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月面环境的立体视觉稠密匹配算法研究

作　者: 郑薇
导　师: 和晓军
学　校: 沈阳理工大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 月球表面本征图像 BP算法 Mean Shift分割算法自适应阈值函数
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 9次
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内容摘要

月球表面探测中,基于巡视器的月面探测技术可以代替人类在月面进行近距离观测和执行科学探测任务,是目前公认的月面及深空星球探测技术中最为有效的技术途径。获得直观、准确、完整的月面环境信息以及与月面巡视器之间的相对位置关系,立体视觉环境三维建模系统成为环境感知的关键技术。在上述环境背景下,本文以立体视觉稠密匹配算法为核心研究对象,结合月球表面这个特殊环境,从保持技术一致性的角度出发,对获取高精度月球表面三维影像信息进行了深入研究。在立体视觉稠密匹配中,提出了一种基于月面环境的立体视觉稠密匹配算法。该算法通过计算原图像的本征图像,进行光照一致性预处理,有效地改进了光照造成的影响；其次,通过改进MNCC像素点之间的相关性计算,采用RGB三元组进行色彩相似度概率约束,改进BP算法,在消息通过平行迭代向各个方向进行传播过程中,同时携带了色彩相似度能量信息和平滑度能量信息,有效减小了不连续区域和遮挡带来的影响；最后,根据独立连通区域通常具有相似纹理特征和视差一致性的约束条件,通过采用Mean Shift图像分割算法,在每个区域内采用自适应阈值函数的优化方法,该方法通过统计每个区域内的所有视差值,采用每个像素点对该区域内所有视差值均值的比值进行动态的自适应,对月面这种具有特殊弱纹理和高相似度纹理的特性,达到了很好的效果。在三维重建过程中,本文通过简单介绍一下标定原理,采用简单、快捷、高精度地GML相机标定软件,对图像进行标定,得到对应图像的内、外参数。根据已经获得的相机内参和外参,求得图像中每个像素点对应另一幅图像中的极线,通过在极线上搜索对应匹配点,大大降低了匹配过程中算法的时间复杂度。同时,利用这些标定参数,结合匹配过程中得到的精细视差值,计算图像中每个像素点对应在空间中的三维坐标值,最后,利用OpenGL进行纹理映射,得到基于月面环境下的三维重建地形图。实验结果表明,本文的算法不仅在时间上高效,而且,在恢复效果上,也同时满足了特殊的月面环境和普通光照下的室内外环境,有利地证实了本文算法的高效性和鲁棒性。

全文目录

摘要  6-8
Abstract  8-12
第1章绪论  12-22
  1.1 引言  12-13
  1.2 课题研究背景和意义  13-16
  1.3 国内外研究现状  16-20
  1.4 本文研究内容和结构  20-22
第2章月面模拟环境  22-30
  2.1 月面地形地貌  22-25
    2.1.1 地形地貌  22-24
    2.1.2 大气环境及光照条件  24-25
  2.2 月壤  25
  2.3 月球岩石  25-27
    2.3.1 月球岩石分类  26
    2.3.2 月球岩石与地球岩石  26-27
  2.4 模拟月面环境  27-30
    2.4.1 月壤模拟  27
    2.4.2 光照模拟  27-29
    2.4.3 试验场  29-30
第3章双目立体视觉稠密匹配算法  30-48
  3.1 双视图视觉  30-31
  3.2 相机标定  31-35
    3.2.1 摄像机模型  31-33
    3.2.2 标定实验结果及精度  33-35
  3.3 图像外极线校正  35-39
    3.3.1 极线约束  35-37
    3.3.2 图像极线校正  37-39
  3.4 匹配点相关性计算及约束条件  39-44
    3.4.1 窗口区域匹配的相关性计算  39-43
    3.4.2 约束条件  43-44
  3.5 初始值估计  44-48
    3.5.1 算法概述  44
    3.5.2 能量函数定义及优化  44-46
    3.5.3 标准图像实验结果  46-48
第4章基于月面的分割优化立体匹配算法  48-61
  4.1 本征图像计算  48-50
  4.2 Mean-shift图像分割算法  50-55
    4.2.1 Mean-shift算法基本原理  51-54
    4.2.2 Mean-Shift算法在图像分割中的应用  54-55
  4.3 自适应阈值的立体匹配算法  55-59
  4.4 立体视觉三维重建  59-61
第5章系统实现  61-74
  5.1 实验数据采集  61-62
  5.2 开发平台及算法实现  62-67
    5.2.1 Linux平台下的调试  62-64
    5.2.2 Windows平台下的调试  64-67
  5.3 实验结果和分析  67-74
    5.3.1 标准图像视差恢复结果  68-71
    5.3.2 月面图像视差恢复结果  71-72
    5.3.3 普通图像视差恢复结果  72-74
第6章结论与展望  74-76
  6.1 总结  74-75
  6.2 展望  75-76
参考文献  76-81
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  81-82
致谢  82

月面环境的立体视觉稠密匹配算法研究

内容摘要

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