基于多尺度理論的圖像立體匹配關(guān)鍵問題研究.pdf

1、計算機視覺研究領(lǐng)域中最重要一項距離感知技術(shù)就是雙目視覺技術(shù)，通過雙目視覺技術(shù)景物的三維信息可以靈活地被人們在多種條件下獲取。從本質(zhì)上看，雙目視覺技術(shù)是一種被動式測量技術(shù)，在計算機視覺研究中具有其它種類測量方法所不能取代的地位。而立體匹配技術(shù)是雙目視覺中最主要也是最難實現(xiàn)的一個環(huán)節(jié)。人們通過在自然界和工程中實踐發(fā)現(xiàn)，多尺度特征存在于許多現(xiàn)象或過程之中，尤其是生物的視覺過程。所以，采用多尺度分析方法來描述和分析計算機視覺實現(xiàn)機理能更直觀地反

2、映計算機視覺的本質(zhì)特征。但是實踐經(jīng)驗表明:在多尺度分析框架下的圖像立體匹配技術(shù)還需要解決一些關(guān)鍵問題，尤其需要研究:(1)對于一幅圖像，哪些區(qū)域需要在高尺度下實現(xiàn)立體匹配;哪些區(qū)域需要在低尺度下實現(xiàn)立體匹配？(2)對于水平線上的邊緣，通過何種方法提高其立體匹配的準確度？
　　 以解決上述兩個關(guān)鍵問題為目的，本文詳細介紹了立體匹配的一些主要理論，包括立體匹配的基本原理、立體匹配的約束條件以及立體匹配的分類;介紹了窗口傅立葉變換和小

3、波變換，正交小波和雙正交小波，離散小波的快速算法。
　　 針對關(guān)鍵問題1，本文基于圖像的多尺度分析和圖像Mean-Shift分割，提出了一種采用多尺度平面束的圖像立體匹配算法。該算法將圖像的結(jié)構(gòu)模型轉(zhuǎn)換成一組多尺度的平面集合束，對該多尺度平面束采用動態(tài)規(guī)劃法進行立體匹配。實驗結(jié)果表明，該方法與傳統(tǒng)動態(tài)規(guī)劃法相比取得了較好的結(jié)果。
　　 針對關(guān)鍵問題2，本文基于圖像的多尺度分析和角點匹配，提出了一種采用多尺度角點約束的圖像