立體匹配算法的優(yōu)化研究.pdf

1、立體匹配是計(jì)算機(jī)視覺研究領(lǐng)域的熱門課題,也是立體視覺中最為關(guān)鍵和困難的一步。它的最終目標(biāo)是得到匹配圖像的視差圖。立體匹配問題通?？杀磉_(dá)為求全局能量的最小化問題,首先定義能量函數(shù),之后通過遺傳算法,動(dòng)態(tài)規(guī)劃,圖割,置信度傳播等優(yōu)化方法,來求其最小值。在對立體匹配進(jìn)行深入研究的基礎(chǔ)上,本文的主要工作及研究內(nèi)容如下:
　　 1.對圖像的預(yù)處理。尋求合適的方法濾除圖像的噪聲干擾,并且將原始圖像進(jìn)行灰度處理,使之適合于立體匹配的需要。

2、r>　　 2.實(shí)現(xiàn)了基于動(dòng)態(tài)規(guī)劃法和基于圖割法的立體匹配算法。對多幅圖像的處理結(jié)果進(jìn)行了分析比較,并總結(jié)了它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　 3.提出將自適應(yīng)遺傳算法用于立體匹配。根據(jù)遺傳算法的求解步驟,對遺傳算法進(jìn)行改進(jìn),包括對匹配點(diǎn)進(jìn)行染色體的數(shù)值編碼、適應(yīng)度函數(shù)的構(gòu)造、初始種群的生成、遺傳操作等,并采用自適應(yīng)的交叉概率和變異概率,使得算法更容易收斂于最優(yōu)值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與傳統(tǒng)遺傳算法及目前流行的動(dòng)態(tài)規(guī)劃等相比,匹配效果更好。