基于雙目視覺(jué)相機(jī)的深度圖像恢復(fù)技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf

1、作為計(jì)算機(jī)視覺(jué)的一個(gè)重要分支，雙目立體視覺(jué)通過(guò)計(jì)算三維世界中的一點(diǎn)在雙目相機(jī)左右視圖上的視差來(lái)得到待觀測(cè)物體的深度信息，由于雙目立體視覺(jué)與其他測(cè)距方式相比具有非接觸性與強(qiáng)魯棒性，所以雙目立體視覺(jué)在自動(dòng)駕駛、行為檢測(cè)識(shí)別、虛擬現(xiàn)實(shí)、安防預(yù)警等領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用。
　　隨著雙目立體視覺(jué)的不斷發(fā)展，但是有些問(wèn)題依然沒(méi)有得到解決，同時(shí)在某些應(yīng)用場(chǎng)景，雙目視覺(jué)有很強(qiáng)的適用性，所以本文主要研究的是雙目立體視覺(jué)的匹配方法與相關(guān)應(yīng)用，主要對(duì)雙目立體

2、視覺(jué)中的圖像匹配、坐標(biāo)轉(zhuǎn)換、深度圖應(yīng)用等方面展開(kāi)了理論實(shí)踐與技術(shù)研究。為了讓局部立體匹配算法具有較高的匹配精度與較快的匹配速度，本文提出了個(gè)基于特征種子點(diǎn)與區(qū)域種子點(diǎn)聯(lián)合擴(kuò)張的種子點(diǎn)傳播算法，提取FAST特征然后采用ORB作為特征的描述子，選擇優(yōu)秀的特征作為特征種子點(diǎn)，利用AD-Census聯(lián)合匹配代價(jià)來(lái)對(duì)度量待匹配點(diǎn)之間的相似性。利用Canny邊緣檢測(cè)來(lái)提取動(dòng)態(tài)檢測(cè)窗口從而獲得在低紋理區(qū)域更為精確的匹配結(jié)果。然后根據(jù)左右一致原則篩選出

3、區(qū)域種子點(diǎn)，通過(guò)區(qū)域種子點(diǎn)與特征種子點(diǎn)的傳播，來(lái)得到稠密的視差圖，最后利用中值濾波與亞像素求精對(duì)視差圖進(jìn)行優(yōu)化，得到高匹配速度低誤差的匹配算法。
　　根據(jù)雙目立體匹配得到視差圖求取深度圖，根據(jù)RANSAC算法提取深度圖像中的平面信息，然后根據(jù)擬合到的平面方程，剔除深度圖中的平面點(diǎn)。利用人臉檢測(cè)或者頭肩檢測(cè)來(lái)得到人體所在的位置信息，從而對(duì)人體的輪廓進(jìn)行提取。將得到的輪廓圖分別投影到三個(gè)互相垂直的平面上，在每個(gè)平面上建立運(yùn)動(dòng)歷史能量圖