双目视觉系统：标定与匹配的MATLAB与VC++实现

随着科技的进步，双目视觉系统在机器人技术中扮演着关键角色，它模仿人类视觉，帮助机器人获取三维空间中的物体位置、形状、运动和深度信息，从而增强其导航、感知和交互能力。本论文深入探讨了双目视觉系统的核心组件，包括图像获取、摄像机标定、特征提取和立体匹配。 首先，论文详细介绍了CCD摄像机的工作原理以及视频采集卡在图像采集过程中的作用，以及两者如何通过硬件连接构成视觉系统的基础架构。软件设计方面，着重阐述了图像采集软件的开发和实现，确保数据的准确传输和处理。 摄像机标定是双目视觉系统的关键步骤，作者在论文中对比了几种常见的标定方法后，选择了一种两步法进行摄像机参数的精确校准。这一步骤对于消除镜头畸变、提高匹配精度至关重要。 立体匹配是双目视觉的核心功能，旨在找出同一物体在不同摄像头视场中的对应点。研究的重点在于匹配策略，包括区域相关匹配算法和基于特征的匹配算法。前者依赖于图像区域的整体相似性，后者则聚焦于特定特征点的匹配，如SIFT、SURF等。这两种方法各有优缺点，作者针对不同的应用场景进行了深入分析和比较。 实验部分，作者利用MATLAB和VC++进行算法编程，这两个工具在视觉处理和编程实现上提供了强大的支持。通过这些工具，作者能够有效地实现立体匹配算法，并验证其在实际场景中的性能。 论文的关键词涵盖了双目视觉的关键要素，即图像的获取、摄像机标定、图像处理和立体匹配。通过这些技术的研究与实现，论文不仅为机器视觉领域的理论研究做出了贡献，也为实际的机器人系统设计提供了实用的解决方案。 总结来说，这篇硕士学位论文深入探讨了双目视觉系统在机器人技术中的应用，特别是其标定和匹配的实践，为机器人的智能化和自主导航提供了强有力的技术支持。通过MATLAB和VC++的编程实践，作者验证了理论研究的有效性和实用性，为该领域的进一步发展奠定了坚实的基础。