立體匹配算法的優(yōu)化研究.pdf

1、立體匹配是計算機視覺研究領域的熱門課題,也是立體視覺中最為關鍵和困難的一步。它的最終目標是得到匹配圖像的視差圖。立體匹配問題通常可表達為求全局能量的最小化問題,首先定義能量函數(shù),之后通過遺傳算法,動態(tài)規(guī)劃,圖割,置信度傳播等優(yōu)化方法,來求其最小值。在對立體匹配進行深入研究的基礎上,本文的主要工作及研究內容如下:
　　 1.對圖像的預處理。尋求合適的方法濾除圖像的噪聲干擾,并且將原始圖像進行灰度處理,使之適合于立體匹配的需要。

2、r>　　 2.實現(xiàn)了基于動態(tài)規(guī)劃法和基于圖割法的立體匹配算法。對多幅圖像的處理結果進行了分析比較,并總結了它們各自的優(yōu)缺點。
　　 3.提出將自適應遺傳算法用于立體匹配。根據(jù)遺傳算法的求解步驟,對遺傳算法進行改進,包括對匹配點進行染色體的數(shù)值編碼、適應度函數(shù)的構造、初始種群的生成、遺傳操作等,并采用自適應的交叉概率和變異概率,使得算法更容易收斂于最優(yōu)值。實驗結果表明,與傳統(tǒng)遺傳算法及目前流行的動態(tài)規(guī)劃等相比,匹配效果更好。