顯微立體視覺系統(tǒng)中立體匹配的研究.pdf

1、隨著科學技術(shù)的發(fā)展,許多領域越來越迫切地需要微型系統(tǒng)或微動系統(tǒng),如生物細胞、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,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),具體為圖像預處理、特征提取、立體匹配、深度恢復等.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上應用census提取像素鄰域特征進行立體匹配.應用census是在邊緣特征點匹配后