高分辨率近似紋理圖像立體匹配技術(shù)研究.pdf

1、立體匹配是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的重要研究課題之一，它試圖從兩張具有重疊區(qū)域的二維圖像中尋找同名點(diǎn)，并將對(duì)應(yīng)信息記錄在一張視差圖中，結(jié)合攝像機(jī)參數(shù)，即可從視差圖恢復(fù)出參考圖像的三維模型。如何根據(jù)立體圖像對(duì)準(zhǔn)確地計(jì)算參考圖像的視差圖是立體匹配的基本任務(wù)，也是基于立體圖像對(duì)對(duì)場(chǎng)景進(jìn)行三維重建的關(guān)鍵。
　　隨著計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的發(fā)展，雙目立體匹配技術(shù)也在越來(lái)越多的行業(yè)中得到應(yīng)用，如機(jī)器人測(cè)距、避障和考古行業(yè)中對(duì)文物和發(fā)掘場(chǎng)景的三維重建，本文研究即

2、受到后者的啟發(fā)。實(shí)踐發(fā)現(xiàn)，攝自考古發(fā)掘現(xiàn)場(chǎng)的立體圖像對(duì)有其特殊性，圖像中包含大量接近土色的近似紋理區(qū)域。在這些區(qū)域，搜索范圍中的待匹配點(diǎn)仍具有某些可區(qū)分的特征，但這需要應(yīng)用分辨能力更強(qiáng)的代價(jià)匹配函數(shù)才能準(zhǔn)確辨別。此外，為了得到分辨率更高的視差圖，立體匹配過程也需要采用對(duì)應(yīng)的高分辨率圖像進(jìn)行計(jì)算，而這些圖像的分辨率可以達(dá)到數(shù)百萬(wàn)乃至千萬(wàn)像素，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了傳統(tǒng)立體匹配應(yīng)用圖像在十萬(wàn)至百萬(wàn)像素的級(jí)別。輸入數(shù)據(jù)量的增加對(duì)立體匹配算法的計(jì)算速度

3、提出了更高的要求，許多研究者已經(jīng)意識(shí)到這個(gè)問題，開發(fā)計(jì)算效率更高的立體匹配算法也成為當(dāng)前立體匹配研究的一個(gè)重要方向。
　　本文將上述應(yīng)用問題歸納為一類較為一般的學(xué)術(shù)問題—基于高分辨率近似紋理立體圖像對(duì)的立體匹配問題，并從三個(gè)方面進(jìn)行了研究:
　　1.對(duì)具有更高辨析能力的代價(jià)匹配函數(shù)的研究。傳統(tǒng)的代價(jià)匹配函數(shù)具有初始代價(jià)計(jì)算與代價(jià)累積兩個(gè)階段，其中代價(jià)累積階段對(duì)于代價(jià)匹配函數(shù)的辨析能力具有決定性的作用。結(jié)合圖像分割技術(shù)，本文提

4、出了新的代價(jià)累積策略，并在兩種不同類型的初始代價(jià)算子，Census變換和自適應(yīng)支持權(quán)重策略上進(jìn)行了測(cè)試，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的代價(jià)累積策略顯著提高了代價(jià)匹配函數(shù)的辨析能力，在同類別代價(jià)匹配函數(shù)中達(dá)到了最低的平均誤差率。
　　2.對(duì)具有更好的平滑能力和適應(yīng)能力的全局優(yōu)化算法的研究。全局優(yōu)化算法以馬爾科夫-最大后驗(yàn)概率(MRF-MAP)框架為理論基礎(chǔ)，通過求解一個(gè)能量函數(shù)來(lái)尋找每個(gè)位置的視差，置信度傳播(Belief Propaga

5、tion)是其中應(yīng)用最廣的優(yōu)化方法。本文首先改進(jìn)了經(jīng)典的層次式置信度傳播算法，在其中加入了基于B樣條擬合的去噪與平滑模塊，獲得了更加平滑、精度更高的視差圖;還提出了一種基于異步消息傳遞的置信度傳播算法，算法在具有與經(jīng)典置信度傳播算法相當(dāng)?shù)氖諗克俣鹊幕A(chǔ)上，具備更好的去噪能力，耗費(fèi)的存儲(chǔ)空間也更小。另外，基于異步消息傳遞的置信度傳播方案，本文綜合幾種現(xiàn)有技術(shù)設(shè)計(jì)了一個(gè)完整的立體匹配算法并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，其平均誤差率當(dāng)時(shí)在標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試集上排名第六。

6、
　　3.對(duì)具有可擴(kuò)展性的混合式立體匹配方案的研究。本文首先分析了當(dāng)前研究者對(duì)加速立體匹配算法的研究進(jìn)展，然后設(shè)計(jì)了一種混合式立體匹配計(jì)算框架?？蚣懿捎昧水?dāng)前應(yīng)用最廣泛的立體匹配技術(shù)，如多核CPU和GPU加速技術(shù)，基于平面擬合的視差估計(jì)技術(shù)等，并將這些技術(shù)進(jìn)行了有機(jī)的結(jié)合。使用本計(jì)算框架在局部和全局立體匹配算法上進(jìn)行了測(cè)試，結(jié)果表明，本框架能夠進(jìn)一步提高局部立體匹配算法的計(jì)算速度，也能夠有效降低全局立體匹配算法對(duì)于內(nèi)存的峰值需求。