双目立体视觉包括匹配的相关算法，帧间差分算法的深化

一个关于双目立体视觉算法及应用的PPT，里面的内容十分丰富。其中原理部分，本人也借鉴了一下。由于PPT是意大利的一个大学教授做的，因此是全英文的，大家将就看看，随便提高下外文阅读能力

为了获得更为全面的三维信息，本文提出了基于双目立体视觉图像的三维拼接和融合的解决方法，并且完成了算法的实现。本方法仅使用双目图像作为输入，完成了高效的空间转换，并侧重于利用重投影融合和场景信息建模的方法对空间开销的控制，提高了处理的效率。同时，为了方便三维信息的观察和效果显示，对三维数据进行了可视化。经实验证明，本方法不仅能够用于拼接和融合三维数据，更能较好地用于显示三维数据。

双目立体视觉在无人机上的应用

3D双目立体重建基于立体视觉测量是目前效果最好的算法

vs2015+opencv2.4.10实现的双目立体视觉三维重建c++代码。SGBM立体匹配

双目立体视觉.docx

双目立体视觉系统的几何参数影响双目视觉的测量精度， 且各几何参数间存在着一定的约 束关系． 通过分析双目视觉系统的几何参数及约束关系， 讨论了两相机光轴和基线之间的夹角α １和 α ２、 基线距Ｂ、 投影角等几何参数对测量精度的影响， 并采用 Ｍａｔｌａｂ软件对不同的几何参数下的测 量精度进行仿真， 找出最佳的几何参数范围， 从而提高了双目立体视觉系统的测量精度． 最后， 通过试验验证了理论分析的正确性．

基于双目立体视觉技术的燃烧诊断方法研究 对于燃烧流场三维信息的获取始终是燃烧诊断学科追求的目标,论文所做的 工作也是出于这个目的。论文将双目立体视觉技术引入燃烧诊断领域,实现了对 非预混冲击火焰表面的三维重建,通过重建可以清晰地看到火焰表面的三维几何 结构。论文还对连续拍摄的图像对进行处理,得到火焰在某一微小时间间隔中的 发展情况的三维重建,这对研究燃烧流场的燃烧状态有很大的帮助。论文搭建了 用于燃烧流场诊断的高速双目立体视觉系统,并开发了相应的软件。 论文对双目立体视觉原理进行了详尽的分析。论文首先对相机的模型进行了 分析,在相机成像的线性模型的基础上,论文考虑了相机镜头的畸变,引入了精 度更高的非线性模型。在建立了单相机模型之后,论文对两个相机之间的关系进 行了分析,给出了系统的模型。 在建立了相机和系统的模型之后,论文对相机和系统进行了标定。论文采用 张正友标定法对两个相机分别进行标定,然后采用重投影法对系统进行标定,并 通过对特征点的三维重构检验了标定精度。实验结果表明,标定精度令人满意。 在图像匹配环节,论文详细介绍了极线校正的原理和方法,之后对图像对进 行了匹配。匹配实验表明,匹配是非常成功的。 论文进行了三维重建实验。论文首先对一个盒子进行了重建,通过重建展现 了利用双目立体视觉技术对物体进行三维重建的流程,并且对重建的精度进行了 检验。然后论文对非预混冲击火焰进行了重建,通过重建可以清晰地看到火焰的 三维空间结构。通过对连续拍摄的图像进行比较,得到火焰在微小时间间隔里面 的发展情况,这对研究燃烧火焰的特性来说是非常重要的。

VS2017+OpenCV3.3基于SGBM算法的双目立体视觉、双目测距（双目校正和立体匹配）(文档里包含了测试图片)