【毕业设计】基于双目立体视觉的图像匹配及测距.zip

简介：
本项目为毕业设计作品，旨在探索并实现基于双目立体视觉技术的图像匹配和深度信息提取方法，以精确测量物体间的距离。通过编程模拟人类双眼视差原理，开发算法进行高效、准确的距离计算，应用于机器人导航、三维建模等多个领域。 基于双目立体视觉的图像匹配与测距 一、研究目的 双目立体视觉是计算机视觉领域的重要组成部分之一，它通过使用两个摄像机（即双目相机）获取目标物体的不同视角图像，并经过一系列处理得到该物体在三维空间中的位置信息。最终实现非接触条件下的距离测量，具有操作简便的优势。本次毕业设计的主要内容为研究基于双目立体视觉平台的图像匹配技术及目标物距测定方法。其中，在特征提取方面探讨了SIFT算法和SURF算法的应用；对于特征点配对，则考察BF法与FLANN法的表现；而测距部分则通过视差深度计算，结合视觉坐标系变换来确定三维位置。 二、研究方法 （1）基于相机成像原理及坐标系统理论的研究成果，利用维视双目立体视觉测量平台MV-VS220完成了双目摄像机的标定工作，并采集了目标物体的相关图像数据。 （2）在进行灰度化处理、二值化转换以及添加噪声等预处理步骤后，研究并实验验证了SIFT和SURF特征点提取与匹配算法的效果；同时探索了视差深度计算模型以获取目标物的深度信息，并对测量误差进行了分析讨论。 （3）借助于Python+OpenCV开发环境，在维视双目立体视觉平台上设计实现了一款图像匹配及测距原型系统，能够展示整个过程中各个关键环节的表现情况以及不同算法之间的性能对比。 三、研究结论 该系统成功展示了各重要阶段的过程与成果，并完成了各种算法之间性能的比较。经过测试证明，所开发出来的演示版本在界面友好性、功能完整性和运行效率上均符合预期目标设定的要求。