基于双目相机的图像目标距离测试 Matlab 仿真

基于双目相机的图像目标距离测试 Matlab 仿真

随着计算机视觉技术的不断发展，利用双目相机进行图像处理和三维重建已经成为一种常见的方法。其中一个典型的应用是测量目标距离。本文将介绍基于双目相机拍摄到的图像目标距离测试的 Matlab 仿真。

双目相机是指同时采集两个视角不同的图像，通过比较两个图像之间的差异来计算目标的距离。当两个相机的成像方式相同时，可以采用简单的几何关系来计算目标距离。但如果两个相机的成像方式不同，或者光学系统存在畸变等因素，就需要应用更加复杂的算法来进行计算。

在本文中，我们将演示如何使用 Matlab 对双目相机采集的图像进行处理，并计算出目标的距离。首先，我们需要获取双目相机采集的图像并进行预处理。具体而言，我们需要进行以下操作：

1. 图像校正

由于双目相机成像时光轴的位置不同，因此会出现畸变等影响图像质量的因素。为了消除这些影响，我们需要对图像进行校正。具体而言，我们需要对左右相机的图像进行立体矫正、去畸变等处理，使得两个图像具有同样的像素大小和光学畸变情况。

2. 特征点检测

为了计算目标距离，我们需要找到两个图像之间的对应特征点。在本文中，我们使用 SIFT 算法来检测图像中的特征点。这个算法可以自动检测到关键点，并将其描述为局部不变量。

3. 特征点匹配

接下来，我们需要将两个图像中的特征点进行匹配。在本文中，我们使用基于光流法的方法来进行匹配。具体而言，我们首先将左图像中的特征点投影到右图像中，然后通过计算两个图像之间的像素差异来确定特征点之间的匹配程度。