2。4  实验结果与分析 10

2。5  本章小结 13

3  基于显著目标特征提取和匹配算法研究 14

3。1  立体匹配算法的相关理论 14

3。2  基于显著目标的红外立体匹配算法 14

3。3   SUSAN 算子角点提取 18

3。4  本章小结 19

4  红外双目测距系统的研究 20

4。1  测距原理 20

4。2  系统流程 20

4。3  距离测试及误差分析 22

4。4  本章小结 24

总结 25

致谢 26

参考文献 27

1  绪论

1。1  研究背景及意义

伴随着科技的进步和人们生活水平的日趋提升，社会汽车保有量持续增长，道路交通事故频频发生，汽车的安全性问题逐渐成为人们关心的核心问题。以奥迪、奔驰、宝马等品牌为代表的汽车企业联合谷歌、百度等信息类公司逐步开始进行智能驾驶系统的研究。消费者越来越把汽车的安全性能放在汽车消费的首位，提高汽车安全性就是提高汽车企业的市场占有率，就是提升汽车企业在信息化时代存在的生命力。智能驾驶辅助技术能自动感知影响车辆行驶过程中的一些道路状况及突发事件，提高车辆行驶的安全性，在军事及国民经济诸多领域存在广泛应用。红外双目立体视觉，可在夜间及对面来车大灯照射基础下获得视场清晰的立体视觉，并可通过算法实现目标的被动测距，具有其他成像方式无与伦比的优势。

由于恶劣条件影响驾驶者判断所引起的安全事故已然成为大众瞩目的焦点问题，消费者和社会各界人士纷纷对其表示关注，在科学上，智能驾驶技术的研究和智能交通系统的研发的主要目的也是为了减少安全事故的发生。21世纪以来，交通安全事故的频频发生给人们和社会都带来的巨大的损失，而车辆故障所导致的事故占比极其有限，大多为驾驶员失误驾驶引起。所以，研发更为安全更为贴近人们生活，便于提高驾驶安全性的智能驾驶系统和智能交通系统成为科学研究者的首要任务。大量的实验和数据显示，载有智能驾驶和自动红外测距装置并配有系统测速、智能制动等系统的车辆，安全性能将提升更多。当遭遇不良恶劣天气或者对面会车车辆强远光照射的时候，也能高效安全的保障行车路径和驾驶者视野的清晰。

装载红外智能辅助测距装置和智能驾驶系统的车辆，当遭遇强远光和恶劣天气时，仍可维持三百米左右的有效视距，并可通过图像分析处理在车载屏幕上显示红外成像后的景物，当前方遭遇动物、人等障碍时，系统会自动生成图像和声音警报，借以提醒驾驶员障碍物所处的位置，方便驾驶员进行合适的行车动作。立体匹配测距以及显著目标的提取只是计算机视觉研究中的一部分。与其他得到场景三维信息的办法比较，双目立体视觉原理通过模拟人眼，系统更加方便，数值更加准确，所以在多个方面有着广泛的应用，包含非主动测距、导航、三维验距、卫星远程控制成像等。在目前的研究过程中，被动测距是重点。