第1章绪论
1. 1研究背景及发展现状
计算机视觉是一个处十知识前沿的学科，它借助十几何、物理等学习技术从图像或图像序列中来构建模型，是对原物体没有任何破坏性的技术。计算机视觉具有非常广泛的应用，在机器人导航，工业检测，军事训练，人机交互，医学图像处理等领域发挥了重要的作用。
计算机视觉无论在工程领域还是在科学领域都富有很大的挑战性，它是一门包括了计算机、信号处理、物理学、统计学、生物学等领域的一门综合性学科。
计算机视觉在自50年代以来得到了迅速的发展，是研究计算机视觉的先驱，他提出了一种抽象的理论性方法，使研究范围更加广阔。从单个场景的3D解释上，指出计算机视觉系统是信息处理系统的一个方面，可以在二个层次上理解:
1)计算理论:该理论描述系统要做什么，在输入其他信息时它提供了什么信息，他还应描述完成该任务所使用的策略的逻辑。
2)表达与算法:这些要精确给出的计算是如何进行的，特别应包括信息表达以及处理这些表达的算法。
3)实现:算法的物理实现，包括特定的程序和硬件。
Marr认为视觉任务具有非常高的繁琐性，它的主要步骤是对空间物体表面的描述进行改进，改进的第一步就是先要将位置独立出来，再将描述转化为以物体为中心的，这样就形成了从2D图像到基兀图，再到2.5D图，最后到完全的3D图表达的过程。
目前计算机视觉在Marr理论的框架下，无论从数据结构、算法，还是硬件方面都得到了很大的发展，有许多的国际会议都是以计算机视觉为主题的，包括一些国际刊物等，不断地有新的研究成果呈现在大家面前。
我们平时所看到的图像是二维信息的载体，它不能像人眼那样表现出景物的深度信息，要想像人眼一样获得立体的感觉，就需要二维重建的技术。它是用摄影的方式把物体的3D资讯提取出来，它与 2D的不同之处为它有物体表面的3D信息，所以可以对物体自由变化角度，从各个方面进行观察。二维重建不仅能够真实地表现客观世界的景物，而还能表现出物体的深度感和层次感，具有很好的视觉效果。
传统二维重建的方法主要有两种:第一种是利用建模软件3DMax, Maya, AutoCad等通过一些基本几何体进行重建;第二种方法是利用机械手臂、二维扫描设备或电磁波扫描物体。本文研究的是一种通过一些稀疏的静止图片进行建模的新方法，结合了基十几何和图片处理两种技术，这种方法对设备的要求比较低，成本也不高。
本文研究的主要绘制方法又有下面几种:
1)先将二维场景从图像序列中恢复出来，再用图形学工具进行绘制。
2)不去恢复摄相机或场景参数，而是通过分析摄影的地形进行测量，构造所观察场景的所有可能图像集的一个显式表示，然后用少量节点的图像位置指定场景的新视图，再将所有其他点迁移到新图像中。
3)用二维光线集为图像建模，并用一个四维光线集，为一个场景所有图像建模。
二维重建的研究由以下几个部分组成:
(1)摄像机模型
摄像机模型建立了图像上的点和空间中的点的映射关系，而 }_对寻找对应点的搜索范围有一定的约束。
(2)图像获取
由图像感知器如摄像机、遥感设备、雷达、超声波接收器等产生一系列图片，这些图片有二维的，二维的或者是图像序列。
(3)特征抽取
为了满足后续的步骤的要求，往往要对图像用图形学的方法进行一系列操作以提取某些特定的信息和复杂的特征，例如二次取样、平滑去噪、边缘提取、特征检测等。它采用什么样的方法也关系到立体匹配策略的选择。
(4)Ixl像匹配
图像匹配是立体视觉非常重要的环节，主要是根据设定的算法寻找图像间的对应，从而找到匹配对，求出视差。
(5)深度计算
我们二维重建的最终目的就是要求出物体的深度。深度计算相对来说是比较简单的，通过求出的视差再结合摄像机模型就可求出。
1. 2课题来源
本文依托的项目是汽车座椅点云处理及造型设计软件的开发，目标是实现无纸化、参数化、自动化和可视化的汽车座椅设计工具。用户通过控制相关参数就能设计出令客户满意的座椅，以缩短设计周期，减少工作量。但汽车座椅设计首先要做的一步是座椅点云数据的获取。获取的方式有多种:可通过扫描仪对座椅进行二维扫描而获取点云数据，还可以直接用CAD等软件进行模拟开发。本文在解决这个问题时采用的是光栅投影技术进行二维重建。
第2章 立体标定........... 15-23
2.1 摄像机成像........... 15-18
2.1.1 摄像机线型........... 16-17
2.1.2 摄像机非线性........... 17-18
2.2 双目立体标定........... 18-19
2.3 基于 OpenCV 的立体........... 19-22
2.3.1 标定步骤........... 19-21
2.3.2 OpenCV 计算........... 21
2.3.3 图像的校正........... 21-22
2.4 本章小结........... 22-23
第3章 结构光的纹理特........... 23-34
3.1 结构光图像获取........... 23-24
3.2 结构光图像灰........... 24-25
3.3 结构光边缘提取及........... 25-32
3.3.1 基于改进的 Canny 算法........... 25-28
3.3.2 去掉非结构光........... 28-29
3.3.3 结构光边缘中轴........... 29-32
3.4 本章小结........... 32-34
第4章 立体匹配........... 34-44
4.1 立体匹配技术........... 34-38
4.1.1 匹配基元........... 34-35
4.1.2 匹配的约束........... 35-36
4.1.3 匹配算法........... 36-38
4.2 本文匹配........... 38-42
4.3 本章小结........... 42-44
总结
本文在经过充分的分析和研究下，设计了一个基十结构光的二维重建系统。该系统包括立体标定模块，图像处理模块，立体匹配模块和二维坐标计算及点云数据显示和二角化模块。该系统将空间几何学、投影几何学和计算机图像处理和图形学联系到了一起，充分利用了其中的知识，并具有一定的实用性。本实验用到的主要器材有:立体相机、投影仪、棋招‘、计算机等。本系统是利用计算机视觉开发库OpenCV和OpenGL结合MFC框架开发成，使用的开发平台是Visual++ 6.0 0
第一阶段提出新的立体标定方法。通过标定，求出内外参数及两个摄像头的距离，一旦内外参数有了，那么投影矩阵也就有了。本文利用了开源库OpenCV实现了立体标定法。相机镜头难免会有畸变，本文对拍摄的图像进行了校正。