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双目立体视觉匹配算法研究

作　者: 林海波
导　师: 王保保
学　校: 西安电子科技大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 区域匹配 Harris角点 Census变换 Rank变换动态规划
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 26次
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内容摘要

双目立体视觉是通过对所获取的图像数据进行三维重建，以获取三维场景的过程。在这个过程中，需要对摄像机进行标定，同时需要对图像进行立体匹配。而立体匹配是双目立体视觉中最为重要也是最为困难的步骤，因此对立体匹配相关算法的研究对双目视觉技术的应用有十分重要的意义。本文以立体匹配算法为主要研究对象。首先，介绍双目立体视觉的理论基础和摄像机标定的算法。其次，重点对特征匹配算法和区域匹配算法进行研究及改进。特征区域匹配算法主要对以Harris角点为特征的匹配算法进行深入研究，通过引进Census变换作为约束条件，对候选点进行判断选择最优，同时加入唯一性约束对算法进行改进，以达到提高匹配的准确率的目的。区域匹配算法中分别研究和实现简单区域匹配算法、基于Rank变换的区域匹配算法、基于特征提取的区域匹配算法和结合动态规划思想的区域匹配算法。并且通过利用Rank变换的特性，对简单区域匹配算法进行改进，改进后的算法筛选了候选匹配点，减少了匹配的时间和节省了匹配的资源,同时得到与简单区域匹配算法相近的匹配效果，并且该思想也适合其他的匹配算法。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-13
  1.1 引言  7-8
  1.2 Marr 视觉理论框架  8-9
  1.3 立体视觉研究现状  9-11
  1.4 论文主要工作和章节安排  11-13
第二章双目立体视觉理论基础与摄像机标定  13-25
  2.1 双目立体视觉模型  13-17
    2.1.1 平视双目立体视觉模型  13-15
    2.1.2 一般的双目立体视觉模型  15-17
  2.2 摄像机标定原理  17-19
  2.3 摄像机标定的常用方法  19-21
    2.3.1 传统的摄像机标定算法  20
    2.3.2 主动视觉的摄像机标定算法  20
    2.3.3 摄像机自标定算法  20-21
  2.4 基于张正友摄像机标定方法的实验结果  21-23
  2.5 本章小结  23-25
第三章基于角点特征的立体匹配算法  25-39
  3.1 立体匹配  25-28
    3.1.1 立体匹配约束条件  25-26
    3.1.2 立体匹配相似度函数  26-28
  3.2 常用的角点算子  28-33
    3.2.1 Moravec 算子  28-29
    3.2.2 SUSAN 算子  29-31
    3.2.3 Harris 算子  31-33
  3.3 Harris 角点匹配改进算法及实现  33-38
  3.4 本章小结  38-39
第四章基于区域的立体匹配算法  39-59
  4.1 简单的区域匹配算法  39-42
  4.2 基于 Rank 变换的区域匹配算法  42-45
    4.2.1 Rank 变换的原理  42-43
    4.2.2 基于 Rank 变换的区域匹配算法的实现  43-45
  4.3 结合 Rank 变换的区域匹配改进算法  45-48
  4.4 基于特征提取的区域匹配算法  48-51
    4.4.1 特征提取理论  48-49
    4.4.2 特征提取匹配算法的实现  49-51
  4.5 结合动态规划思想的区域匹配算法  51-57
    4.5.1 结合动态规划思想区域匹配算法的原理  51-53
    4.5.2 结合动态规划思想区域匹配算法实现  53-57
  4.6 本章小结  57-59
第五章三维重建  59-63
  5.1 三维重建  60-62
    5.1.1 三维重建原理  60
    5.1.2 三维重建技术  60-61
    5.1.3 三维重建实现  61-62
  5.2 本章小结  62-63
第六章总结与展望  63-65
致谢  65-67
参考文献  67-70

双目立体视觉匹配算法研究

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