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双日视觉是计算机视觉领域的一个重要组成部分。双目视觉研究中的关键技术摄
像机标定和立体匹配一直是研究的热点。
本文由两部分组成，分别对双目视觉的算法和未标定图像的立体匹配进行了研究
和算法的实现。
在本文的第一部分，首先阐述了摄像机标定的基本原理，然后对双目视觉的理论
进行了研究，同时介绍，一个自己实现的位于移动小车上的双目视觉系统。这个双目
视觉系统利用双目视觉的原理实现对小球的实时定位。在此双目视觉系统的实现中涉
及摄像机标定、视频流捕捉、图像处理和坐标系转换等方面内容。
在本文的第二部分，详细介绍了一种未标定图像立体匹配的算法，编程实现了该
算法并进行了试验分析。未标定图像立体匹配是进行基于图像的三维重建的关键一步。
为了介绍未标定图像立体匹配的算法，在这一部分的开始，介绍了相关的理论知识，
包括对极几何和立体匹配的基本理论。在这个对未标定图像进行立体匹配的算法中，
首先是根据传统理论进行初始匹配，然后用匹配的点对估算基础矩阵，进而恢复对极
线约束，最后，再结合对极线约束进行立体匹配。
像机标定和立体匹配一直是研究的热点。
本文由两部分组成，分别对双目视觉的算法和未标定图像的立体匹配进行了研究
和算法的实现。
在本文的第一部分，首先阐述了摄像机标定的基本原理，然后对双目视觉的理论
进行了研究，同时介绍，一个自己实现的位于移动小车上的双目视觉系统。这个双目
视觉系统利用双目视觉的原理实现对小球的实时定位。在此双目视觉系统的实现中涉
及摄像机标定、视频流捕捉、图像处理和坐标系转换等方面内容。
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算法并进行了试验分析。未标定图像立体匹配是进行基于图像的三维重建的关键一步。
为了介绍未标定图像立体匹配的算法，在这一部分的开始，介绍了相关的理论知识，
包括对极几何和立体匹配的基本理论。在这个对未标定图像进行立体匹配的算法中，
首先是根据传统理论进行初始匹配，然后用匹配的点对估算基础矩阵，进而恢复对极
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