1. 研究目的与意义（文献综述）

双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支，即由不同位置的两台或者一台摄像机（ccd）经过移动或旋转拍摄同一幅场景，通过计算空间点在两幅图像中的视差，获得该点的三维坐标值。80年代美国麻省理工学院人工智能实验室的marr提出了一种视觉计算理论并应用在双睛匹配上，使两张有视差的平面图产生在深度的立体图形，奠定了双目立体视觉发展理论基础。相比其他类的体视方法，如透镜板三维成像、投影式三维显示、全息照相术等，双目体视直接模拟人类双眼处理景物的方式，可靠简便，在许多领域均极具应用价值，如微操作系统的位姿检测与控制、机器人导航与航测、三维测量学及虚拟现实等。

对双目体视而言，摄像机、数码相机是利用计算机技术对物理世界进行重建前的基本测量工具，对它们的标定是实现立体视觉基本而又关键的一步。通常先采用单摄像机的标定方法，分别得到两个摄像机的内、外参数；再通过同一世界坐标中的一组定标点来建立两个摄像机之间的位置关系。目前常用的单摄像机标定方法主要有：

（1）摄影测量学的传统设备标定法。利用至少17个参数描述摄像机与三维物体空间的结束关系，计算量非常大。

2. 研究的基本内容与方案

摄像机标定是立体视觉测量的关键问题之一。它的目的是确定三维物体的世界坐标系到摄像机图像坐标系的映射关系，其中包括摄像机成像系统内外几何及光学参数的标定和两个或多个摄像机之间相对位置关系的标定。

根据不同的摄像机模型，摄像机标定可分为线性标定、非线性标定和两步法。线性标定不考虑镜头畸变，简单快速，但精度低；非线性标定考虑了畸变参数，但计算繁琐，速度慢；两步法介于两者之间，采用由粗到精策略，是一种比较灵活的方法。根据有无标定物，摄像机标定可分为自标定方法和基于主动视觉的标定方法、基于标定物的方法。

相对于前两者，后者的优点是可以使用任意摄像机模型，标定精度高。在标定物选择上，一般分为棋盘方格和标圆靶两类。相对于棋盘格角点提取，圆靶质心提取算法具有速度快，抗噪能力强，稳定性好的特点。

3. 研究计划与安排

第1周—第4周搜集资料，撰写开题报告；

第5周—第6周论文开题；

第7周—第12周撰写论文初稿；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 罗桂娥. 双目立体视觉深度感知与三维重建若干问题研究[d]. 中南大学,2012.

[2] 谢宇浪. 线结构光视觉测量的标定方法与实验评价[d]. 湖北工业大学, 2014.

[3] 刘思远. 基于线结构光视觉的轴径测量算法研究[d]. 吉林大学, 2016.