基于雙目立體視覺的立體匹配算法研究.pdf

1、雙目視覺是模仿人類的雙目功能對同一景物從兩個不同的角度進行觀察，然后對不同角度下獲取的圖像根據(jù)幾何成像的原理得出圖像之間的視差，從而還原景物的三維信息。立體匹配就是搜索圖像對在成像過程中的同名點并獲取圖像偏差的過程，是三維重建的核心技術(shù)，是立體視覺的重點研究內(nèi)容，同時也是難點之一。
　　 圖像預(yù)處理是雙目立體匹配算法得以實現(xiàn)的基礎(chǔ)，本文在VC平臺上采用最優(yōu)算法對圖像對進行了灰度轉(zhuǎn)換、平滑以及銳化等預(yù)處理以便為立體匹配打下堅實的基

2、礎(chǔ)。
　　 在立體匹配算法的研究中，課題研究并改進了區(qū)域匹配算法和特征匹配算法。課題中對固定窗口區(qū)域匹配算法窗口的問題進行改進，提出了基于視差梯度的區(qū)域匹配算法。此算法引入一種新的相似性測度函數(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的SAD函數(shù)，在視差梯度理論的基礎(chǔ)上對不同的區(qū)域采用大小不同的窗口進行匹配，這樣能夠減少搜索范圍以及降低誤匹配率。對特征匹配算法，針對經(jīng)典的Harris角點特征匹配算法對圖像尺度變化等比較敏感的缺點，提出了一種改進的基于尺度不變特

3、征的Harris角點特征匹配算法，此算法首先對檢測算子進行改進使其具有尺度不變的特征，然后在特征向量生成的過程中引入性能最穩(wěn)定的描述子，這樣就可以提高匹配的穩(wěn)定性。最后分析前兩種算法的優(yōu)缺點，根據(jù)互補策略，提出了一種區(qū)域與特征相結(jié)合的匹配算法，該算法首先在邊緣提取的基礎(chǔ)上根據(jù)視差梯度的原理，對邊緣區(qū)域采用課題中改進的Harris檢測算子提取角點然后進行特征點的匹配，然后對特征匹配后的圖像采用課題中改進的區(qū)域匹配算法進行匹配，這樣既能減少