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雙目立體視覺(jué)技術(shù)的實(shí)現(xiàn)及其進(jìn)展
摘要：闡述了雙目立體視覺(jué)技術(shù)在國(guó)內(nèi)外應(yīng)用的最新動(dòng)態(tài)及其優(yōu)越性。指出雙目體視技術(shù)的實(shí)現(xiàn)分為國(guó)像獲取、攝像機(jī)標(biāo)定、特片提取、立體匹配和三維重建幾個(gè)步驟，詳細(xì)分析了各個(gè)步驟的技術(shù)特點(diǎn)、存在的問(wèn)題和解決方案，并對(duì)雙目體視技術(shù)的發(fā)展做了展望。關(guān)鍵詞：雙目立體視覺(jué)計(jì)算機(jī)視覺(jué) 立體匹配 攝像機(jī)標(biāo)定 特征提取
雙目立體視覺(jué)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要分支，即由不同位置的兩臺(tái)或者一臺(tái)攝像機(jī)（CCD）經(jīng)過(guò)移動(dòng)或旋轉(zhuǎn)拍攝同一幅場(chǎng)景，通過(guò)計(jì)算空間點(diǎn)在兩幅國(guó)像中的視差，獲得該點(diǎn)的三維坐標(biāo)值。80年代美國(guó)麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室的Marr提出了一種視覺(jué)計(jì)算理論并應(yīng)用在雙睛匹配上，使兩張有視差的平面圖產(chǎn)生在深度的立體圖形，奠定了雙目立體視覺(jué)發(fā)展理論基礎(chǔ)。相比其他類的體視方法，如透鏡板三維成像、投影式三維顯示、全息照相術(shù)等，雙目本視直接模擬人類雙眼處理景物的方式，可靠簡(jiǎn)便，在許多領(lǐng)域均極具應(yīng)用價(jià)值，如微操作系統(tǒng)的位姿檢測(cè)與控制、機(jī)器人導(dǎo)航與航測(cè)、三維測(cè)量學(xué)及虛擬現(xiàn)實(shí)等。
1 雙目體視的技術(shù)特點(diǎn)
雙目標(biāo)視技術(shù)的實(shí)現(xiàn)可分為以下步驟：圖像獲取、攝像機(jī)標(biāo)定、特征提取、圖像匹配和三維重建，下面依次介紹各個(gè)步驟的實(shí)現(xiàn)方法和技術(shù)特點(diǎn)。
1.1 圖像獲取
雙目體視的圖像獲取是由不同位置的兩臺(tái)或者一臺(tái)攝像機(jī)（CCD）經(jīng)過(guò)移動(dòng)或旋轉(zhuǎn)拍攝同一幅場(chǎng)景，獲取立體圖像對(duì)。其針孔模型如圖1。假定攝像機(jī)C1與C2的角距和內(nèi)部參數(shù)都相等，兩攝像機(jī)的光軸互相平行，二維成像平面X1O1Y1和X2O2Y2重合，P1與P2分別是空間點(diǎn)P在C1與C2上的成像點(diǎn)。但一般情況下，針孔模型兩個(gè)攝像機(jī)的內(nèi)部參數(shù)不可能完成相同，攝像機(jī)安裝時(shí)無(wú)法看到光軸和成像平面，故實(shí)際中難以應(yīng)用。
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上海交大在理論上對(duì)會(huì)攝式雙目體視系統(tǒng)的測(cè)量精度與系統(tǒng)結(jié)構(gòu)參數(shù)之間的關(guān)系作了詳盡分析，并通過(guò)試驗(yàn)指出，對(duì)某一特定點(diǎn)進(jìn)行三角測(cè)量。該點(diǎn)測(cè)量誤差與兩CCD光軸夾角是一復(fù)雜的函數(shù)關(guān)系；若兩攝像頭光軸夾角一定，則被測(cè)坐標(biāo)與攝像頭坐標(biāo)系之間距離越大，測(cè)量得到點(diǎn)距離的誤差就越大。在滿足測(cè)量范圍的前提下，應(yīng)選擇兩CCD之間夾角在50℃～80℃之間。
1.2 攝像機(jī)的標(biāo)定
對(duì)雙目體視而言，CCD攝像機(jī)、數(shù)碼相機(jī)是利用計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)物理世界進(jìn)行重建前的基本測(cè)量工具，對(duì)它們的標(biāo)定是實(shí)現(xiàn)立體視覺(jué)基本而又關(guān)鍵的一步。通常先采用單攝像機(jī)的標(biāo)定方法，分別得到兩個(gè)攝像機(jī)的內(nèi)、外參數(shù)；再通過(guò)同一世界坐標(biāo)中的一組定標(biāo)點(diǎn)來(lái)建立兩個(gè)攝像機(jī)之間的位置關(guān)系。目前常用的單攝像機(jī)標(biāo)定方法主要有：
（1）攝影測(cè)量學(xué)的傳統(tǒng)設(shè)備標(biāo)定法。利用至少17個(gè)參數(shù)描述攝像機(jī)與三維物體空間的結(jié)束關(guān)系，計(jì)算量非常大。
（2）直接線性變換性。涉及的參數(shù)少、便于計(jì)算。
（3）透視變換短陣法。從透視變換的角度來(lái)建立攝像機(jī)的成像模型，無(wú)需初始值，可進(jìn)行實(shí)時(shí)計(jì)算。
（4）相機(jī)標(biāo)定的兩步法。首先采用透視短陣變換的方法求解線性系統(tǒng)的攝像機(jī)參數(shù)，再以求得的參數(shù)為初始值，考慮畸變因素，利用最優(yōu)化方法求得非線性解，標(biāo)定精度較高。
（5）雙平面標(biāo)定法。
在雙攝像機(jī)標(biāo)定中，需要精確的外部參數(shù)。由于結(jié)構(gòu)配置很難準(zhǔn)確，兩個(gè)攝像機(jī)的距離和視角受到限制，一般都需要至少6個(gè)以上（建議取10個(gè)以上）的已知世界坐標(biāo)點(diǎn)，才能得到比較滿意的參數(shù)矩陣，所以實(shí)際測(cè)量過(guò)程不但復(fù)雜，而且效果并不一定理想，大大地限制了其應(yīng)用范圍。此外雙攝像機(jī)標(biāo)定還需考慮鏡頭的非線性校正、測(cè)量范圍和精度的問(wèn)題，目前戶外的應(yīng)用還有少。
上海大學(xué)通信與信息工程學(xué)院提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙目立體視覺(jué)攝像機(jī)標(biāo)定方法。首先對(duì)攝像機(jī)進(jìn)行線性標(biāo)定，然后通過(guò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練建立起三維空間點(diǎn)位置補(bǔ)償?shù)亩鄬忧梆伾窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。此方法對(duì)雙目立體視覺(jué)攝像機(jī)的標(biāo)定具有較好的通用性，但是精確測(cè)量控制點(diǎn)的世界坐標(biāo)和圖像坐標(biāo)是一項(xiàng)嚴(yán)格的工作。因此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中訓(xùn)練樣本集的獲得非常困難。
1.3 特征點(diǎn)提取
立體像對(duì)中需要撮的特征點(diǎn)應(yīng)滿足以下要求：與傳感器類型及抽取特征所用技術(shù)等相適應(yīng)；具有足夠的魯棒性和一致性。需要說(shuō)明的是：在進(jìn)行特征點(diǎn)像的坐標(biāo)提取前，需對(duì)獲取的圖像進(jìn)行預(yù)處理。因?yàn)樵趫D像獲取過(guò)程中，存在一系列的噪聲源，通過(guò)此處理可顯著改進(jìn)圖像質(zhì)量，使圖像中特征點(diǎn)更加突出。
1．4 立體匹配
立體匹配是雙目體視中最關(guān)系、困難的一步。與普通的圖像配準(zhǔn)不同，立體像對(duì)之間的差異是由攝像時(shí)觀察點(diǎn)的不同引起的，而不是由其它如景物本身的變化、運(yùn)動(dòng)所引起的。根據(jù)匹配基元的不同，立體匹配可分為區(qū)域匹配、特征匹配和相位匹配三大類。
區(qū)域匹配算法的實(shí)質(zhì)是利用局部窗口之間灰度信息的相關(guān)程度，它在變化平緩且細(xì)節(jié)豐富的地方可以達(dá)到較高的精度。但該算法的匹配窗大小難以選擇，通常借助于窗口形狀技術(shù)來(lái)改善視差不連續(xù)處的匹配；其次是計(jì)算量大、速度慢，采取由粗至精分級(jí)匹配策略能大大減少搜索空間的大小，與匹配窗大小無(wú)關(guān)的互相關(guān)運(yùn)算能顯著提高運(yùn)算速度。
特片匹配不直接依賴于灰度，具有較強(qiáng)的抗干擾性，計(jì)算量小，速度快。但也同樣存一些不足：特征在圖像中的稀疏性決定特征匹配只能得到稀疏的視差場(chǎng)；特征的撮和定位過(guò)程直接影響匹配結(jié)果的精確度。改善辦法是將特征匹配的魯棒性和區(qū)域匹配的致密性充分結(jié)合，利用對(duì)高頻噪聲不敏感的模型來(lái)提取和定位特征。
相位匹配是近二十年才發(fā)展起來(lái)的一類匹配算法。相位作為匹配基元，本身反映信號(hào)的結(jié)構(gòu)信息，對(duì)圖像的高頻噪聲有很好的抑制作用，適于并行處理，能獲得亞像素級(jí)精度的致密視差。但存在相位奇點(diǎn)和相位卷繞的問(wèn)題，需加入自適應(yīng)濾波器解決。
1．5 三維重建
在得到空間任一點(diǎn)在兩個(gè)圖像中的對(duì)應(yīng)坐標(biāo)和兩攝像機(jī)參數(shù)矩陣的條件下，即可進(jìn)行空間點(diǎn)的重建。通過(guò)建立以該點(diǎn)的世界坐標(biāo)為未知數(shù)的4個(gè)線性方程，可以用最小二乘法求解得該點(diǎn)的世界坐標(biāo)。實(shí)際重建通常采用外極線結(jié)束法�？臻g瞇、兩攝像機(jī)的光心這三點(diǎn)組成的平面分別與兩個(gè)成像平面的交線稱為該空間點(diǎn)在這兩個(gè)成像平面中的極線。一旦兩攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù)確定，就可通過(guò)兩個(gè)成像平面上的極線的約束關(guān)系建立對(duì)應(yīng)點(diǎn)之間的關(guān)系，并由此聯(lián)立方程，求得圖像點(diǎn)的世界坐標(biāo)值。對(duì)圖像的全像素的三維重建目前僅能針對(duì)某一具體目標(biāo)，計(jì)算量大且效果不明顯。
2 雙目體視的最新應(yīng)用
2．1 國(guó)外研究動(dòng)態(tài)
雙目體視目前主要應(yīng)用于四個(gè)領(lǐng)域：機(jī)器人導(dǎo)航、微操作系統(tǒng)的參數(shù)檢測(cè)、三維測(cè)量和虛擬現(xiàn)實(shí)。
日本大阪大學(xué)自適應(yīng)機(jī)械系統(tǒng)研究院研制了一種自適應(yīng)雙目視覺(jué)伺服系統(tǒng)，利用雙目 體視的原理，如每幅圖像中相對(duì)靜止的三個(gè)標(biāo)志為參考，實(shí)時(shí)計(jì)算目標(biāo)圖像的雅可比短陣，從而預(yù)測(cè)出目標(biāo)下一步運(yùn)動(dòng)方向，實(shí)現(xiàn)了對(duì)動(dòng)方式未知的目標(biāo)的自適應(yīng)跟蹤。該系統(tǒng)僅要求兩幅圖像中都有靜止的參考標(biāo)志，無(wú)需攝像機(jī)參數(shù)。而傳統(tǒng)的視覺(jué)跟蹤伺服系統(tǒng)需事先知道攝像機(jī)的運(yùn)動(dòng)、光學(xué)等參數(shù)和目標(biāo)的運(yùn)動(dòng)方式。
日本奈良科技大學(xué)信息科學(xué)學(xué)院提出了一種基于雙目立體視覺(jué)的增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)（AR）注冊(cè)方法，通過(guò)動(dòng)態(tài)修正特征點(diǎn)的位置提高注冊(cè)精度。該系統(tǒng)將單攝像機(jī)注冊(cè)（MR）與立體視覺(jué)注冊(cè)（SR）相結(jié)合，利用MR和三個(gè)標(biāo)志點(diǎn)算出特征點(diǎn)在每個(gè)圖像上的二維坐標(biāo)和誤差，利用SR和圖像對(duì)計(jì)算出特征點(diǎn)的三維位置總誤差，反復(fù)修正特征點(diǎn)在圖像對(duì)上的二維坐標(biāo)，直至三維總誤差小于某個(gè)閾值。該方法比僅使用MR或SR方法大大提高了AR系統(tǒng)注冊(cè)深度和精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖2，白板上三角開(kāi)的三頂點(diǎn)被作為單攝像機(jī)標(biāo)定的特征點(diǎn)，三個(gè)三角形上的模型為虛擬場(chǎng)景，烏龜是真實(shí)場(chǎng)景，可見(jiàn)基本上難以區(qū)分出虛擬場(chǎng)景（恐龍）和現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景（烏龜）。
日本東京大學(xué)將實(shí)時(shí)雙目立體視覺(jué)和機(jī)器人整體姿態(tài)信息集成，開(kāi)發(fā)了仿真機(jī)器人動(dòng)態(tài)行長(zhǎng)導(dǎo)航系統(tǒng)。該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)分兩個(gè)步驟：首先，利用平面分割算法分離所拍攝圖像對(duì)中的地面與障礙物，再結(jié)合機(jī)器人身體姿態(tài)的信息，將圖像從攝像機(jī)的二維平面坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換到描述軀體姿態(tài)的世界坐標(biāo)系，建立機(jī)器人周圍區(qū)域的地圖；基次根據(jù)實(shí)時(shí)建立的地圖進(jìn)行障礙物檢測(cè)，從而確定機(jī)器人的行走方向。
日本岡山大學(xué)使用立體顯微鏡、兩個(gè)CCD攝像頭、微操作器等研制了使用立體顯微鏡控制微操作器的視覺(jué)反饋系統(tǒng)，用于對(duì)細(xì)胞進(jìn)行操作，對(duì)鐘子進(jìn)行基因注射和微裝配等。
麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)系統(tǒng)提出了一種新的用于智能交通工具的傳感器融合方式，由雷達(dá)系統(tǒng)提供目標(biāo)深度的大致范圍，利用雙目立體視覺(jué)提供粗略的目標(biāo)深度信息，結(jié)合改進(jìn)的圖像分割算法，能夠在高速環(huán)境下對(duì)視頻圖像中的目標(biāo)位置進(jìn)行分割，而傳統(tǒng)的目標(biāo)分割算法難以在高速實(shí)時(shí)環(huán)境中得到令人滿意的結(jié)果，系統(tǒng)框圖如圖3。
華盛頓大學(xué)與微軟公司合作為火星衛(wèi)星“探測(cè)者”號(hào)研制了寬基線立體視覺(jué)系統(tǒng)，使“探測(cè)者”號(hào)能夠在火星上對(duì)其即將跨越的幾千米內(nèi)的地形進(jìn)行精確的定位玫導(dǎo)航。系統(tǒng)使用同一個(gè)攝像機(jī)在“探測(cè)者”的不同位置上拍攝圖像對(duì)，拍攝間距越大，基線越寬，能觀測(cè)到越遠(yuǎn)的地貌。系統(tǒng)采用非線性優(yōu)化得到兩次拍攝圖像時(shí)攝像機(jī)的相對(duì)準(zhǔn)確的位置，利用魯棒性強(qiáng)的最大似然概率法結(jié)合高效的立體搜索進(jìn)行圖像匹配，得到亞像素精度的視差，并根據(jù)此視差計(jì)算圖像對(duì)中各點(diǎn)的三維坐標(biāo)。相比傳統(tǒng)的體視系統(tǒng)，能夠更精確地繪制“探測(cè)者”號(hào)周圍的地貌和以更高的精度觀測(cè)到更遠(yuǎn)的地形。
2.2 國(guó)內(nèi)研究動(dòng)態(tài)
浙江大學(xué)機(jī)械系統(tǒng)完全利用透視成像原理，采用雙目體視方法實(shí)現(xiàn)了對(duì)多自由度機(jī)械裝置的動(dòng)態(tài)、精確位姿檢測(cè)，僅需從兩幅對(duì)應(yīng)圖像中抽取必要的特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)，信息量少，處理速度快，尤其適于動(dòng)態(tài)情況。與手眼系統(tǒng)相比，被測(cè)物的運(yùn)動(dòng)對(duì)攝像機(jī)沒(méi)有影響，且不需知道被測(cè)物的運(yùn)動(dòng)先驗(yàn)知識(shí)和限制條件，有利于提高檢測(cè)精度。
東南大學(xué)電子工程系基于雙目立體視覺(jué)，提出了一種灰度相關(guān)多峰值視差絕對(duì)值極小化立體匹配新方法，可對(duì)三維不規(guī)則物體（偏轉(zhuǎn)線圈）的三維空間坐標(biāo)進(jìn)行非接觸精密測(cè)量。
哈工大采用異構(gòu)雙目活動(dòng)視覺(jué)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了全自主足球機(jī)器人導(dǎo)航。將一個(gè)固定攝像機(jī)和一個(gè)可以水平旋轉(zhuǎn)的攝像機(jī)，分別安裝在機(jī)器人的頂部和中下部，可以同時(shí)監(jiān)視不同方位視點(diǎn)，體現(xiàn)出比人類視覺(jué)優(yōu)越的一面。通過(guò)合理的資源分配及協(xié)調(diào)機(jī)制，使機(jī)器人在視野范圍、測(cè)跟精度及處理速度方面達(dá)到最佳匹配。雙目協(xié)調(diào)技術(shù)可使機(jī)器人同時(shí)捕捉多個(gè)有效目標(biāo)，觀測(cè)相遇目標(biāo)時(shí)通過(guò)數(shù)據(jù)融合，也可提高測(cè)量精度。在實(shí)際比賽中其他傳感器失效的情況下，僅僅依靠雙目協(xié)調(diào)仍然可以實(shí)現(xiàn)全自主足球機(jī)器人導(dǎo)航。
火星863計(jì)劃課題“人體三維尺寸的非接觸測(cè)量”，采用“雙視點(diǎn)投影光柵三維測(cè)量”原理，由雙攝像機(jī)獲取圖像對(duì)，通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行圖像數(shù)據(jù)處理，不僅可以獲取服裝設(shè)計(jì)所需的特征尺寸，還可根據(jù)需要獲取人體圖像上任意一點(diǎn)的三維坐標(biāo)。該系統(tǒng)已通過(guò)中國(guó)人民解放軍總后勤部軍需部鑒定�？蛇_(dá)到的技術(shù)指標(biāo)為：數(shù)據(jù)采集時(shí)間小于5s/人；提供身高、胸圍、腰圍、臀圍等圍度的測(cè)量精度不低于1.0cm。
3 雙目體視的發(fā)展方向
就又目立體視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀而言，要構(gòu)造出類似于人眼的通用雙目立體視覺(jué)系統(tǒng)，還有很長(zhǎng)的路要走，進(jìn)一步的研究方向可歸納如下：
（1）如何建立更有效的雙目體視模型，能更充分地反映立體視覺(jué)不確定性的本質(zhì)屬性，為匹配提供更多的約束信息，降低立體匹配的難度。
（2）探索新的適用于全面立體視覺(jué)的計(jì)算理論和匹配策略，選擇有效的匹配準(zhǔn)則和算法結(jié)構(gòu)，以解決存在灰度失真、幾何畸變（透視、旋轉(zhuǎn)、縮放等）、噪聲干擾、特殊結(jié)構(gòu)（平坦匹域、重復(fù)相似結(jié)構(gòu)等）及遮掩景物的匹配問(wèn)題；
（3）算法向并行化發(fā)展，提高速度，減少運(yùn)算量，增強(qiáng)系統(tǒng)的實(shí)用性。
（4）強(qiáng)調(diào)場(chǎng)景與任務(wù)的結(jié)束，針對(duì)不同的應(yīng)用目的，建立有目的和面向任務(wù)的體視系統(tǒng)。
雙目體視這一有著廣闊應(yīng)用前景的學(xué)科，隨著光學(xué)、電子學(xué)以及計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，將不斷進(jìn)步，逐漸實(shí)用化，不僅將成為工業(yè)檢測(cè)、生物醫(yī)學(xué)、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，還有可能應(yīng)用于航天遙測(cè)、軍事偵察等領(lǐng)域。目前在國(guó)外，雙目體視技術(shù)已廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)、生活中，而我國(guó)正處于初始階段，尚需廣大科技工作者共同努力，為其發(fā)展做出貢獻(xiàn)。
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