基于視覺顯著性的立體匹配算法研究.pdf

1、立體視覺是計算機視覺的重要研究方向，在視頻監(jiān)控、人機交互、三維測量、機器人導航以及3D影片等領域得到了廣泛的應用。在立體視覺的研究中，立體匹配是最關鍵技術，其匹配精度與速度直接影響后續(xù)處理的效果。傳統(tǒng)匹配算法一般從圖像數(shù)據(jù)客觀特性出發(fā)完成匹配工作，面對實際環(huán)境時，算法存在速度慢、效率低、抗干擾能力差等問題。本研究借鑒人類主動視覺機制，把視覺顯著性模型引入到立體匹配中，提出了三種基于視覺顯著性的立體匹配算法及視差優(yōu)化算法。新方法利用人眼的

2、主動視覺特性改進傳統(tǒng)算法缺陷，提高了匹配精度，節(jié)省了匹配時間，增強了抗干擾性能。主要工作內(nèi)容如下：
　　(1)實現(xiàn)了一種針對彩色圖像的視覺顯著性檢測方法。該方法充分利用圖像顏色信息，借助超復數(shù)傅里葉變換和多尺度疊加技術，準確定位圖像中被聚焦的目標區(qū)域。利用該方法實現(xiàn)了基于金字塔分解的多聚焦圖像融合，實驗表明能夠獲得很好的視覺效果。
　　(2)針對基于特征點的立體匹配中不區(qū)分像素重要性，匹配效率低等問題，提出了一種利用視覺顯著

3、性改進的特征點匹配方法。算法根據(jù)左右視圖的相似性，選擇其中顯著度大的特征點，以平移后重合的概率最大作為匹配準則，完成雙目視圖匹配。實驗表明新方法相對于SIFT算法匹配效率高，重點凸出且效果好。
　　(3)局部立體匹配算法中SAD準則匹配效率高，但該法存在對光照變化敏感的缺陷。為解決這個問題，提出了一種融合像素點Sobel特征、相角特征和視覺顯著性特征的SAD局部立體匹配算法。借助于圖像顯著圖對光照變化魯棒的特性，算法能有效定位圖像

4、中目標區(qū)域和邊緣。實驗表明新方法對光照變化不敏感，得到的視差圖完整，算法時間復雜度小，有利于實時系統(tǒng)應用。
　　(4)局部立體匹配方法中自適應權(quán)重法匹配精度最高，但存在如何合理選取權(quán)重特征、相似性度量方法對光照敏感以及視差圖描述不全面等問題。為此提出了一種新的自適應權(quán)重匹配方法，不僅考慮像素顏色、亮度、坐標位置，還用像素顯著度描述像素重要性；依據(jù)綜合特征計算像素點的權(quán)重，并采用新的比值度量方法描述對應點間的相似性；為解決左右視圖的