雙目視覺局部立體匹配算法的研究.pdf

1、計(jì)算機(jī)視覺是研究如何使計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣通過視覺獲取信息，是一個(gè)重要的研究領(lǐng)域，具有重大的理論意義和廣泛的應(yīng)用背景。數(shù)十年來，對計(jì)算機(jī)視覺的研究已取得重要成果并得到廣泛的應(yīng)用，比如機(jī)器人避障檢測、汽車導(dǎo)航、目標(biāo)跟蹤與識別等。
　　雙目視覺是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要分支，它建立在對人類雙目視覺的研究基礎(chǔ)上。按照人類雙目視覺系統(tǒng)的原理，利用放置于不同位置的攝像機(jī)，對同一目標(biāo)物體同時(shí)拍攝數(shù)字圖像，通過對圖像的處理，重構(gòu)出圖像中的景物的三維

2、空間信息。一個(gè)完整的雙目視覺系統(tǒng)包括四個(gè)核心模塊:攝像機(jī)定標(biāo)，圖像校正，立體匹配和三維重建，其中立體匹配是系統(tǒng)中最主要的內(nèi)容。
　　立體匹配的目標(biāo)是求解給定的參考圖像的視差圖，通過在給定的圖像組中尋找像素的對應(yīng)匹配點(diǎn)，根據(jù)匹配像素對計(jì)算出參考圖像中像素點(diǎn)的視差，然后把視差按照一定的比例關(guān)系轉(zhuǎn)換為灰度值，最終得到視差圖。匹配算法的執(zhí)行可以分為四個(gè)步驟:(1)匹配代價(jià)的計(jì)算，(2)代價(jià)聚合，(3)視差計(jì)算/優(yōu)化，(4)視差改良。按照執(zhí)

3、行步驟的不同，匹配算法可以分為全局匹配算法和局部匹配算法兩大類。全局算法結(jié)合數(shù)據(jù)項(xiàng)和平滑項(xiàng)構(gòu)造一個(gè)能量函數(shù)，通過最小化能量函數(shù)求解圖像像素的視差，其主要執(zhí)行步驟(1)，(3);局部匹配算法是以待匹配像素點(diǎn)為中心構(gòu)造匹配窗口，通過計(jì)算窗口之間的相似度求解像素的視差，其執(zhí)行步驟(1)，(2)，(3)。步驟(4)是一個(gè)獨(dú)立的過程，主要是對求解的視差圖進(jìn)一步的優(yōu)化。一般上說，全局算法的精度高，但是效率低，局部算法效率高，精度卻低于全局算法，但是

4、隨著局部算法的不斷優(yōu)化與改進(jìn)，目前的局部算法的精度也能達(dá)到全局算法的水平。
　　從三維空間獲取照片的過程中，會(huì)有一些客觀因素影響照片的屬性，比如光照，所拍攝物體的幾何形狀等，這些因素構(gòu)成了立體匹配算法的難題，其中遮擋區(qū)域，光照強(qiáng)度不平衡是立體匹配最大的難點(diǎn)問題，這些難題也是研究人員一直重視的焦點(diǎn)。在本文我們提出了兩種算法分別解決遮擋和光照的問題，并提出一種創(chuàng)新型應(yīng)用。
　　1.基于自適應(yīng)權(quán)重與遮擋檢測的局部匹配優(yōu)化算法。這個(gè)

5、算法是我們對AdaptiveWeight算法的優(yōu)化，通過對遮擋和非遮擋區(qū)域賦予不同的權(quán)重，降低遮擋區(qū)域?qū)酆洗鷥r(jià)的影響，同時(shí)我們對視差不連續(xù)區(qū)域也提出更有效的處理方法，降低了誤匹配率，提高了算法的性能。除此之外，我們在優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上提出以超像素為單位的匹配方法，并將通過此方法求解的視差應(yīng)用于顯著區(qū)域檢測，算法的效率高，效果好。
　　2.基于互信息與梯度的局部匹配算法。我們提出利用互信息和梯度作為匹配基準(zhǔn)，計(jì)算聚合代價(jià)，通過“最大