物体的三维形貌是其重要的外显属性,也是机器视觉的重要研究内容。双目立体视觉技术是通过二维图像恢复物体三维形貌的手段之一,广泛应用于目标识别、工业检测、环境监控等场合。可见光成像具有丰富的对比度和颜色、形状信息,可以准确、迅速地对被测目标进行识别、监控和测量;而红外波段的成像技术可感知被测物温度信息,且在光线较弱、烟雾、高温等特殊环境条件下,成像具有明显优势。论文提出利用红外波段与可见光波段信息的互补性构建立体视觉双目图像,建立基于双波段信息的立体视觉系统,并探索其实现的关键技术,用以支持多种环境下的目标识别与监控,在火灾搜救、航天探测或无人机导航等领域具有明确的应用前景。论文搭建了双波段立体视觉系统的原理样机,用两个波段的图像传感器各自组成双目立体视觉系统,双波段图像同时采集,系统根据环境特征自适应切换工作的基准波段,采用图像融合技术适应不同环境下的应用需求。论文着重研究双波段立体视觉的多个关键技术,其主要研究工作如下:1.提出了基于二向色镜分光原理的共光路图像采集方案,构建了红外双目与可见光双目同时成像的双波段立体视觉系统原理样机,实现了同一视场中两波段相机视角及视场范围一致。设计了新的红外相机标定靶标,操作简便且标定效果好。通过在木质板材上粘贴金属薄片,加工成与可见光波段的经典棋盘格标定靶标布局相同的红外靶标,经凉水冲淋过的靶标能够在红外相机中呈现清晰的角点特征。该方法的主要特点是可在常温下实现红外相机与可见光相机的同流程快速标定。2.建立了基于模糊逻辑的多光照环境双波段图像融合算法,增强了系统对光照变化的鲁棒性。采用可见光图像平均灰度、对比度、信息熵作为输入建立模糊逻辑系统,经模糊推理判断系统工作环境光照情况,并在模糊系统输出参数值域上建立高斯曲线,用以确定双波段图像系数融合权值,采用混合多分辨率分析方法实现了自适应图像融合。实验表明该方法对环境光照变化的适应性好。3.设计了烟雾环境双波段图像的自适应融合方法,有效抑制了烟雾对融合图像的干扰。采用红外与可见光图像相结合的方法,判断烟雾对成像的影响。分别提取并比较被测物双波段图像的外轮廓完整性,根据两波段图像所包含的外轮廓像素数量建立自适应融合权值,实现不同浓度烟雾环境下的图像融合。实验表明,该融合算法能在烟雾环境下完整保留被测对象轮廓信息。4.实现了双波段图像的立体匹配算法,利用系统采集的两个波段信息具有冗余性的特点降低误匹配率。分别针对两个波段图像各自的像素灰度、梯度方向与梯度模值建立自适应权值,构成综合双波段信息的相似性测度函数;通过建立大小可变的高斯加权窗口,以红外图像边缘信息作为视差不连续处的初始判断依据,自适应调整窗口形状,提高了匹配效率。实验发现,基于双波段图像的立体匹配视差图,较单一波段图像匹配生成的视差图,具有更准确的视差信息。5.进行了多种环境及多个被测对象的三维形貌重建实验,验证了系统工作的可靠性、呈现信息的丰富性,以及对不同环境的适应性。