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《中国科学技术大学》 2011年
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立体匹配算法的研究和应用

池凌鸿  
【摘要】:本文针对计算机立体视觉中的立体匹配中存在的问题,对双目立体校正、基于马尔可夫随机场的置信传播算法的优化及其高性能实现和立体匹配用于静态场景目标提取进行了研究。 本文主要工作和创新点如下: 1)针对传统立体校正需要对摄像机进行标定以获取摄像机参数的问题,提出了一种无需摄像机参数的简便的立体校正方法。该方法先对待校正图像对进行特征点匹配,得到两幅图像间的空间坐标相对关系,然后利用极线几何约束将两幅图像的对应点校正到同一水平线上,完成对立体图像对的校正。实验表明,这种校正方法能有效的校正未知摄像机参数的图像对。 2)针对全局立体匹配中基于马尔可夫随机场的置信传播算法中计算时间随消息迭代次数线性增长的问题,提出了一种基于自适应机制的分层置信传播方法。该方法利用分层置信传播算法中大部分消息快速收敛的性质,引入消息收敛的条件判断,在迭代上限相同情况下,减少了算法的迭代次数,缩减了整体迭代的时间。实验表明,与传统HBP相比,该方法有效的缩减了计算时间,而且计算时间对整体迭代上限不敏感。 3)针对分层置信传播算法难以快速实现的问题,提出了一种利用GPU对其进行高性能的并行计算的方法。该方法结合CUDA编程的特点,分析了分层置信传播算法的特点,对其进行像素级的并行化处理,使计算的吞吐率有效增加。实验表明,在相同的匹配水平下,该方法具有比较高的加速比。 4)针对目前现有的立体视频目标提取方法主要依赖于运动场,提出了一种基于精确视差的静态目标分割方法。该方法首先通过基于图像分割与平面拟合的自适应全局立体匹配算法得到得到包含场景深度信息的精确视差图。然后由视差图的特性,先对其进行前后景分离,然后对前景进行遍历,得到其类间方差最大的灰度分割方法,完成对目标的提取。实验表明,该方法分割结果准确,目标提取效果好。
【关键词】:立体匹配 立体校正 GPU编程 目标提取
【学位授予单位】:中国科学技术大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-11
  • 图表目录11-14
  • 第1章 绪论14-30
  • 1.1 引言14-15
  • 1.2 研究背景和意义15-22
  • 1.3 国内外研究现状22-27
  • 1.3.1 立体匹配发展历史22-23
  • 1.3.2 研究现状23-27
  • 1.4 论文的主要工作和创新处27-28
  • 1.5 论文的结构安排28-29
  • 1.6 本章小结29-30
  • 第2章 立体匹配原理及算法简介30-48
  • 2.1 引言30
  • 2.2 立体视觉原理30-33
  • 2.2.1 视差与深度的关系30-32
  • 2.2.2 基本假设32-33
  • 2.3 立体匹配算法简介33-43
  • 2.3.1 局部匹配算法33-36
  • 2.3.2 全局匹配算法36-40
  • 2.3.3 基于图像分割的全局匹配算法40-43
  • 2.4 立体匹配约束43-44
  • 2.5 立体匹配评价标准44-46
  • 2.6 本章小结46-48
  • 第3章 无需摄像机参数的立体校正48-70
  • 3.1 引言48
  • 3.2 校正所涉及的各种坐标系研究48-54
  • 3.2.1 齐次坐标系49-50
  • 3.2.2 世界坐标系到摄像机坐标系的变换50-51
  • 3.2.3 摄像机坐标系到图像坐标系的变换51-53
  • 3.2.4 世界坐标系到图像坐标系的转化53-54
  • 3.3 极线几何模型54-58
  • 3.3.1 极线几何学54-57
  • 3.3.2 极线几何公式推导57-58
  • 3.4 无需摄像机参数的立体校正58-63
  • 3.4.1 基于SURF 算子的图像特征点的检测和匹配59-62
  • 3.4.2 基于特征点与极线几何模型的摄像机校正62-63
  • 3.5 实验结果和分析63-67
  • 3.6 本章小结67-70
  • 第4章 采用自适应机制的全局立体匹配算法70-88
  • 4.1 引言70
  • 4.2 分层置信传播算法70-78
  • 4.2.1 马尔可夫随机场模型71-72
  • 4.2.2 置信传播理论72-74
  • 4.2.3 分层置信传播算法74-78
  • 4.3 采用自适应机制的分层置信传播算法78-82
  • 4.3.1 分层置信传播算法存在的问题78-79
  • 4.3.2 分层置信传播算法分析与自适应机制的引入79-80
  • 4.3.3 算法流程及算法分析80-82
  • 4.4 实验结果与分析82-86
  • 4.4.1 改进算法与传统算法的比较83-85
  • 4.4.2 改进算法用于基于图形分割的全局匹配算法85-86
  • 4.4.3 改进算法用于图像修复86
  • 4.5 本章小结86-88
  • 第5章 基于GPU 的高性能立体匹配88-102
  • 5.1 引言88-89
  • 5.2 GPU 简介与CUDA 编程模型89-94
  • 5.2.1 GPU 硬件架构89-91
  • 5.2.2 CUDA 编程模型91-93
  • 5.2.3 基于CUDA 的程序优化93-94
  • 5.3 分层置信传播算法的并行优化94-98
  • 5.3.1 任务划分95-96
  • 5.3.2 各个步骤的并行化96-98
  • 5.4 实验结果与分析98-99
  • 5.5 本章小结99-102
  • 第6章 基于立体匹配的场景目标提取102-112
  • 6.1 引言102-103
  • 6.2 视差与场景目标的关系103
  • 6.3 静态灰度图像分割103-105
  • 6.4 基于精确视差图的场景目标提取105-108
  • 6.4.1 精确视差图的计算106-108
  • 6.4.2 自适应阈值分割108
  • 6.5 实验结果与分析108-110
  • 6.6 本章小结110-112
  • 第7章 总结和展望112-116
  • 7.1 全文工作总结112-113
  • 7.2 展望113-116
  • 参考文献116-125
  • 致谢125-126
  • 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果126-127

【引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 彭祺;基于模式识别的双目立体视觉匹配研究[D];武汉大学;2013年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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5 陈辰;基于双目立体视觉的数字图像区域匹配算法研究[D];上海师范大学;2013年
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7 高博;基于彩色图像分割的立体匹配算法研究[D];中国科学院研究生院(西安光学精密机械研究所);2013年
8 刘宁海;基于双目视觉的立体匹配算法研究[D];浙江理工大学;2014年
9 阎丽芳;立体匹配算法的研究与应用[D];东北大学;2013年
10 刘瑜;投影法检测光学元件面形的算法优化[D];西安工业大学;2014年
【参考文献】
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【共引文献】
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9 彭勃;周文晖;刘济林;;基于Harris角点检测的立体视觉里程计[J];兵工学报;2007年12期
10 陈冰;赵亦工;李欣;;基于高斯尺度空间的末制导目标跟踪方法[J];兵工学报;2009年05期
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3 汪力;叶桦;夏良正;;利用特征点定位嘴巴[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 ;Loop-closing By Using SIFT Features for Mobile Robots[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 周凯;范瑞霞;李位星;;一种基于SIFT的MeanShift-粒子滤波融合跟踪算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
6 ;Rapid Target Recognition and Tracking under Large Scale Variation Using Semi-Naive Bayesian[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
7 ;A High-level Image Sequence Fusion Algorithm for Human Detection[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
8 邹丽晖;陈杰;张娟;窦丽华;;一种基于时空域流形的视频序列图像拼接算法[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
9 ;Machine Vision Based Flotation Froth Mobility Analysis[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
10 孙明竹;赵新;程小燕;孙程;卢桂章;;面向复杂作业的微操作机器人关键技术研究[A];第二十九届中国控制会议论文集[C];2010年
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8 田文;多视图图像的快速三维场景重建[D];华中科技大学;2010年
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【同被引文献】
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1 桑瑞娟;王姮;张华;胡旭;;一种改进的区域双目立体匹配方法[J];传感器与微系统;2012年08期
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【二级参考文献】
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2 徐彦君,杜利民,侯自强,金贵昌;基于相位的尺度自适应立体匹配方法[J];电子学报;1999年07期
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1 卢阿丽;唐振民;杨静宇;;基于自适应能量聚集和动态规划的体视算法[J];工程图学学报;2009年01期
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