基于多尺度超像素分割的立體匹配算法研究.pdf

1、立體視覺及三維重建技術(shù)日益受到各行業(yè)的關(guān)注和重視，尤其是虛擬現(xiàn)實、增強現(xiàn)實及混合現(xiàn)實技術(shù)發(fā)展得如火如荼，立體匹配作為立體視差法三維重建技術(shù)的關(guān)鍵有著重要的研究價值。目前從基本的局部SAD及NCC相似性度量到全局能量的置信傳播及圖割方法衍生的立體匹配算法層出不窮，但對于遮擋問題及非子模能量函數(shù)的優(yōu)化仍是一項重大的挑戰(zhàn)。
　　本研究采用3D標(biāo)簽來描述各個像素的空間特征，在已有的馬爾可夫隨機場最大后驗（MRF-MAP）能量代價模型下，采

2、用3D標(biāo)簽的法向及切平面特征來建立二階先驗的立體曲面。二階先驗平滑項放松了前向平行平面的約束使得滿足斜向切平面先驗時也不受到懲罰，使得水平及垂直方向鄰域的各像素可以相互關(guān)聯(lián)。針對遮擋及多重團簇的非子模性難題，本文改造了非對稱圖模型來控制團簇大小，通過增加可見性節(jié)點將所有可能的遮擋信息呈現(xiàn)在圖中，并將可見性節(jié)點的關(guān)聯(lián)邊整合到能量函數(shù)的數(shù)據(jù)項中。同時本文改進了偽布爾函數(shù)多項式優(yōu)化（QPBO），為每個像素節(jié)點創(chuàng)立與之對立的非節(jié)點，使得非子模的

3、邊也可用min cut/max flow方法進行分割，改進的QPBOI-R方案能在不增加能量代價的情況下合理地更新不可標(biāo)記節(jié)點，經(jīng)過多次迭代可得到近似最小代價的解。提出了多尺度超像素候選標(biāo)簽圖（Multi-scale Super-pixel based Proposals，MSP）結(jié)構(gòu)及其更新方法，已有的候選圖更新方法有基于圖像分割的或隨機生成的。MSP通過隨機選取已修正的標(biāo)簽來更新超像素圖像的候選標(biāo)簽，主要是利用了多個尺度的超像素圖像