多視圖匹配算法研究.pdf

1、隨著立體視覺技術(shù)的發(fā)展，多視圖匹配問題成為其中一個研究熱點，在很多方面和領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用。
　　在廣泛研究立體匹配算法的基礎(chǔ)上，本文對多視圖匹配算法進(jìn)行了深入探討和研究。雙目立體匹配是立體視覺的一種常用技術(shù)，而多視圖匹配在匹配精度、匹配率和匹配速度上有了更高的要求，雙目立體匹配中的兩視圖匹配方法并不能簡單地應(yīng)用于多視圖匹配。
　　本文提出了一種新的適宜于多視圖匹配的基于梯度的角點匹配算法。首先提取視圖中的角點，選取角點梯

2、度匹配角點，角點梯度在角點提取過程中獲得，不需要額外計算；然后，采用只包含簡單的加減運算的相似性測度函數(shù)，降低了計算量。最后，在初始匹配點優(yōu)化過程中，利用隨機(jī)采樣算法估計出基本矩陣，恢復(fù)極線約束，然后采用對極距離剔除誤匹配點。與傳統(tǒng)的灰度歸一化交叉相關(guān)匹配算法和近期的基于水平和垂直兩種梯度的算法相比，本文的角點匹配算法不僅能夠獲得更多的同名點，更高的匹配率和匹配精度，而且大大縮短了匹配時間。
　　以提出的角點匹配算法為基礎(chǔ)，本文給

3、出多視圖匹配算法的整體框架。首先，每增加一幅視圖，就將之與其最近的視圖按照本文的角點匹配算法進(jìn)行匹配，為了進(jìn)一步提高匹配速度，依據(jù)多視圖幾何理論，在新增視圖上只搜索其最近視圖中已匹配點的同名點；然后，調(diào)整前面所有視圖中的同名點，淘汰與新增視圖不匹配的點；最終，得到了多視圖中的同名點。
　　采用本文算法對實景圖像進(jìn)行了一系列的實驗驗證，結(jié)果證明其在匹配率、匹配精度，尤其是在匹配速度上，均優(yōu)于灰度歸一化交叉相關(guān)算法和基于水平和垂直兩種