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基于动态规划和置信传播的立体匹配算法的研究

刘英杰  
【摘要】:双目视觉是计算机视觉研究领域中最重要的距离感知技术,它可以在多种条件下灵活地测量景物的三维信息,实现被动式测量,其作用是其它种类测量方法所不能取代的,其中立体匹配是双目视觉中最重要也是最难的工作,论文深入研究了基于动态规划和置信传播的立体匹配算法。 首先,阐述了立体匹配算法的历史和现状,深入分析了传统动态规划算法和置信传播算法的不足之处,并指出了改进的方向,同时介绍了立体匹配的一些基本理论,包括立体匹配的基本原理、立体匹配的约束条件、立体匹配的分类以及计算的基本步骤,为后面对算法的改进做必要的理论准备。 其次,详细研究了传统的基于动态规划理论的立体匹配算法,针对传统算法中单向寻优策略的不足之处,提出了一种新的基于行列双向动态规划的立体匹配算法,改进的算法采用双向寻优的策略,利用行方向上的匹配结果来引导列方向上的匹配运算,该方法能有效地抑制视差条纹,降低误匹配率。 再次,详细研究了传统的基于置信传播的立体匹配算法,针对传统算法中全局能量函数不能够有效得平衡数据项和能量项的不足之处,提出了改进的方法,通过两个调节系数对能量函数进行平衡处理,该方法有效地抑制了视差空洞,降低了误匹配率。 最后,针对传统的基于置信传播的立体匹配算法实时性差的缺点,提出了一种新的匹配策略,通过Mean-shift算法对图像进行预处理,将图像分割为不同的区域,采用了视差模板对分割区域进行定义,通过最小化全局能量函数生成致密视差图,该方法提高了匹配速度,降低了误匹配率。


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