基于置信傳播的立體匹配技術研究.pdf

1、立體匹配技術通過場景關聯圖像生成稠密視差圖，對于3D電視、機器導航、虛擬現實等領域應用意義重大。基于置信傳播優(yōu)化算法的立體匹配技術通過對鄰域節(jié)點視差標記的置信度傳播獲得精確的稠密視差圖，是一種匹配度較高的全局優(yōu)化算法。但是，立體匹配難點會造成匹配準確性嚴重下降，且復雜的算法也會難以達到匹配的高速性要求。為此，本文針對上述兩個問題重點研究立體匹配置信傳播算法在實現高精度立體匹配和快速圖像配準兩個方面的方法。主要工作內容總結如下：
　

2、　(1)針對圖像中不同物體之間的視差跳變造成深度不連續(xù)區(qū)域的誤匹配問題，提出一種引入平滑先驗模型的置信傳播能量函數構造方法。先驗模型引入到絕對差之和相似度量方法中，接著將新的度量方法與梯度度量方法組成聯合非相似度量方法，用該方法計算能量函數數據項，再將計算得到的可靠視差值作為能量函數的約束條件，并通過仿真實驗驗證改進算法的有效性。實驗結果表明引入平滑先驗信息后的視差圖在深度不連續(xù)區(qū)域的誤匹配率明顯降低。
　　(2)在置信消息的迭代

3、更新過程中，深度不連續(xù)區(qū)域節(jié)點傳播的消息是錯誤且無意義的，提出結合初始代價值曲線，對深度不連續(xù)區(qū)域的節(jié)點進行檢測。對于深度不連續(xù)區(qū)域的節(jié)點，阻擋其錯誤的消息傳播，能夠降低在視差不連續(xù)區(qū)域的誤匹配的同時減少算法運行時間；對尚未收斂的節(jié)點，才進行置信度更新計算，阻止其在已經收斂的節(jié)點處再進行置信度更新計算，提高算法效率。將優(yōu)化方案與三大加速技術相結合作為本文的改進的置信傳播算法，并通過仿真實驗驗證改進算法的有效性。實驗結果表明，相對于標準的