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双目系统在障碍检测中的应用

布凡  
【摘要】:立体匹配算法是双目系统中的关键之处,直接影响最终视差图的匹配精度进而影响在障碍检测中的实际应用。虽然该领域中诸多学者、专家针对不同算法进行研究改进提高了视差图的整体精度,但对于图像中深度不连续区域和弱纹理区域的匹配精度仍有待提高。为此,针对SAD和Census算法特点,主要针对图像深度不连续区域和弱纹理区域提出优化方法,将改进后的两种算法进行融合并对算法进行有效验证。本文研究内容包括:(1)深入研究分析局部匹配算法特点,主要研究SAD和Census算法优缺点,分析图像特征,并最终采用SAD-Census算法。针对代价计算阶段固定窗口、固定阈值导致图像匹配精度低的问题,提出一种利用图像梯度值对阈值上下限进行定义并实现对变换窗口进行动态选择的方法。(2)为提高图像深度不连续区域匹配精度,在代价聚合阶段采用最小生成树聚合方法,改变传统单一聚合方法,提高匹配精度。并将其和多尺度代价聚合模型结合,对不同尺度下的图像分别聚合,实现由粗到细,模仿人眼视觉,提高图像整体匹配精度,尤其是弱纹理区域和镂空区域。利用Middlebury数据集进行测试,实验结果表明,本文提出的改进算法整体平均误匹配率为6.31%,其中四组测试图像在深度不连续区域误匹配率明显提高,弱纹理区域匹配精度也得到明显改善。(3)算法得到验证后,将其在室内障碍检测应用中进行实验。对图像中障碍物识别方法进行定义,并根据定义模型将图像中障碍物进行识别,由图像视差图和相机标定参数对障碍物深度和尺寸信息进行测量,实验显示本文测量值除一组相对误差大于1cm外其余测量值相对误差均小于1cm,具有室内避障场景的应用潜力。


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