雙目立體視覺中的稠密匹配算法研究.pdf

1、本課題的背景是為吸塵機器人自動導航系統(tǒng)找出一個快速準確的稠密匹配算法，所以本文圍繞著稠密匹配實現(xiàn)的相關步驟，通過理論和實踐相結合的方式，深入系統(tǒng)的研究了稠密匹配的相關組成部分和技術難點，旨在找出一個實時準確的稠密匹配算法。全文共分五章，各章內容如下：
　　 第一章介紹了了雙目視覺的基本理論--Marr視覺框架，同時調研了國內外機器人視覺的研究現(xiàn)狀，闡明了本課題的研究思路、研究難點和主要工作。
　　 第二章介紹了線性攝像機

2、的投影模型，然后闡述了張正友正面標定法的原理，實現(xiàn)了基于OpenCV的攝像機標定并同時對輸入的圖像進行了校正。校正結果表明，標定得到的參數(shù)能夠滿足匹配精度的要求。
　　 第三章首先介紹了稠密匹配原理和匹配約束，然后分析了匹配誤差和遮擋等匹配難點，接下來重點研究了基于Census非參數(shù)變換的立體匹配方法，指出了傳統(tǒng)Census匹配方法的局限性，提出通過對圖像進行雙線性插值來提高精確度，并采用移動求和與定點化技術對算法進行加速。實驗

3、結果表明，改進算法和傳統(tǒng)Census非參數(shù)變換立體匹配算法相比，在非遮擋區(qū)域和深度不連續(xù)區(qū)域，精確度都有所提高。
　　 第四章提出了一種改進的基于區(qū)域分割的全局匹配算法，該算法首先通過Mean Shift進行圖像分割，然后利用粗匹配得到的視差圖對分割塊進行視差平面擬合與合并，接著利用Graph Cuts全局優(yōu)化獲得視差結果。實驗結果表明，本算法在精度上不僅優(yōu)于Census非參數(shù)變換立體匹配，也優(yōu)于原始和相類似的算法。