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1、作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域一個(gè)帶有挑戰(zhàn)性的技術(shù),基于雙目視覺(jué)的三維立體深度信息重建應(yīng)用在許多計(jì)算機(jī)相關(guān)的不同領(lǐng)域。圖像噪聲、圖像內(nèi)的無(wú)紋理區(qū)域以及物體遮擋這些問(wèn)題存在立體視覺(jué)的匹配問(wèn)題上,要想從雙目攝像頭里恢復(fù)高質(zhì)量的深度信息也是一件困難的事情。本文重點(diǎn)研究圖像噪聲的去除、圖像無(wú)紋理區(qū)域的深度估計(jì)以及目標(biāo)遮擋情況下的深度估計(jì)等關(guān)鍵的科學(xué)問(wèn)題。
深度信息的恢復(fù)首先需要完成的工作是獲得攝像機(jī)的內(nèi)外參數(shù),與此同時(shí),為每幀圖像獨(dú)立求解視差圖像
2、來(lái)作為初始值。接著通過(guò)引入一種顏色一致性評(píng)價(jià)模型,評(píng)估像素的每一級(jí)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??紤]到顏色一致性評(píng)價(jià)的局限性會(huì)導(dǎo)致顏色相似的區(qū)域的深度錯(cuò)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(jī)場(chǎng)的思想,改進(jìn)了置信傳播算法結(jié)合之前的顏色一致性作為基本評(píng)價(jià)去解決鄰近區(qū)域的深度平滑問(wèn)題以及局部無(wú)紋理區(qū)域的深度估計(jì)。
為了進(jìn)一步解決無(wú)紋理區(qū)域?qū)D像深度估計(jì)產(chǎn)生的影響,同時(shí)以增強(qiáng)深度估計(jì)結(jié)果的
3、紋理特征為目的,提出了改進(jìn)的圖像分割算法的深度估計(jì)思想。通過(guò)圖像分割技術(shù)將圖像分割成一個(gè)個(gè)有深度關(guān)聯(lián)性的分割曲面,然后通過(guò)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(lái),建立了一個(gè)雙重約束評(píng)價(jià)模型,來(lái)進(jìn)一步降低每個(gè)像素的深度被錯(cuò)估的可能性。以此來(lái)進(jìn)一步的對(duì)每個(gè)像素的深度估計(jì)進(jìn)行約束評(píng)價(jià),有效降低了遮擋和噪聲對(duì)深度信息恢復(fù)的影響。優(yōu)化后在不連續(xù)邊界的瑕疵減少,恢復(fù)的
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