觉模块 获取景物的三维信息的方法很多，可以利用雷达原理向景物发射可以控制的光束来测距成像的 主动测量的方法(如结构光测距、激光雷达测距和变焦测距等)，也可以通过立体视差的被动测量 方法。由于主动测量的方法成本太高，所以它只能在一些特定领域应用，应用较多的还是立体视觉 的方法，即通过两台或多台摄像机获取景物的图像，再经过各种图像处理和特征点的匹配来恢复景 物。目前有双目和多目的立体视觉系统，每一种都有特定的恢复方法，但应用较多的仍然是双目立 体视觉。 一个完整的立体视觉系统通常要做以下五部分的工作(图1)： 2．1 图像的采集 图像的好坏对于三维重建的效果的影响是十分重要的，因此人们总是设法得到较清晰的图像。 根据应用场合的差异，对于摄像机的分辨率的要求会有所不同。目前立体视觉系统中用的较多的是 利用CCD摄像机或CMOs摄像机并经过图像的预处理获得景物的本质图像。 198 童体视觉撞本厦其在塞些虫的座周 摄 —— 图 像 特 立 二 像 卜＼ 机 卜、 征 卜＼ 体 卜＼ 维 采 ∥ 的 y提 ∥ 匹 ∥ 重 集 标 取 配 建 定 图1 立体视觉系统主要技术路线图 2．2摄像机的定标 立体视觉系统应能从摄像机获取的图像信息出发，计算三维环境物体的位置、形状等三维信 息，并由此识别环境中的物体。图像上每一点的亮度反映了空间物体表面某点反射光的强度，而该 点在图像上的位置则与空间物体表面相应点的几何位置有关。这些位置的相互关系，由摄像机的成 像模型所决定。该几何模型的参数称为摄像机参数，这些参数必须由试验与计算来确定，试验和计 算的过程称为摄像机定标…。摄像机标定在立体视觉系统中起着决定性的作用。标定的方法有很多 种，如基于网格状纹理的简单方法心]、基于直线特征的自标定方法[3J、基于遗传算法的H1等。但总 的来说有三种，即线性模型摄像机定标、非线性模型摄像机定标和摄像机自定标。 (1)线性模型(针孔模型) 线性方法一般通过解线性方程的转换参数，算法简单，速度快。但是当计算精度要求较高，尤 其是当摄像机的镜头是广角镜头时，线性模型就难以很好准确的描述摄像机的成像关系。利用线性 阵法。严格来说，这两种方法没有本质的区别，而且透视变换矩阵与直接线性变换矩阵之间只相差 一个比例因子pJ。 (2)非线性模型 非线性方法使用大量的未知数和大范围的非线性优化。非线性