從雙目立體圖像中恢復(fù)三維信息的研究——加入結(jié)構(gòu)約束的半全局匹配算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、三維重建是計(jì)算機(jī)視覺、計(jì)算機(jī)圖形研究中倍受關(guān)注的熱點(diǎn)。而雙目立體視圖匹配是一種經(jīng)典的三維重建方法，它通過比較在不同位置對同一場景拍攝的兩幅照片找出其中匹配的場景點(diǎn)，從而根據(jù)場景點(diǎn)在兩幅圖像中不同的位移程度得到其相對于相機(jī)的距離(稱為深度)，進(jìn)而從二維圖像信息中恢復(fù)三維場景的信息。雙目立體視圖匹配的應(yīng)用十分廣泛，如虛擬現(xiàn)實(shí)、文物保護(hù)、工業(yè)監(jiān)控、數(shù)字娛樂等，同時(shí)，相對于其他三維重建的方法，雙目立體視圖匹配的設(shè)備要求、算法的時(shí)間復(fù)雜度以及空間

2、復(fù)雜度較低，因此具有十分重要的研究價(jià)值。 通過對雙目立體視圖匹配方法的分類、分析與比較，今后將出現(xiàn)如下的發(fā)展趨勢和熱點(diǎn)：更多地體現(xiàn)全局性、算法的高速性、對噪聲的魯棒性以及算法的通用性。因此，本文實(shí)現(xiàn)了幾種具有發(fā)展前景的方法，并進(jìn)行比較和改進(jìn)，選擇并實(shí)現(xiàn)一個(gè)具有較高匹配精度、同時(shí)具有較高的執(zhí)行速度兼顧對噪聲的魯棒性的雙目立體匹配算法，以滿足實(shí)際應(yīng)用的需要。 近年來，雙目立體視圖匹配領(lǐng)域涌現(xiàn)出了許多優(yōu)秀的算法。本文選擇了三種

3、具有代表性同時(shí)效率領(lǐng)先的算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)：基于置信傳播(BP)的對稱模型，半全局立體視圖匹配，以及基于mean-shift的圖像分割的方法。通過對這三種算法的結(jié)果精度與執(zhí)行速度進(jìn)行比較與評估，我們最終選擇了半全局的立體匹配方法作為本文改進(jìn)和提高的基礎(chǔ)。這是由于該方法的精度較為理想，并具有相較于其他兩種算法巨大的速度優(yōu)勢；同時(shí)該算法還具有采用現(xiàn)代cpu的單指令多數(shù)據(jù)流技術(shù)大幅加速的能力，在對噪聲的魯棒性上也存在著優(yōu)勢。 在研究的后半部

4、分，本文針對半全局立體匹配存在的一些問題進(jìn)行了一系列改進(jìn)，這也是本文的創(chuàng)新點(diǎn)： 1.針對在特定情況下算法由于規(guī)劃路徑不完全而引起的嚴(yán)重的深度賦值錯(cuò)誤，本文提出了使用圖像分割的方法獲得場景的結(jié)構(gòu)分割信息，通過初步的深度估算以及最小二乘法為每一個(gè)分割區(qū)域計(jì)算平面模型參數(shù)，以此作為場景的結(jié)構(gòu)信息加入到基于點(diǎn)的匹配代價(jià)的計(jì)算中去，從而為匹配過程添加一個(gè)結(jié)構(gòu)性的軟約束。 2.針對原算法存在的無法為遮擋和錯(cuò)誤匹配區(qū)域提供可靠深度

5、估算的缺陷，本文提出基于前面得到的場景結(jié)構(gòu)信息來進(jìn)行此類區(qū)域深度估算的方法，給出了可行的解決方案。 3.針對結(jié)構(gòu)性軟約束存在的區(qū)域內(nèi)部的平滑問題，同時(shí)為了避免深度邊界的模糊化，本文結(jié)合前面得到的結(jié)構(gòu)信息，通過對擬合過程的分析改進(jìn)，引入了一種帶有結(jié)構(gòu)信息的快速二次曲面擬合方法。 算法的結(jié)果表明，在不改變原半全局立體視圖匹配算法的整體框架，并且保留其利用cpu單指令多數(shù)據(jù)流能力的前提下，本文所提出的方法成功地解決了規(guī)劃路徑