基于雙目立體視覺的立體匹配算法的研究.pdf

1、雙目立體視覺技術(shù)是當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的專家和學(xué)者的一個(gè)熱門的研究課題。它的原理是模擬人類的雙目視覺系統(tǒng)從二維圖像信息中感知三維圖像信息。雙目立體視覺系統(tǒng)通常采用數(shù)碼攝像機(jī)和計(jì)算機(jī)等作為外設(shè)工具，在圖像采集根據(jù)一定的約束條件獲取圖像，利用立體匹配原理對采集到的圖像進(jìn)行信息提取整合，最終獲得三維立體圖像。雙目立體視覺技術(shù)在軍事化戰(zhàn)爭、工業(yè)檢測、醫(yī)學(xué)影像、監(jiān)控系統(tǒng)、機(jī)器人視覺導(dǎo)航和影視娛樂等方面都有非常廣泛的應(yīng)用背景。立體匹配則是雙目立體視覺

2、系統(tǒng)中比較關(guān)鍵和困難的部分，著名的專家和學(xué)者已經(jīng)對立體匹配問題深入研究了多年，而它本身是一個(gè)“病態(tài)”的問題，至今為止尚未找到合適的算法很好的解決匹配中存在的問題。盡管人們對立體匹配等相關(guān)問題已經(jīng)研究多年，但是各種立體匹配算法仍存在一些共同的缺點(diǎn)，例如得到的視差圖邊緣模糊、對視差圖中存在的遮擋區(qū)域、弱紋理或無紋理區(qū)域的匹配出現(xiàn)歧義等。
　　本文首先對選題的背景和主要內(nèi)容及立體視覺國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了研究，詳細(xì)研究了立體視覺技術(shù)的理

3、論基礎(chǔ)（包括雙目視覺原理、攝像機(jī)標(biāo)定常見的幾種方法）、研究內(nèi)容和研究現(xiàn)狀等。
　　其次，對立體匹配算法的分類、雙目立體視覺匹配系統(tǒng)的存在的問題（包括匹配基元的選擇、匹配準(zhǔn)則、雙目立體視覺系統(tǒng)的算法結(jié)構(gòu)等）、立體匹配算法的計(jì)算步驟（包括匹配代價(jià)的計(jì)算、匹配代價(jià)的疊加、視差獲取和視差修正）進(jìn)行了詳細(xì)的分析，對匹配算法的評價(jià)及當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)進(jìn)行了綜合性研究。
　　第三，本文對常見的兩種圖像分割算法（均值漂移算法和分水嶺算法）原理進(jìn)

4、行了深入的研究。均值漂移(Mean shift)是一種有效的統(tǒng)計(jì)迭代估計(jì)算法,它使圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)都移動(dòng)到密度分布函數(shù)的局部極大值點(diǎn)處，對于彩色圖像它能夠利用像素點(diǎn)的顏色空間模式信息進(jìn)行對像素點(diǎn)進(jìn)行分類聚集。分水嶺算法是一種拓?fù)淅碚摰臄?shù)學(xué)形態(tài)的分割方法，它把局部灰度最小值看作盆地的最低處，灰度最大值處看作山脊，模擬盆地淹沒的過程對圖像進(jìn)行分割。對于兩種算法用MATLAB和VC++6.0工具做實(shí)驗(yàn)進(jìn)行比較，結(jié)果表明均值偏移算法具有更好地

5、圖像分割效果。
　　第四，本文對Andreas Klaus發(fā)表的Segment-Based Stereo Matching Using Belief Propagation and a Self-Adapting Dissimilarity Measure中所提出的算法進(jìn)行了詳細(xì)的研究，算法對參考圖像中具有相同顏色的區(qū)域進(jìn)行分段，用基于窗口的局部匹配方法來確定像素點(diǎn)視差的可信度，采用平面幾何方法獲得視差平面標(biāo)記集合圖像，最后對視差