雙目立體視覺技術(shù)及其硬件實現(xiàn)研究.pdf

1、雙目立體視覺是計算機視覺的重要研究方向，利用雙目立體視覺可以獲取三維場景的深度信息，已經(jīng)廣泛應(yīng)用在軍用與民用的各個領(lǐng)域。雙目立體視覺的關(guān)鍵在于立體匹配，因此成為目前該領(lǐng)域的主要研究內(nèi)容。本文重點研究了如何提高局部立體匹配算法在深度不連續(xù)區(qū)域以及低紋理區(qū)域的匹配精度，同時搭建了基于FPGA的立體匹配以及顯著月標(biāo)測距系統(tǒng)。
　　研究了基于圖像分割的局部立體匹配算法，針對算法在深度不連續(xù)區(qū)域的匹配精度不高以及對亮度差異敏感等缺陷，提出并

2、研究了一種基于非參數(shù)變換和圖像分割的高效聚合立體匹配算法。該算法以分割塊作為支持窗口，以Census變換后的序列值作為匹配基元，采用本文提出的匹配代價函數(shù)進行代價計算。同時提出了一種動態(tài)視差范圍矯正的技術(shù)，以鄰域像素視差值為參考對當(dāng)前像素的視差搜索范圍進行調(diào)整，提高匹配效率。實驗結(jié)果證明該算法能有效解決深度不連續(xù)區(qū)域的誤匹配問題。
　　研究了基于低紋理區(qū)域的局部立體匹配算法，針對低紋理區(qū)域缺少特征差異性，提出并研究了一種基于像素顏

3、色空間和窗口位置的立體匹配算法。該算法首先對圖像中的低紋理區(qū)域進行檢測，然后采用本文提出的基于像素顏色空間的匹配代價函數(shù)進行代價計算，最后根據(jù)像素在聚合窗口中的不同位置分配相應(yīng)的權(quán)值并將代價值聚合起來。實驗結(jié)果證明該算法可以有效提高低紋理區(qū)域的匹配精度。
　　搭建了一套以FPGA為圖像處理核心的雙目立體視覺系統(tǒng)。利用FPGA內(nèi)部的并行計算和流水線設(shè)計，探索并設(shè)計了一種基于Box濾波的方法來實現(xiàn)Census變換;探索并設(shè)計實現(xiàn)了通過