基于圖像分割與平面一致性約束的立體匹配方法研究.pdf

1、傳統(tǒng)的視覺(jué)媒介只能提供兩維視覺(jué)信息,三維立體視頻系統(tǒng)的出現(xiàn)對(duì)景物具有更強(qiáng)、更全面的解釋能力。三維立體視覺(jué)的實(shí)現(xiàn)基本原理在于多出了一個(gè)維度的信息,即深度信息。深度信息的獲取有兩種方法,一是通過(guò)像點(diǎn)獲取對(duì)應(yīng)點(diǎn)深度信息,也就是立體圖像視差匹配;二是通過(guò)深度傳感器直接測(cè)量自然景物的深度信息。
　　立體圖像視差匹配是一個(gè)病態(tài)的數(shù)學(xué)問(wèn)題。近幾年,關(guān)于圖像分割進(jìn)行視差優(yōu)化的方法開(kāi)始引人關(guān)注,處于同一分割平面的視差有很強(qiáng)的相關(guān)性。本文基于視差在分

2、割區(qū)域平面一致性假設(shè),提出了一種基于分割的可信視差擬合算法(Segment Based Reliable Disparity Fitting, SBRDF):首先利用兩種簡(jiǎn)單的局部算法得到的視差圖,通過(guò)左右一致性檢測(cè)與交叉一致性檢測(cè)獲取圖像的可信視差,結(jié)合圖像分割結(jié)果,再定義分割平面的中心視差,最后用最小二乘法進(jìn)行平面擬合得到最終視差結(jié)果。與傳統(tǒng)根據(jù)圖像分割求視差算法相比,該算法沒(méi)有視差優(yōu)化的步驟,不依賴視差平面參數(shù)迭代優(yōu)化,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表

3、明在保證立體視差匹配精度下,可有效提高算法的效率。
　　圖割算法是視差匹配中較常用的全局優(yōu)化算法,創(chuàng)建基于不同數(shù)學(xué)模型建立的能量函數(shù)是圖割算法的核心思想。傳統(tǒng)圖割算法的能量函數(shù)有兩項(xiàng),第一部分是局部算法所建立數(shù)據(jù)項(xiàng),第二部分是鄰域像素之間視差差值的平滑項(xiàng)。但是局部算法數(shù)據(jù)項(xiàng)由于遮擋等原因的影響會(huì)形成比較大的誤差,而且遮擋區(qū)域的平滑性假設(shè)經(jīng)常不成立,所以在某些遮擋區(qū)域會(huì)造成視差誤匹配。SBRDF算法能夠有效抑制誤差在圖像邊緣的擴(kuò)散,

4、所以在圖像邊緣區(qū)域視差輪廓比較清晰。通過(guò)SBRDF算法所得視差建立新的能量函數(shù),提出了平面約束項(xiàng)的圖割算法(P lane Constraint Graph Cut, PCGC)。由于圖割算法較強(qiáng)的容錯(cuò)能力,該算法消除了SBRDF部分視差誤匹配,與傳統(tǒng)圖割算法相比精度亦有所提高。
　　最后,我們分析了KINECT深度圖像的特點(diǎn)。針對(duì)KINECT深度圖形成噪聲的原因,我們提出了分割平面一致性約束修補(bǔ)(S egment P la ne