基于多層次特征提取與匹配的視差圖像拼接算法研究.pdf

1、針對現(xiàn)有的視差圖像拼接算法中單應(yīng)性矩陣不具有全局性、計(jì)算量大，圖像匹配精度不高且拼接結(jié)果有重影和結(jié)構(gòu)扭曲的問題，提出了基于多層次特征提取與匹配的視差圖像拼接算法。本文用基于特征分塊的視差圖像拼接算法提高計(jì)算效率，用多層次特征提取與匹配模型提高匹配精度，用視差圖像局部優(yōu)化模型消除重影和形狀扭曲。主要研究內(nèi)容如下:
　　1)基于特征分塊的視差圖像拼接算法。首先，用圖割算法將參照圖像I1和目標(biāo)圖像I2分割成若干個(gè)具有獨(dú)特性質(zhì)的圖像塊，并

2、將圖像塊編號(hào);然后，用特征分塊法確定參照圖像與目標(biāo)圖像之間的特征匹配圖像塊;最后，用特征分塊法計(jì)算全局單應(yīng)性矩陣Hi。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，用本文提出的特征分塊算法可以快速確定圖像之間的重疊區(qū)域和非重疊區(qū)域，保證了單應(yīng)性矩陣的全局性，減少了計(jì)算單應(yīng)性矩陣的迭代次數(shù)，提高了算法的計(jì)算效率。
　　2)改進(jìn)了多層次匹配框架，設(shè)計(jì)了一種多層次特征提取與匹配模型，對視差圖像進(jìn)行匹配。首先，搭建多層次特征提取和匹配框架;然后，進(jìn)行多層次特征提取;最后

3、，進(jìn)行多層次特征匹配。在進(jìn)行多層次特征提取時(shí)，從高分辨率層到結(jié)構(gòu)層逐層進(jìn)行特征匯聚，可以保證提取特征的準(zhǔn)確性。在進(jìn)行多層次特征匹配時(shí)按照“由粗到精”的策略用結(jié)構(gòu)層的匹配結(jié)果指導(dǎo)高分辨率層的匹配，這樣可以提高匹配的精度和速度。通過對比實(shí)驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)本文的多層次特征提取及匹配模型可以提高匹配的精度。
　　3)設(shè)計(jì)了一種視差圖像局部優(yōu)化模型，消除視差圖像拼接過程中產(chǎn)生的重影和形狀扭曲。首先，采用本文提出的“結(jié)構(gòu)+紋理”的方法找出最優(yōu)全局單