顯微立體視覺系統(tǒng)中立體匹配的研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展,許多領(lǐng)域越來越迫切地需要微型系統(tǒng)或微動系統(tǒng),如生物細(xì)胞、聚合物的各種操作、微外科手術(shù)、掃描探針顯微鏡SPM、光纖對接和微細(xì)加工等;而且隨著微技術(shù)的不斷發(fā)展,以形狀尺寸微小、操作尺度極小為特征的微機械已成為人們從微觀角度認(rèn)識和改造客觀世界的一種高新技術(shù);微機械技術(shù)還有望成為研究納米技術(shù)的重要手段,因此在微觀領(lǐng)域迫切要求顯微立體視覺技術(shù)的發(fā)展.通常顯微立體視覺系統(tǒng)以體視顯微鏡為基礎(chǔ),通過CCD傳感器采集圖像,再經(jīng)圖像采集

2、卡將圖像數(shù)字化成為PC機能夠讀取的格式.本文著重研究了顯微立體視覺中的立體匹配技術(shù),具體為圖像預(yù)處理、特征提取、立體匹配、深度恢復(fù)等.針對顯微圖像的特點,對圖像進行了高斯平滑和圖像增強處理,有效的抑制了隨機噪聲對圖像處理的影響,提高了物體與背景的對比度,有效的實現(xiàn)了物體與背景的分離,為邊緣檢測特征提取,立體匹配提供良好的圖像信息.本文在使用Roberts,Sobel,Prewitt,Krisch,LoG和Canny邊緣檢測算子后,通過比

3、較,選用最適合的Canny邊緣檢測算子作為最終選擇.立體匹配是本文研究的重點.應(yīng)用Canny邊緣檢測后得到的圖像邊緣點作為匹配基元,在另一幅邊緣圖像中搜索對應(yīng)點.由于邊緣點的稀疏,匹配時選用的區(qū)域可以大些,可以得到準(zhǔn)確的匹配點.同時檢測出圖像中的最大視差.邊緣特征點的稀疏造成物體深度信息的嚴(yán)重缺乏,為了彌補信息缺乏的不足,本文提出了在邊緣點特征匹配的基礎(chǔ)上應(yīng)用census提取像素鄰域特征進行立體匹配.應(yīng)用census是在邊緣特征點匹配后