基于彩色圖像分割的立體匹配算法研究.pdf

1、立體視覺是機器視覺研究領域的一個重要課題，機器視覺主要研究的是如何利用機器實現(xiàn)類似于人類視覺系統(tǒng)的功能。深入開展機器視覺的研究，不僅是為了滿足人工智能應用的需要，而且其研究結果反過來對于人類進一步認識和研究自身視覺系統(tǒng)本身的機理，也具有相當大的參考意義。 隨著機器視覺技術的不斷發(fā)展，立體視覺得到了越來越廣泛的應用，尤其是雙目立體視覺以其結構簡單、使用方便等諸多優(yōu)點被成功應用于工業(yè)檢測、物體識別、工件定位、機器人自引導、航天等領域

2、。在機器視覺眾多待解決的問題中，立體匹配問題是最重要也是最困難的。任何計算機立體視覺系統(tǒng)中都包含一個作為其核心的匹配算法，因此對匹配算法的研究極為重要。雖然對立體匹配問題的研究已有多年，但各類匹配算法仍存在著視差邊界模糊、遮擋區(qū)域以及弱紋理區(qū)域匹配困難等難以解決的問題。 本文首先對立體視覺的研究內容、研究現(xiàn)狀以及理論基礎等進行了綜述性介紹，并對本文的選題背景和主要內容作了介紹。 其次，對攝像機進行了標定。通過對以前各種標

3、定算法的對比研究，分析其優(yōu)缺點，選擇使用了簡單有效的張氏平面標定法。首先將平面模板按任意角度在攝像機前旋轉和平移，得到模板不同角度的多幅圖像。然后檢測出每個正方形的頂點作為特征點，選定坐標系，求出每個特征點的世界坐標，再由檢測到的特征點計算出每幅圖像的平面投影矩陣，最后確定出攝像機的參數(shù)。利用此標定方法對攝像機進行了標定，結果表明，該方法可靠性好，精確度高，實施簡單，可在工程中廣泛應用。 第三，為了使后續(xù)的匹配算法更加有效，匹配

4、前要對圖像進行分割，本文提出了一種基于均值漂移和模擬泛洪的圖像分割方法。首先，使用均值漂移算法尋找像素點Lab空間中的密度中心。然后，將密度中心搜索窗內的像素點作為視覺顯著點，將它們在圖像域的映像作為模擬泛洪算法的泛洪出發(fā)地，最后通過模擬淹沒方法確定圖像中各像素點的區(qū)域歸屬。該方法綜合考慮了圖像像素點在特征空間中的聚類信息以及像素點之間的拓撲鄰接關系，分割過程符合人的主觀感知。實驗結果表明，分割塊內的像素具有相同的顏色值，分割塊邊緣與實

5、際物體邊緣吻合，分割效果滿足本文立體匹配的要求。 第四，提出了一種基于區(qū)域的立體匹配算法。采用分割之后的分割塊作為匹配基元，將圖像分割理論應用到立體匹配算法中，較好地解決了傳統(tǒng)的基于區(qū)域的匹配算法結果過于平滑的問題，與目前絕大多數(shù)算法相比，對圖像色彩信息的利用也更充分合理。匹配過程中使用分層結構提高了效率。針對大遮擋、弱紋理區(qū)域引入了分割塊置信度和鄰域相關因子的概念，置信度低的區(qū)域將傾向于取鄰域中鄰域相關因子最大的視差值。最后又