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双目立体视觉中的图像匹配技术研究

作　者: 赵亮亮
导　师: 黎宁
学　校: 南京航空航天大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 立体匹配 立体视觉 外极线校正 视差图 种子点 整数图像 极线几何
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 1660次
引　用: 22次
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内容摘要


随着计算机视觉技术的发展,立体视觉尤其是双目视觉被广泛应用于物体识别、虚拟现实、工业检测、机器人导航和航空航天等领域。图像匹配(立体匹配)是立体视觉中的关键技术之一,能否有效地解决该问题严重影响着立体视觉的发展。本文的研究重点是基于区域的局部立体匹配算法。从图像匹配的原理出发,分析了影响图像匹配准确度和降低算法复杂度的主要因素。由于立体图像对的极线校正是降低算法复杂度必不可少的工作,因此本文在研究立体匹配算法之前,首先研究了双目立体视觉校正。最后在VC++6.0环境下,开发了相应的匹配算法软件平台。在图像匹配过程中,计算某一点的视差时通常需要从邻域获得支持来计算匹配代价,因此本文也相应的研究了相似性测度函数和邻域窗口选择对匹配结果的影响。然后采用视差一致性和匹配代价相结合的方法来检测遮挡区域;采用一种快速有效的图像分割算法提取了低纹理区和纹理区域,结合视差一致性和置信度约束来有效地解决低纹理区的匹配问题,同时得到一系列具有高置信度的种子点;根据立体匹配中的平滑性约束和种子点的视差,利用自适应窗口的区域增长技术最终得到致密的视差图。在算法实施过程中,采用了高置信度的种子点和整数图像变换技术,有效地降低了匹配算法的复杂度。采用本文提出的算法分别对合成图像对和实景图像对进行了一系列的实验验证,实验结果表明了本文算法的有效性和合理性。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-10
第一章 绪论  10-19
  1.1 计算机视觉理论  10-12
    1.1.1 计算机视觉的研究目标  10
    1.1.2 Marr 计算机视觉理论的发展和框架  10-12
  1.2 立体视觉的研究现状  12-16
    1.2.1 国内、外立体视觉研究现状  13-16
    1.2.2 立体匹配的研究重点  16
  1.3 本文的研究内容和组织结构  16-19
    1.3.1 选题依据  16-17
    1.3.2 本文的主要工作  17
    1.3.3 论文的组织结构  17-19
第二章 摄像机模型和极线几何  19-31
  2.1 摄像机模型  19-24
    2.1.1 针孔成像模型  19-21
    2.1.2 立体视觉模型  21-24
  2.2 基本矩阵  24-26
  2.3 立体视觉中的极线几何  26-27
  2.4 双目立体校正  27-30
  2.5 本章小结  30-31
第三章 立体匹配基本理论  31-42
  3.1 视差理论  31-35
    3.1.1 视差矢量和视差图  31-33
    3.1.2 视差空间图像(DSI)  33
    3.1.3 视差结果评估办法  33-35
  3.2 立体匹配研究的内容  35-41
    3.2.1 基本约束和假设  36-37
    3.2.2 匹配基元的选取  37-38
    3.2.3 相似性测度函数  38-39
    3.2.4 实验结果分析  39-41
  3.3 本章小结  41-42
第四章 立体匹配算法分析  42-55
  4.1 局部匹配算法  42-50
    4.1.1 区域匹配算法原理  43-44
    4.1.2 已有窗口选择策略  44-47
    4.1.3 实验结果分析  47-50
  4.2 全局匹配算法  50-52
    4.2.1 动态规划算法  50-51
    4.2.2 实验结果分析  51-52
  4.3 立体匹配难点  52-54
  4.4 本章小结  54-55
第五章 基于区域增长的立体匹配算法  55-72
  5.1 图像预处理  56-58
    5.1.1 图像平滑  56-57
    5.1.2 减少采样效应的影响  57-58
  5.2 匹配算法的具体实现  58-67
    5.2.1 图像分割  58-60
    5.2.2 图像对的初匹配  60-61
    5.2.3 左右视线一致性确定种子点  61-64
    5.2.4 区域增长求取视差图  64-66
    5.2.5 窗口选择策略和整数图像技术  66-67
  5.3 视差图后处理  67-69
    5.3.1 中值滤波  67-68
    5.3.2 亚像素求精  68-69
  5.4 实验结果分析  69-71
  5.5 本章小结  71-72
第六章 三维信息提取和实验平台设计  72-75
  6.1 三维信息提取  72
  6.2 实验平台设计  72-75
    6.2.1 实验平台的结构设计  72
    6.2.2 实验平台界面实现  72-75
第七章 总结及展望  75-77
  7.1 全文总结  75
  7.2 工作展望  75-77
参考文献  77-82
致谢  82-83
在学期间的研究成果及发表的学术论文  83

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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