基于CCAS双目立体视觉的“三维重构”
发布时间：2013-12-04 21:11 类型：
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三维重构是计算机图像学的重要分支，有着广泛的应用，目前还没有比较通用的技术可以解决所有问题。本文所介绍的是基于CCAS双目立体视觉的“三维重构”。
基于双目立体视觉的三维重构其基本原理是模拟人眼并利用空间几何模型推导出相应的算法来解决实际问题。主要特点是需要获取的特征点较多；速度要求低，一般几分钟或更多时间才完成一个模型重构；对现场光照条件要求较高。根据双目立体视觉CCAS的原理，一般可分为以下几个步骤：
第一、相机标定。首先对双目系统中的每一个相机进行标定，确认相机的畸变系数和内参矩阵。因为不同的相机、镜头在拍摄图像时的畸变和参数都不同，所以需要通过标定确认所选相机的参数。
第二、双目标定。得到单相机的参数后，再预备一个已知世界坐标系（一般用高精度双目标定板）作为参考，用双相机从不同的角度去拍摄该标定板。两相机拍摄的是相同物体，单由于角度不同，必然产生不同的两张图像，分别计算两张图像的图像坐标再和实际标定板的坐标匹配就可以得到当前双相机的位置参数。一般用平移向量和旋转矩阵来描述。
到目前为止，双目系统的标定工作就完成了，也可以叫该系统在当前位置下的初始化设置。接下来就可以用该双目系统去对具体物体进行拍摄处理了。
第三、提取双相机视场范围内的特征点。
第四、根据双目立体视觉CCAS的立体匹配原理——极限约束公式。把第三步提取到的特征点在左右相机视场中的X、Y坐标带入，就可以实现同名点匹配（同名点：物体上相同特征点在左右相机中的点）。根据之前已经标定好的平移向量、旋转矩阵参数，就可以计算出这些特征点的X、Y、Z坐标。
第五、将得到特征点的三维坐标放入三维坐标系就可以得到物体的轮廓模型。当然提取的特征点越多，模型的精度就越高，同时对相机的分辨率要求也越高。
最后对精度做一说明：不管是基于双目系统做什么样的应用，精度是所有项目都需要考虑的。一般来说，最终的精度受以下几点影响：相机的分辨率、被测物的大小、相机基线距离和工作距离（具体概念可参照CCAS使用说明）、现场光照条件、图像分割算法。
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