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基于图像分割的双目无源测距
基于图像分割的双目无源测距
摘要：双目无源测距是一种基于计算机视觉技术的测距方法，通过对从双目摄像头获取的图像进行分割和匹配，可以实现对目标物体的距离测量。本论文将重点研究基于图像分割的双目无源测距方法，并通过实验证明了该方法的有效性和可行性。
1.引言
双目摄像头是一种常用的测距器件，它通过两个摄像头模拟人眼的双目观测，从而获得更准确的距离信息。但传统的双目测距方法需要利用红外或激光进行主动测量，不适用于某些应用场景。因此，基于图像分割的双目无源测距方法成为研究的热点之一。
2.相关工作
过去的研究中，许多学者提出了不同的双目无源测距方法。其中一种常用的方法是基于视差图的测距算法，该算法通过计算左右两幅图像的视差，从而推断出目标物体的距离。但是，直接计算视差图存在一些问题，比如对纹理不明显的物体和光照变化敏感。为了解决这些问题，一些学者引入了图像分割的思想，将图像分割后再进行测距。
3.方法描述
本文提出的基于图像分割的双目无源测距方法主要包括以下几个步骤：
3.1图像采集
首先，设置好双目摄像头的参数，保证左右两个摄像头的拍摄角度和焦距一致。然后，利用摄像头采集目标物体的左右两幅图像。
3.2图像预处理
对采集到的左右两幅图像进行预处理，包括消除畸变、灰度化和滤波等操作。这些操作有助于提高图像的质量和对比度，从而有利于图像分割和距离测量。
3.3图像分割
利用图像分割算法将左右两幅图像分割成若干个区域。图像分割的目的是将目标物体与背景进行有效分离，以便后续的距离测量。常用的图像分割算法包括阈值分割、区域生长和边缘检测等。
3.4特征提取
对分割后的图像区域提取特征，包括形状、纹理和颜色等特征。特征提取的目的是将图像区域描述为具有距离信息的特征向量，以便进行距离计算。
3.5距离计算
根据特征向量计算目标物体的距离。这里可以利用机器学习的方法，建立距离与特征之间的映射关系。也可以利用传统的统计方法，比如最小二乘法等。
4.实验与结果
为了验证本文提出的基于图像分割的双目无源测距方法的有效性和可行性，进行了一系列实验。实验结果表明，该方法能够准确地测量目标物体的距离，并且对光照变化和纹理不明显的物体有较好的鲁棒性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于图像分割的双目无源测距方法，通过对双目图像进行分割和距离计算，实现了对目标物体的测距。实验结果表明，该方法具有较高的精度和鲁棒性。然而，该方法还存在一些问题，比如对复杂背景和视差计算误差的敏感性。后续的研究可以进一步优化方法，提高其性能和适用性。
参考文献：
[1]XuY,LiuG,YuSX,etal.Asegmentation-basedmethodforpassiverangingwithbinocularstereovision[J].ExpertSystemswithApplications,2017,77:26-37.
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致谢：
本研究得到国家自然科学基金的资助，特此致谢。同时，感谢实验室的支持和帮助，在实验过程中提供了宝贵的意见和建议。对于本次研究过程中可能存在的不足和错误，深表歉意，并希望以后能够不断改进，并取得更好的研究成果。