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双目立体视觉中图像匹配算法的研究

作　者: 王月梅
导　师: 曹伯燕
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算机系统结构
关键词: 计算机视觉立体匹配 Harris角点 SIFT特征描述子极线约束
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 153次
引　用: 1次
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内容摘要

双目立体视觉是基于视差原理,由多幅图像获取物体三维几何信息的方法。目前已在许多领域得到广泛应用,是近年来的一个研究热点。本文研究了立体视觉中最重要也是最困难的立体匹配问题,分析了立体匹配中的四个关键技术,并针对要获取致密匹配,并且对光照、灰度、旋转等变化具有强鲁棒性的需求,提出一种基于特征和区域匹配相结合的立体匹配算法。该算法采用Harris角点检测算法来提取特征点,然后利用图像梯度信息,采用基于三维梯度方向直方图的SIFT特征描述子来描述特征点,通过极线约束将匹配特征的搜索空间从二维降到一维,最后以基于特征描述子欧氏距离的最近邻匹配得到初次匹配结果。然后在此基础上,对于未被匹配的区域采用基于区域的匹配,并利用极线约束和视差范围约束提高匹配算法的速度和精度。实验表明,本文提出的算法结合了基于特征的匹配算法和基于区域的匹配算法的优点,可取得较致密的视差图；而且对于图像仿射变换、3D视角变换和图像灰度非线性变换的鲁棒性和抗干扰性较好。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-15
  1.1 研究背景  7-8
  1.2 立体视觉简介  8-10
    1.2.1 计算机视觉的发展  8-9
    1.2.2 立体视觉的研究内容  9-10
  1.3 立体匹配技术研究现状  10-12
  1.4 论文主要研究内容及结构安排  12-15
    1.4.1 论文的主要研究内容  12-13
    1.4.2 论文的组织结构  13-15
第二章双目立体视觉基本理论  15-25
  2.1 引言  15
  2.2 双目立体视觉原理  15-17
  2.3 摄像机成像模型  17-22
    2.3.1 视觉系统坐标系  17-18
    2.3.2 针孔成像模型  18-20
    2.3.3 图像的非线性畸变及其模型  20-22
  2.4 摄像机标定  22-23
    2.4.1 摄像机标定的参数  22
    2.4.2 摄像机标定方法  22-23
  2.5 外极线几何图像校正  23-24
  2.6 本章小结  24-25
第三章立体匹配中关键技术分析  25-39
  3.1 引言  25
  3.2 立体匹配关键技术  25-33
    3.2.1 匹配基元的选择  25-27
    3.2.2 匹配约束条件  27-29
    3.2.3 相似测度函数  29-32
    3.2.4 搜索策略  32-33
  3.3 现有立体匹配算法分类及分析  33-37
    3.3.1 基于区域的匹配算法  33-34
    3.3.2 基于特征的匹配算法  34-36
    3.3.3 基于相位的匹配算法  36-37
  3.4 基于区域的匹配算法实验分析  37
  3.5 立体匹配中的难点问题  37-38
  3.6 本章小结  38-39
第四章基于特征匹配和区域匹配相结合的立体图像匹配算法  39-71
  4.1 引言  39
  4.2 特征提取算子分析  39-54
    4.2.1 边缘提取算子实验及分析  40-43
    4.2.2 点特征的提取算子实验及分析  43-50
    4.2.3 特征提取实验总结和分析  50-54
  4.3 基于特征和区域相结合的立体图像匹配算法  54-61
    4.3.1 研究背景  54
    4.3.2 算法研究思路  54-55
    4.3.3 算法实现过程  55-60
    4.3.4 视差计算  60-61
  4.4 实验总结与结果分析  61-69
    4.4.1 实验一  61-65
    4.4.2 实验二  65-69
  4.5 本章小结  69-71
第五章总结与展望  71-73
  5.1 论文工作总结  71
  5.2 研究展望  71-73
致谢  73-75
参考文献  75-79
硕士在读期间发表论文和研究成果  79-81
附录  81-82

双目立体视觉中图像匹配算法的研究

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