第二章：双目立体测距技术基础。本章主要介绍了三维测量技术的基本知识，在三维测量中使用到的各种坐标系，相机成像原理以及双目成像结构，图像预处理等。通过相机的几何图像分析确定了这种方法可以实现的可能性。文献综述

第三章：图像特征点的提取。本章主要介绍了图像特征点的性质以及与之相关的特征点提取方法。

第四章：双目立体三维测量的原理。本章主要介绍了在双目成像模型中的算法构建，借助于坐标系的转换求解目标物相对参考点的三维坐标。

第五章：双站交汇测距实验。本章主要对实验过程和结果进行了分析。对并通过误差检测对算法的可行性进行了验证。

第六章：结论与展望。对本文的内容进行总结并提出了双目测距在其他领域的可能应用。

2  双目立体测距技术基础

2。1 坐标系简介

在双目立体测距中，需用到多种坐标系的转换，其中主要有世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系等。其定义如下：

（1）世界坐标系：原点方向均人为指定并保持不变的坐标系，满足右手法则；

（2）相机坐标系：以相机的光心作为坐标系原点。轴与光轴重合，即垂直于成像平面并取摄影方向为正方向。

（3）图像坐标系：相机的图像坐标系是一个以像素为单位的坐标系，它的原点在图像的左上方，并且横纵坐标的值为像素位置的行列数。为方便与其余坐标系进行转换，需要另外建立一个以物理单位表示的坐标系，称为图像物理坐标系，并且确定下固定点在两个图像坐标系之间的转换关系。

三种坐标系的对应关系如图（2。1）所示。

图2。1 各坐标对应关系

2。2 针孔成像模型

相机成像大多沿用针孔成像模型[[[]韩延祥, 张志胜, 戴敏。 用于目标测距的单目视觉测量方法[J]。 光学精密工程, 2011, 19(5): 1110-1117。]]。在针孔成像模型中，空间中任意一点在摄像机坐标系中可以由坐标表示为，被投影到图像平面上的点的坐标则可以表示为，如图（2。2）所示。根据相似三角形相似原理可得坐标关系式满足：

式中，为的距离，即表示摄像机的焦距，摄像机的中心称为光心，摄像机的中心沿轴投影到图像平面上的点称为主点，经过光心且与图像平行的平面称为摄像机的主平面。在实际转换推导中，坐标的表示方式常采用齐次坐标的表示方式，这样可以较为方便的表示坐标系中的无穷远点，也可以使得坐标系的转换始终是线性方程的形式。         

图2。2 针孔摄像机模型

对于空间点，用空间的齐次坐标表示为，图像的齐次坐标表示为，因此，式（2-1）可以改写为矩阵形式：

2-2 式中为比例因子。来;自]优Y尔E论L文W网www.youerw.com +QQ752018766-

2。3 双目视觉中相机的几何分析

在双目视觉[[[] 尚倩, 阮秋琦, 李小利。 双目立体视觉的目标识别与定位[J]。 智能系统学报, 2011, 6(4): 303-311。]]中的成像系统模型中，常使用的结构有双目横模型结构和双目轴模型结构。在双目视觉分析中，两相机不同的摆放方法，将直接影响相机覆盖的范围以及定位的精度等。双目横模型结构是指将两个相机平行放置，类似人眼结构。而在双目轴模型结构中，两个相机与目标在同一条直线上。常用的成像系统模型为仿照人眼的双目横模型结构。

用和两个相机同时拍摄空间点点，通过计算机处理找到空间点分别在相机与相机图像上的投影点点和点，则由相机的针孔成像模型可知，空间点同时位于和这两条直线上。两条在三维空间中相交的直线，其交点是唯一确定的。由此，点的三维位置由这两条共面非平行直线唯一确定[[[] Dhond U R,Aggarwal J K。 Structure from stereo: A review。 IEEE Trans Pattern A-nal Machine Intell,1989,11(12):113~120]]