双目立体视觉：图像匹配与测距关键技术研究与系统实现

【标题】"信息学院-20153243-崔荣成-摘要1"揭示了一项关于计算机视觉领域的深入研究项目，特别是双目立体视觉在图像匹配与测距中的应用。双目立体视觉作为计算机视觉的重要分支，其核心原理是利用两台相机（通常是一对）同时捕捉目标物体的不同视角图像，通过图像处理获取目标物体在三维空间中的精确位置和深度信息。这种非接触式的测距技术在许多场景下具有显著优势，如机器人导航、无人机操作和虚拟现实等。 【描述】描述详细阐述了研究的背景和技术路径。作者崔荣成针对2019年的优秀毕业设计，选择了基于双目立体视觉的图像匹配与测距作为研究主题。他着重于图像特征提取，比如使用SIFT和SURF算法，这些是常见的图像描述子，用于提取稳定的局部特征，以便在不同视角和光照条件下进行匹配。特征匹配部分探讨了BF法（Best Finder）和FLANN（Fast Library for Approximate Nearest Neighbors）算法，它们有助于快速找到最匹配的特征点对，提高匹配效率。 距离测量的关键在于计算视差深度，即两幅图像中对应像素之间的差异，这可以转换为目标物体到摄像头的距离。结合维视双目立体视觉测量平台MV-VS220，该系统采用Python编程语言和OpenCV库进行设计，实现了图像采集、图像匹配以及距离测量的自动化流程。系统不仅展示了整个过程的演示，还允许用户对比不同算法的性能，以优化系统性能。 【关键字】双目立体视觉、图像匹配、双目测距、MV-VS220平台和OpenCV是本文的关键词，突出了研究的核心技术和工具。这个项目旨在提升计算机视觉技术在实际应用中的实用性，尤其是在需要精确三维空间感知的场景中，比如机器人导航中的避障和物体识别。 该毕业设计不仅理论性强，而且实践性突出，展示了崔荣成对双目立体视觉的理解以及他在图像处理、特征匹配和三维测距方面的技术能力。通过此项目，他不仅提升了自身的专业技能，也为相关领域的发展做出了贡献。