截止到现在，显著目标提取和测距技术局限于可见光波段的研究。受成像器件的诸多限制，在可见光波段内，双目立体视觉系统只有在白天或者有主动可见光的时候才能发生相应效益。在照度很低的环境内就很难发生相应的效果，可见光波段的双目立体视觉系统将失去效益。所以，红外光波段的研究就成了研究的新一个重点。当物体有温度时，物体就会向四周无条件的散射出红外波段的辐射，辐射的强度还将与物体外表的温度成正比关系。红外相机的原理就是借助红外探测器件接收物体表面散射出的红外辐射，经相应传感器的光电转换，红外辐射将被转换为可见波段的图像，图像中各点辐射能量的强弱由个像素点的灰度变化所决定。。红外成像技术发展至今已经广泛应用于军用领域和公共场所安防等民用领域。

1。2  红外波段下立体匹配测距国外研究现状

1。3   如何获取显著目标的距离信息

三角几何投影是双目立体视觉的基础原理，恢复三维信息与重构三维信息是它的主要功能。图像的采用来源于两个或者多个相机从两个及以上的机位所获取的同一场景的图像。我们可以根据其透视投影关系分析出其各成像之间的点所包含的几何约束关系，然后求解像素点视差值通过像素点的相似性计算，。立体视觉体统的研究有六项过程，分别为摄像机标定、特征提取、显著目标提取、深度确定、显著目标立体匹配、和三维重建。下面将红外双目立体获取显著目标的距离信息作重点介绍。

（1）双目视觉效应形成的原理

如图一所示，在双目视觉中，同一物体将会形成两个图像分别进入人的双眼，分别投影在左右眼睛的视网膜上，通常它们的相似度不是很高，两眼的平均相距约65 mm，人观察物体是不完全平均的，物体的中心图像将会投影在视网膜的相应位置上，物体的不同位置因此将投影至视网膜的不同位置上，因而两眼视像不同，两眼视差的原理就解释清楚了。借助该原理进行三维重塑就是双目立体视觉，并且双目立体视觉还要求将物体三维轮廓和其位置进行重塑。图2里，所表述的为简单的红外双目立体图像成像，将摄像机平行放置后，最终将投影至X-Z平面。

（2）相机标定。建立和构造三维场景中相机图像像素的位置与任意一点的位置关系便是相机标定。相机的模型参数和已知的特征点弄得图像坐标将决定相机的内外参数。内参数中囊括有扭转因子、有效焦距、以及镜头失真系数和住店坐标等信息；外参数通常则表示为平移向量以及旋转矩阵。所以，两类常用的相机标定方法就基本形成了：一是利用最小二乘法的方式来对参数进行拟合，通过拟合求得相机图像像素位置与任一点位置之间映射的变换矩阵。二是直接估算内外参数。

（3）图像采集。双目视觉物质上的基础是建立在双目立体图像的采集上的，他们的原理都遵循平面光线通过相机镜头产生光学聚焦后在镜面后产生相应光学图像。特别要注意的是，要采用相同型号和规格的相机多台相机分别从不同的方位对同一三维场景进行拍摄，再通过SD卡将所得图片综合汇总，保存在电脑中。图像需要满足一下要求：充分考虑环境带来的客观影响，比如光线、视角、背景差异等；满足设计的需要和应用的要求。以便继续进行下一步的立体匹配。   

（4）特征提取。特征的含义有很多，比如直线段、角点以及曲线、边缘点和顶点、纹理，除了以上基本几何元素外，还有诸如像素灰度值等信息都属于特征的范围，正是如此，所以特征提取方法也是多样化。若匹配特征为像素的灰度值，将会获得稠密的视差图，但是像素灰度值有很多的限制，对噪声敏感，图像对比度，光照，鲁棒性差；所以若用灰度值作为单一元素作为特征匹配，效果会很差；所以作为特征匹配的元素，必须具有唯一、独立、易于区分等特点；而且具备较强的抗扰能力。所以，将边缘，过零点，角点等作为特征提取，匹配后的视差图是稀疏的，同时，还需要较为严格的约束准则和策略作为匹配条件。 SUSAN红外立体智能驾驶辅助装置测距技术研究(3):http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_93572.html