雙目立體視覺中的稠密匹配算法研究.pdf

1、本課題的背景是為吸塵機(jī)器人自動(dòng)導(dǎo)航系統(tǒng)找出一個(gè)快速準(zhǔn)確的稠密匹配算法，所以本文圍繞著稠密匹配實(shí)現(xiàn)的相關(guān)步驟，通過理論和實(shí)踐相結(jié)合的方式，深入系統(tǒng)的研究了稠密匹配的相關(guān)組成部分和技術(shù)難點(diǎn)，旨在找出一個(gè)實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的稠密匹配算法。全文共分五章，各章內(nèi)容如下：
　　 第一章介紹了了雙目視覺的基本理論--Marr視覺框架，同時(shí)調(diào)研了國(guó)內(nèi)外機(jī)器人視覺的研究現(xiàn)狀，闡明了本課題的研究思路、研究難點(diǎn)和主要工作。
　　 第二章介紹了線性攝像機(jī)

2、的投影模型，然后闡述了張正友正面標(biāo)定法的原理，實(shí)現(xiàn)了基于OpenCV的攝像機(jī)標(biāo)定并同時(shí)對(duì)輸入的圖像進(jìn)行了校正。校正結(jié)果表明，標(biāo)定得到的參數(shù)能夠滿足匹配精度的要求。
　　 第三章首先介紹了稠密匹配原理和匹配約束，然后分析了匹配誤差和遮擋等匹配難點(diǎn)，接下來重點(diǎn)研究了基于Census非參數(shù)變換的立體匹配方法，指出了傳統(tǒng)Census匹配方法的局限性，提出通過對(duì)圖像進(jìn)行雙線性插值來提高精確度，并采用移動(dòng)求和與定點(diǎn)化技術(shù)對(duì)算法進(jìn)行加速。實(shí)驗(yàn)

3、結(jié)果表明，改進(jìn)算法和傳統(tǒng)Census非參數(shù)變換立體匹配算法相比，在非遮擋區(qū)域和深度不連續(xù)區(qū)域，精確度都有所提高。
　　 第四章提出了一種改進(jìn)的基于區(qū)域分割的全局匹配算法，該算法首先通過Mean Shift進(jìn)行圖像分割，然后利用粗匹配得到的視差圖對(duì)分割塊進(jìn)行視差平面擬合與合并，接著利用Graph Cuts全局優(yōu)化獲得視差結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本算法在精度上不僅優(yōu)于Census非參數(shù)變換立體匹配，也優(yōu)于原始和相類似的算法。