双目视差测距技术在计算机视觉中的应用

"该资源为一个关于双目视差测距技术的PPT演示文稿，作者分享了在实现双目测距过程中涉及的关键概念、方法及应用。内容包括测距技术的背景、原理、具体步骤（如相机标定、立体匹配等），以及BM算法在其中的作用，并展示了实验结果。此外，还提到了该技术在机器人避障、无人驾驶等领域的应用，以及一些相关的学术参考文献。" 双目视差测距是计算机视觉领域的重要技术，它基于人眼的立体视觉原理，通过两台摄像机从不同角度捕获同一场景的图像，利用视差计算来估算场景中物体的三维位置。这一技术的核心在于计算视差，即同一物体在左右两幅图像中的像素差异，通过视差可以推算出深度信息。 在实施双目视差测距的过程中，首先需要进行相机标定，以获取相机的内外参数，如焦距、主点坐标等。这一过程通常在Matlab环境中完成。然后，利用OpenCV库，结合已知的相机参数进行图像的立体校正，确保左右两幅图像满足极线约束，即图像中的同一点在垂直方向上对齐。接下来是立体匹配阶段，这是计算视差图的关键，BM（Block Matching）算法是一种常见的方法，它通过比较图像块之间的相似度来寻找最佳匹配点，从而得到视差图。 完成上述步骤后，根据视差图和相机参数，可以计算出每个像素点对应的深度信息，进而构建三维场景模型。双目测距技术不仅用于非接触式三维测量，还被广泛应用于机器人避障、无人驾驶汽车的安全行驶、工业自动化等领域，具有很高的实用价值。 在研究现状方面，学者们已经对不同环境条件下的双目立体视觉技术的检测精度进行了深入研究，比如在各种路况和光照条件下比较单目和双目的算法性能。同时，该领域还在不断探索三维重建、立体导航等更复杂的应用。 总结来说，双目视差测距是一项利用计算机视觉恢复三维信息的技术，它涉及到相机标定、立体匹配等多个步骤，且在多个领域有广泛应用。在实际操作中，通常会使用如OpenCV这样的库来实现算法，并结合特定的编程环境（如VS2017）进行开发。通过持续的研究和改进，双目测距技术有望在未来的智能系统中发挥更大的作用。