雙目視覺立體匹配自適應(yīng)支持權(quán)值方法研究.pdf

1、雙目視覺是計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要研究領(lǐng)域，旨在模擬人眼視覺系統(tǒng)，從二維圖像信息恢復(fù)場(chǎng)景的三維信息。雙目立體視覺包括四個(gè)步驟:圖像獲取、攝像機(jī)標(biāo)定、立體匹配和三維重建，其中立體匹配是關(guān)鍵技術(shù)。雖然目前已有大量的立體匹配方法，但在實(shí)際應(yīng)用中仍然存在許多問題。本課題的研究目的是為淡馬錫理工學(xué)院的裸眼三維視頻處理系統(tǒng)找到一個(gè)快速準(zhǔn)確的稠密立體匹配方法。全局方法立體匹配精度高，但計(jì)算結(jié)構(gòu)復(fù)雜，不易于硬件實(shí)現(xiàn)。局部方法結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，易于硬件實(shí)現(xiàn)，匹配精度

2、也相對(duì)較低。隨著Yoon提出自適應(yīng)支持權(quán)值方法以來，局部立體匹配性能大大提高，甚至超過了一些全局方法，但自適應(yīng)支持權(quán)值方法仍然存在兩個(gè)重要的問題:如何選擇合適的參數(shù)值，計(jì)算時(shí)間比其它局部算法的計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)。論文在研究自適應(yīng)支持權(quán)值方法的基礎(chǔ)上，探尋一種計(jì)算速度快、匹配性能高的局部立體匹配方法。
　　 論文主要工作及研究成果如下:
　　 1、簡(jiǎn)要分析雙目視覺立體匹配模型和現(xiàn)有的立體匹配方法，比較了立體匹配中常用的六種相似性度

3、量函數(shù)，給出立體匹配評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)以及遮擋檢測(cè)與填充后續(xù)處理步驟，最后通過實(shí)驗(yàn)，比較了不同相似性度量函數(shù)的性能，驗(yàn)證了遮擋檢測(cè)與填充后續(xù)處理步驟的有效性。
　　 2、對(duì)Yoon自適應(yīng)支持權(quán)值方法進(jìn)行詳細(xì)研究，介紹了格式塔理論以及自適應(yīng)支持權(quán)值實(shí)現(xiàn)方法，指出自適應(yīng)支持權(quán)值方法中存在的參數(shù)問題，并給出一種關(guān)聯(lián)分析法，通過同時(shí)考慮不同參數(shù)取值的變化情況，對(duì)自適應(yīng)支持權(quán)值方法中的參數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)討論，最后采用實(shí)驗(yàn)證明了不同組合參數(shù)取值對(duì)自適應(yīng)支持

4、權(quán)值方法的性能影響很大。
　　 3、給出了一種改進(jìn)的自適應(yīng)支持權(quán)值方法。本文從計(jì)算速度和立體匹配性能兩方面著手，對(duì)自適應(yīng)支持權(quán)值方法進(jìn)行了改進(jìn)。為提高計(jì)算速度，改進(jìn)方法在計(jì)算顏色相似性時(shí)使用RGB顏色空間代替CIELab顏色空間，在聚合初始匹配代價(jià)時(shí)使用單權(quán)值代替雙權(quán)值聚合，在進(jìn)行立體匹配時(shí)使用小支持窗口代替大支持窗口，為提高立體匹配性能，改進(jìn)方法使用匹配性能更好的相似性度量函數(shù)，并在傳統(tǒng)初始匹配結(jié)束后引入基于自適應(yīng)支持權(quán)值的視