基于機器人雙目視覺的三維場景深度信息恢復.pdf

1、作為計算機視覺領(lǐng)域一個帶有挑戰(zhàn)性的技術(shù)，基于雙目視覺的三維立體深度信息重建應用在許多計算機相關(guān)的不同領(lǐng)域。圖像噪聲、圖像內(nèi)的無紋理區(qū)域以及物體遮擋這些問題存在立體視覺的匹配問題上，要想從雙目攝像頭里恢復高質(zhì)量的深度信息也是一件困難的事情。本文重點研究圖像噪聲的去除、圖像無紋理區(qū)域的深度估計以及目標遮擋情況下的深度估計等關(guān)鍵的科學問題。
　　深度信息的恢復首先需要完成的工作是獲得攝像機的內(nèi)外參數(shù)，與此同時，為每幀圖像獨立求解視差圖像

2、來作為初始值。接著通過引入一種顏色一致性評價模型，評估像素的每一級深度值的匹配，得到最好的結(jié)果以作為初始的深度結(jié)果。考慮到顏色一致性評價的局限性會導致顏色相似的區(qū)域的深度錯估，以及屬于不同深度層的深度不連續(xù)性，本文采用了基于馬爾科夫隨機場的思想，改進了置信傳播算法結(jié)合之前的顏色一致性作為基本評價去解決鄰近區(qū)域的深度平滑問題以及局部無紋理區(qū)域的深度估計。
　　為了進一步解決無紋理區(qū)域?qū)D像深度估計產(chǎn)生的影響，同時以增強深度估計結(jié)果的

3、紋理特征為目的，提出了改進的圖像分割算法的深度估計思想。通過圖像分割技術(shù)將圖像分割成一個個有深度關(guān)聯(lián)性的分割曲面，然后通過曲面擬合優(yōu)化獲得最優(yōu)深度匹配曲面。
　　在上述基礎(chǔ)上在全局能量最小化框架里把顏色一致性約束和幾何一致性約束結(jié)合起來，建立了一個雙重約束評價模型，來進一步降低每個像素的深度被錯估的可能性。以此來進一步的對每個像素的深度估計進行約束評價，有效降低了遮擋和噪聲對深度信息恢復的影響。優(yōu)化后在不連續(xù)邊界的瑕疵減少，恢復的