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双目立体匹配算法的设计与研究

作　者: 徐昇
导　师: 业宁
学　校: 南京林业大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 立体匹配能量函数最短路径神经网络鲁棒性
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

本文主要研究立体视觉中双目立体匹配问题，即对于给定的一个场景，在不同视角下拍摄出两幅图片，由于这两幅图片描述的是同一场景，所以该场景中的点在不同图片中存在一个对应关系，通过寻找这种对应关系，便可以得到场景的空间深度，绘制出其对应的视差图。双目立体匹配问题是立体视觉的核心问题，本文通过对算法的讨论，对能量方程的构建进行研究，设计改进的算法，使得最终得到一个边界清晰的高精度视差图，为今后的三维重建，虚拟会议等应用提供重要的三维信息。本文所做的主要工作如下：1、对能量方程进行了着重的研究，从能量方程上研究立体匹配问题，并分析传统算法的不足，如过分依赖于灰度信息，没有考虑边界信息等。本文首先分析能量函数的构建，研究各项的作用，指出其不足原因，并给出改进的能量函数。接着虽然当下对立体匹配问题的求解方法层出不穷，然而仔细分析这些算法，发现算法常常存在自身无法克服的缺点。从视差空间角度来分析各个算法，详细阐述其原理本质，绘制各个算法对应的运行图，指出各个算法的不足之处，为接下来的改进与设计提供理论基础。2、设计出最短路径SP算法来求解立体匹配问题，目的是在得到一个高精度视差图的同时降低匹配的算法复杂度。针对研究发现的各个算法的不足，如局部优化导致的匹配精度低下、全局最优的时候复杂度过高、迭代次数过多等，本文对当下的立体匹配算法作出改进，设计出一种新的求解模型，将问题映射为求解最短路径问题，即通过转化来使能量函数的解变为两点间的距离，而这两点间的最短距离就是能量方程的最优解，最后根据方程的解，给出各个像素点的视差值。3、设计一个基于径向基神经网络的RBFSM算法，重点研究非标准情况下的立体匹配问题。目前的立体匹配算法精度已经大大提高，然而仔细分析发现其研究对象都是经过校正的标准图片，当待匹配的图片未被校正的时候，效果明显降低，即算法的鲁棒性十分低下。本文基于径向基神经网络，设计一种新的立体匹配算法来研究图片在非标准情况下的立体匹配问题，如匹配图片亮度相差很大或者图片有略微旋转等，来进一步扩展算法适用的领域。实验证明新的算法有很强的鲁棒性，对实际场景中的图片也有很好的效果，能在非标准情况下获得较为满意的视差图与视差精度。

全文目录

致谢  3-4
摘要  4-5
Abstract  5-9
第一章绪论  9-13
  1.1 国内外研究概况  9-11
  1.2 选择该研究课题的重要意义  11
  1.3 本文的主要研究工作  11
  1.4 本文的内容安排  11-13
第二章传统立体匹配算法的研究与分析  13-32
  2.1 能量函数的分析  13-20
    2.1.1 能量函数的构造与求解  13-14
    2.1.2 能量函数的不足与改进  14-20
  2.2 立体匹配算法的研究  20-28
    2.2.1 扫面线优化算法 (SO)  20-21
    2.2.2 动态规划算法 (DP)  21-23
    2.2.3 图割算法 (GC)  23-26
      2.2.3.1 Swap 算法  23-24
      2.2.3.2 αexpansion 算法运行图  24-26
    2.2.4 置信度算法 (BP)  26-28
  2.3 实验与分析  28-30
  2.4 本章小结  30-32
第三章基于最短路径的立体匹配算法  32-37
  3.1 算法原理  32-34
  3.2 算法步骤  34-35
  3.3 算法运行图  35
  3.4 实验与分析  35-36
  3.5 本章小结  36-37
第四章基于径向基神经网络的立体匹配算法  37-45
  4.1 径向基 (RBF)神经网络  37-38
  4.2 基于径向基网络的立体匹配算法  38-40
  4.3 实验与分析  40-44
    4.3.1 参数设置  40-41
    4.3.2 标准情况下  41
    4.3.3 非标准情况下  41-43
    4.3.4 现实图片  43-44
  4.4 本章小结  44-45
第五章结束语  45-47
  5.1 已完成工作小结  45
  5.2 未来工作展望  45-47
参考文献  47-51
攻读硕士学位期间的研究成果和发表的论文  51-52
详细摘要  52-55

双目立体匹配算法的设计与研究

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