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文檔簡介
1、作為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域一個帶有挑戰(zhàn)性的技術(shù),基于雙目視覺的三維立體深度信息重建應(yīng)用在許多計(jì)算機(jī)相關(guān)的不同領(lǐng)域。圖像噪聲、圖像內(nèi)的無紋理區(qū)域以及物體遮擋這些問題存在立體視覺的匹配問題上,要想從雙目攝像頭里恢復(fù)高質(zhì)量的深度信息也是一件困難的事情。本文重點(diǎn)研究圖像噪聲的去除、圖像無紋理區(qū)域的深度估計(jì)以及目標(biāo)遮擋情況下的深度估計(jì)等關(guān)鍵的科學(xué)問題。
深度信息的恢復(fù)首先需要完成的工作是獲得攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù),與此同時,為每幀圖像獨(dú)立求解視差圖像
2、來作為初始值。接著通過引入一種顏色一致性評價模型,評估像素的每一級深度值的匹配,得到最好的結(jié)果以作為初始的深度結(jié)果??紤]到顏色一致性評價的局限性會導(dǎo)致顏色相似的區(qū)域的深度錯估,以及屬于不同深度層的深度不連續(xù)性,本文采用了基于馬爾科夫隨機(jī)場的思想,改進(jìn)了置信傳播算法結(jié)合之前的顏色一致性作為基本評價去解決鄰近區(qū)域的深度平滑問題以及局部無紋理區(qū)域的深度估計(jì)。
為了進(jìn)一步解決無紋理區(qū)域?qū)D像深度估計(jì)產(chǎn)生的影響,同時以增強(qiáng)深度估計(jì)結(jié)果的
3、紋理特征為目的,提出了改進(jìn)的圖像分割算法的深度估計(jì)思想。通過圖像分割技術(shù)將圖像分割成一個個有深度關(guān)聯(lián)性的分割曲面,然后通過曲面擬合優(yōu)化獲得最優(yōu)深度匹配曲面。
在上述基礎(chǔ)上在全局能量最小化框架里把顏色一致性約束和幾何一致性約束結(jié)合起來,建立了一個雙重約束評價模型,來進(jìn)一步降低每個像素的深度被錯估的可能性。以此來進(jìn)一步的對每個像素的深度估計(jì)進(jìn)行約束評價,有效降低了遮擋和噪聲對深度信息恢復(fù)的影響。優(yōu)化后在不連續(xù)邊界的瑕疵減少,恢復(fù)的
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