双目立体视觉中图形匹配与视差求解方法

资源摘要信息:"在计算机视觉和图形学中，双目立体视觉是通过模拟人类的双眼观察世界的方式来获取空间信息的一种技术。它通过分析两个从不同角度拍摄的相同场景的图像来判断物体的远近，进而实现三维重建。而图形匹配与视差求解则是实现双目立体视觉的关键步骤，其目的是找到同一物体在左右两个图像中的对应点，并通过这些对应点的水平位置差异（即视差）来计算出物体的深度信息。 在该资源中，使用了GDI（图形设备接口）和图象编程技术，结合了Matlab这一强大的数学计算与可视化平台。GDI是Windows操作系统中用于图形绘制的接口，它允许开发者在不同的输出设备上绘制图形和处理图像。在这个场景下，GDI可以用来处理摄像头捕获的图像数据，为后续的处理提供基础图形数据。 Matlab是一种高级编程语言，特别适合进行算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算，广泛应用于工程计算、控制设计、信号处理和通信等领域。在双目立体视觉中，Matlab可以用来实现图像的读取、预处理、特征提取、匹配、视差计算和三维重建等复杂处理流程。Matlab提供了一系列的工具箱，例如图像处理工具箱和计算机视觉工具箱，其中包含了丰富的函数和算法，可以大幅度简化双目立体视觉系统的开发过程。 具体到标题中提到的文件名`s stereovision.m`，这很可能是一个Matlab脚本文件，它包含了实现双目立体视觉系统的关键代码。在该文件中，开发者可能会编写一系列的函数或脚本来完成以下任务： 1. 摄像头标定：利用已知尺寸的标定板，在多个视角下拍摄图像，通过计算不同视角下标定板上点的映射关系，求得摄像头的内参（焦距、主点等）和外参（旋转和平移），从而完成摄像头的标定。标定过程通常涉及到求解线性或非线性方程组。 2. 图像预处理：包括图像灰度化、滤波去噪、直方图均衡化等操作，这些步骤可以提高图像质量，为后续的特征提取和匹配创造更好的条件。 3. 特征提取与匹配：在图像中提取特征点或区域，并在两个图像之间寻找对应的特征点。这个过程可以基于不同的算法，如SIFT、SURF或ORB等特征描述符进行。 4. 视差计算：计算匹配特征点在左右图像中的水平位置差，即视差。通过视差图可以直观地看出场景的深度信息。 5. 三维重建：最后，利用视差信息和摄像头的标定参数，将二维图像信息转换为三维空间坐标，从而实现场景的三维重建。 该资源的提供，对从事计算机视觉、图像处理和机器人视觉等领域的开发者和研究人员来说，将是一个很好的学习和实践材料。通过理解和应用这些技术，可以进一步开发出更加高效准确的双目立体视觉系统，为各种应用场景提供支持。"