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基于视觉显著性与机器学习的双目视觉立体匹配研究

王冲  
【摘要】:近几年,双目视觉作为计算机视觉领域的重要研究内容之一,在机器人、自动化生产、自动导航、VR、3D电影等场合有广泛的应用。双目视觉通过双摄像头产生深度图,其核心技术是立体匹配算法。传统算法大多直接利用图像的客观数据来完成立体匹配,虽然取得了较好的匹配效果,但还有一定的提升空间。本文参考人眼的视觉机制,将显著性模型与立体匹配算法相结合,改进双目视觉立体匹配算法。主要研究内容如下:1.经典立体匹配算法SAD、SSD等在匹配代价计算阶段,只考虑了像素本身特征,没有涉及人眼视觉特性,获得的视差图与人眼真实主观感受之间存在一定差异。本文在原有特征权重算法的基础上,综合考虑图像RGB、灰度、位置和视觉显著性特征,重新分配权值,并提出一种新的比值度量方法描述的匹配代价度量准则。实验表明,结合图像显著性特征后的匹配算法能够取得较好的主观效果和更小的误匹配率,相对于原算法有一定的性能提升。2.图像匹配过程中,通常以一幅图像为基准图,另一幅图像为待匹配图。由于两幅图像局部存在一定程度遮挡,生成的视差图在边界位置会产生误匹配。因此,采用图像融合策略,分别以两幅图像各自作为基准图生成两幅视差图,然后通过两个视差图融合得到最终视差图。实验表明:通过融合的视差图能够解决一定的遮挡问题,对边缘和细节视差计算有较好的适应性。3.传统算法由于采用逐像素点匹配的方法导致计算效率低下,当处理大量数据时,无法实现实时匹配。因此,引入超限学习机(ELM)回归模型快速生成视差图,提高算法效率。通过缩小待匹配图像,由上述匹配算法快速生成缩小视差图;再利用部分像素点和对应视差值作为训练样本,训练ELM回归模型;最后左右视图通过该回归模型逐行扫描获得与输入图像原始尺寸大小的视差图。实验表明,该方法可以在保证一定的匹配精度的同时,实现较高的效率。


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