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基于双目立体视觉的标定技术及应用汇报时间：2024-01-24汇报人：

目录引言双目立体视觉基本原理标定技术与方法基于双目立体视觉的标定技术应用实验结果与分析总结与展望

引言01

研究背景与意义双目立体视觉是计算机视觉领域的重要分支，通过模拟人类双眼观察物体的方式，获取物体的三维信息。随着计算机视觉和人工智能技术的快速发展，双目立体视觉在机器人导航、自动驾驶、三维重建等领域的应用越来越广泛。双目立体视觉的标定技术是实现立体视觉系统精确测量的关键，对于提高立体视觉系统的性能和精度具有重要意义。

国内外学者在双目立体视觉标定技术方面开展了大量研究工作，提出了多种标定方法，如传统标定法、自标定法、基于主动视觉的标定法等。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的双目立体视觉标定技术逐渐成为研究热点，通过神经网络对双目相机进行端到端的标定，取得了不错的效果。未来双目立体视觉标定技术的发展趋势将更加注重实时性、自动化和智能化，同时结合新兴技术如深度学习、强化学习等，进一步提高标定精度和效率。国内外研究现状及发展趋势

本文旨在研究基于双目立体视觉的标定技术及应用，首先介绍双目立体视觉的基本原理和标定方法。然后详细阐述基于双目立体视觉的标定技术的实现过程，包括相机模型的建立、标定参数的求解以及标定结果的评估等。接着探讨双目立体视觉标定技术在机器人导航、自动驾驶、三维重建等领域的应用实例，并分析其优缺点及适用范围。最后总结全文，指出当前研究中存在的问题和不足，并展望未来的研究方向和发展趋势。0102030405本文主要研究内容

双目立体视觉基本原理02

0102两个摄像机光轴平行，且内参数相同，拍摄同一场景的不同视角图像。两个摄像机光轴相交于一点，内参数可以不同，拍摄同一场景的不同视角图像。平行双目立体视觉模型会聚双目立体视觉模型双目立体视觉模型

光线通过针孔在像平面上形成倒立的实像，是摄像机成像的基础模型。针孔成像模型在针孔成像模型基础上，引入透镜来改变光线的传播路径，从而获得更清晰的图像。透镜成像模型摄像机成像模型

010203通过旋转和平移变换，将世界坐标系中的点转换到摄像机坐标系中。世界坐标系到摄像机坐标系的转换根据摄像机的内参数和成像模型，将摄像机坐标系中的点转换到图像坐标系中。摄像机坐标系到图像坐标系的转换通过数字化采样和量化过程，将图像坐标系中的点转换到像素坐标系中。图像坐标系到像素坐标系的转换双目立体视觉中的坐标系转换

标定技术与方法03

01线性标定法利用线性方程求解相机内外参数，计算简单但精度较低。02非线性优化法通过迭代优化算法提高标定精度，但计算量大且易陷入局部最优。03分步标定法分步求解相机内外参数，降低计算复杂度，但精度受限于初值选择。传统标定方法

03基于场景约束的自标定利用场景中的几何约束（如平行线、垂直线等）求解相机参数。01基于Kruppa方程的自标定利用绝对二次曲线和极线约束求解相机内外参数，无需标定物。02基于主动视觉的自标定通过控制相机运动获取多幅图像，利用图像间的几何关系求解相机参数。自标定方法

通过精确控制相机平移运动，获取多幅图像并求解相机内外参数。主动平移法主动旋转法主动平移-旋转法控制相机绕光心旋转，利用旋转前后图像间的对应关系求解相机参数。结合平移和旋转运动，获取更多图像信息以提高标定精度。030201基于主动视觉的标定方法

基于双目立体视觉的标定技术应用04

0102三维重建与测量在工业检测、逆向工程、文物数字化保护等领域，双目立体视觉技术可用于实现高精度、高效率的三维测量。通过双目立体视觉技术，可以从不同角度获取物体的二维图像，进而恢复物体的三维形状和位置信息，实现三维重建。

双目立体视觉技术可以为机器人提供实时的深度信息和三维环境感知能力，从而支持机器人在复杂环境中的自主导航和定位。结合SLAM（SimultaneousLocalizationandMapping）技术，双目立体视觉可以实现机器人的自我定位和地图构建，为机器人应用提供更准确的位置信息。机器人导航与定位

虚拟现实与增强现实在虚拟现实（VR）和增强现实（AR）应用中，双目立体视觉技术可以提供更为真实的深度感和立体感，提升用户体验。通过双目立体视觉技术，可以实现虚拟物体与真实场景的融合，以及在真实场景中叠加虚拟信息，为AR应用提供更丰富的交互方式。

双目立体视觉技术可用于自动驾驶汽车的环境感知和障碍物检测，提高驾驶安全性和自主性。自动驾驶在智能家居、智能办公等场景中，双目立体视觉技术可以实现手势识别、人脸识别等功能，提升人机交互的便捷性和自然性。人机交互双目立体视觉技术可用于医学影像的三维重建和测量，辅助医生进行诊断和治疗。医学影像其他应用领域

实验结果与分析05

010405060302实验环境硬件：高性能计算