基于點(diǎn)特征的立體匹配算法研究.pdf

1、立體視覺是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的一個(gè)重要研究方向，而立體匹配問題又是立體視覺中的一個(gè)瓶頸問題。研究一種魯棒性好、精確度高、性能穩(wěn)定和適用性強(qiáng)的立體匹配方法依然面臨巨大挑戰(zhàn)，并且具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。 本文對立體匹配中的若干問題進(jìn)行了研究，主要完成的工作有： 1、角點(diǎn)檢測技術(shù)：本文對基于灰度的角點(diǎn)檢測算法做了較為深入的研究，結(jié)合Harris算法和Forstncr算法給出了改進(jìn)的Harris角點(diǎn)檢測算法，并就三種方法在提

2、取特征點(diǎn)的有效性、提取特征點(diǎn)數(shù)量和提取時(shí)間上進(jìn)行對比分析，實(shí)驗(yàn)證明改進(jìn)Harris算法具有更好的穩(wěn)定性，提取出來的角點(diǎn)更加精確、分布更為均勻。 2、特征匹配技術(shù)：針對SIFT算法的關(guān)鍵點(diǎn)描述子在匹配性能和匹配效率上的不足，首先利用圓的旋轉(zhuǎn)不變性構(gòu)造關(guān)鍵點(diǎn)描述子，這樣就使得最后構(gòu)造出來的描述子既獨(dú)特又健壯，然后通過立體視覺理論中的極線約束將匹配特征的搜索空間從二維降到一維，最后以基于特征描述子歐氏距離的最近鄰匹配得到匹配結(jié)果。這種

3、鄰域方向性信息聯(lián)合的思想增強(qiáng)了算法抗噪聲的能力和對圖像變換的魯棒性，同時(shí)對于含有定位誤差的特征匹配也提供了較好的容錯(cuò)性。大量實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的立體匹配算法不僅具有非常高的匹配精度，同時(shí)對于圖像仿射變換、3D視角變換和圖像灰度非線性變換的魯棒性和抗干擾性較好，可以應(yīng)用于對匹配算法魯棒性要求比較高的立體視覺系統(tǒng)中。 3、匹配算法動(dòng)態(tài)鏈接庫的設(shè)計(jì)：根據(jù)給出的兩種匹配算法，設(shè)計(jì)出它們的動(dòng)態(tài)鏈接庫，為以后進(jìn)行攝像機(jī)視覺測量、三維重建