數(shù)字圖像濾波器在立體匹配中的應(yīng)用.pdf

1、精確快速地獲取三維場景的深度信息是很多三維應(yīng)用所需的關(guān)鍵技術(shù)。隨著三維技術(shù)的發(fā)展，諸如三維表面重建、三維電視、增強現(xiàn)實等應(yīng)用都對深度圖提出了新的要求:在精度上需要更精確的稠密深度信息，在速度上需要更高的深度獲取效率。三維電視技術(shù)結(jié)合了計算機(jī)三維動畫，真實場景深度獲取和虛實融合等技術(shù)，舒適的觀感需求對高效精確的深度獲取技術(shù)提出了更高的要求。作者所在的研究團(tuán)隊提出了創(chuàng)新性的“自然三維電視”概念，旨在通過舒適的觀感還原真實的三維場景。同時本文

2、作者還提出了使用“視頻+深度+增強信息”作為三維內(nèi)容的表達(dá)方式。自然三維電視要求獲取真實的場景信息并提取場景對應(yīng)的深度信息，依靠基于深度圖像的繪制方法重構(gòu)出多個視點圖像，實現(xiàn)自然的立體觀看感受。而基于深度圖像的繪制方法嚴(yán)重依賴于深度圖的精確性，且實時的應(yīng)用場景要求深度獲取算法有更高的運算速度。
　　立體匹配技術(shù)一直以來是應(yīng)用最為廣泛的深度獲取算法之一，由于其被動獲取深度的特性和生成稠密深度的能力，立體匹配技術(shù)能夠適應(yīng)多種場景的應(yīng)用

3、。但是由于該技術(shù)本身是一個逆向求解的病態(tài)問題，問題求解需要在一定的假設(shè)下進(jìn)行。經(jīng)過多年的發(fā)展，通過立體匹配技術(shù)獲取稠密視差圖，進(jìn)而獲取精確稠密的深度圖的技術(shù)已經(jīng)獲得了長足的發(fā)展。這些算法主要分為使用全局優(yōu)化的全局算法和注重局部匹配代價優(yōu)化的局部算法。本文在現(xiàn)有算法的基礎(chǔ)上對立體匹配算法進(jìn)行了深入研究，主要創(chuàng)新點和貢獻(xiàn)如下:
　　1.本文提出了一種基于數(shù)字圖像濾波器的局部立體匹配算法框架，實現(xiàn)了濾波器設(shè)計和立體匹配算法的緊密結(jié)合。算

4、法框架將局部立體匹配中的兩個關(guān)鍵問題:匹配代價聚合和視差圖后處理統(tǒng)一建模為在匹配代價空間或視差空間中的保持邊緣的平滑濾波問題。可以通過設(shè)計高效的圖像濾波算法提升局部立體匹配算法的精度和速度。
　　2.在基于圖像濾波的局部立體匹配框架內(nèi)，作者提出了一種“雙層局部自適應(yīng)”思想指導(dǎo)下的自適應(yīng)指導(dǎo)圖像濾波器。在原有的指導(dǎo)圖像濾波算法基礎(chǔ)上，提升了代價濾波的精度，從而提高了匹配算法的整體性能。同時，作者針對算法的并行運算結(jié)構(gòu)特點，在NVID

5、IACUDA并行計算平臺上設(shè)計了算法的并行實現(xiàn)。提出了高效“并行積分圖像”算法，有效提升了算法在并行平臺上的運行效率，達(dá)到了半實時視頻幀率的處理速度。
　　3.為進(jìn)一步提升代價濾波的性能，本文基于圖像形態(tài)學(xué)的理論，提出了一種基于正交測地距離權(quán)重的全圖像指導(dǎo)濾波器。該濾波器能夠使用盡可能多的支持像素點支持圖像濾波，同時能夠有效地保持圖像邊緣。將該濾波算法應(yīng)用于匹配代價濾波和視差后處理濾波，都獲得了明顯的效果提升。作者還根據(jù)正交測地距