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双目视觉立体匹配方法研究

郭凯丽  
【摘要】:计算机双目视觉利用二维影像实现对三维世界的重构与感知,在军事仿真、生物医疗和地理测绘等领域得到了十分广泛的应用,而立体匹配是双目视觉中最为重要和最为核心的研究技术。虽然立体匹配已经取得大量的研究成果,但由于在成像过程中不可避免地丢失深度信息及存在噪声光照等干扰,同时图像中存在像素分辨率不高、边缘模糊等限制,目前没有一种具有普适性的立体匹配方法能够获取精准的视差图像。因此,研究双目视觉中高精度的立体匹配方法具有重要的理论价值和实用意义。本文的研究工作包括以下三个方面:(1)针对局部立体匹配算法中匹配代价函数和聚合方式难以选择的问题,本文提出了基于相似性测度模型的局部立体匹配算法。该算法将基于色度信息的灰度差绝对值函数、基于改进Census变换的相似性函数和基于改进梯度代价的相似性函数进行结合,构建了相似性测度模型以计算匹配代价。该模型实现了对像素色彩差异和空间结构相似性的度量,并对噪声干扰和光照差异具有较强的鲁棒性。此外,本文采用基于双边滤波的引导滤波器,自适应分配权值以进行代价聚合,同时提高了匹配效率。通过对比实验结果,表明了本文算法的有效性。(2)为获取更加准确的视差图像,本文提出了基于边缘检测的全局立体匹配算法。该算法对传统的全局算法进行优化,构建了一种新的包含数据项、平滑项、遮挡项和反馈项的能量方程,并采用Canny边缘检测算子对能量方程的平滑项进行改进,采用本文提出的相似性测度模型对能量方程的数据项进行改进,更加全面准确地反映像素信息,同时消除了边缘毛刺现象。此外,本文引入迭代思想,依据增加的反馈项,迭代采用图割算法优化能量方程,提高了边缘区域、视差不连续区域及整体图像的匹配精度。通过对比实验结果,表明了本文算法的准确性。(3)为进一步表明本文算法的有效性,本文选取遥感影像进行实验。依据本文基于边缘检测的全局立体匹配算法获取的视差图,计算8栋建筑物高程的平均绝对误差是6.05米(选取2号楼作为基准楼),获得了较为准确的匹配效果。


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