基于双目立体视觉的全局立体匹配算法研究

摘要

作为计算机视觉中一个非常重要的分支，双目立体视觉在人工智能、三维建模、医学诊断、虚拟现实等领域有着广泛的应用，未来还可能应用于航天遥测、军事侦察等领域。立体匹配是双目立体视觉中的关键步骤，尤其是在三维重建中，立体匹配的准确度直接决定了三维重建结果的精度。因此，对双目立体视觉中立体匹配算法的研究具有比较现实的意义。 本文第一章为概述，介绍了双目立体视觉的发展、研究现状和目前正面临的问题等基本知识。第二章介绍了摄像机成像模型和标定算法，双目立体视觉主要是根据摄像机获取的立体图像对，寻找参考图像中的像素点在待匹配图像中的对应点，根据匹配信息以及三角测量原理重建图片中物体的三维信息，摄像机成像原理为双目立体视觉重建三维物体提供理论支持。 第三章介绍了立体匹配中常用的局部立体匹配算法和全局立体匹配算法，同时对现存算法的不足之处进行了分析。针对传统局部立体匹配算法获取的视差图精度不高的问题，本文研究了基于全变分能量模型的全局立体匹配算法，在第四章中对该模型提出相应的改进方法。第四章中，对立体图像对稠密视差的计算改用基于全变分的能量优化模型，将计算图像的视差转换为寻找使能量函数取得最小值的最优解问题。全变分模型中的正则项对全局图像采取相同的平滑策略，导致图像纹理不同的区域平滑不合理，本文通过引入基于图像梯度的边缘控制函数，以调整模型中正则项对不同区域的平滑程度。在求解模型过程中，由于建立的能量泛函为非凸函数，本文利用泰勒展开式将其展开，将能量泛函转化为凸函数，但这种处理方式仅在图像的视差非常小的情况下才有效，因此，文中利用图像金字塔对图像进行分层处理。首先在同层之间计算Euler-Lagrange方程，之后通过图像金子塔获取的关系式将结果向下一层传递，最终获取图像的准确视差图。文章最后通过实验验证了本模型的可行性。

目录

声明

第1章绪论

1.2研究的目的及意义

1.3立体匹配国内外研究现状

1.3.2国内研究现状

1.4立体匹配中存在的问题

1.5本文主要研究内容

第2章立体匹配原理介绍

2.1摄像机成像原理

2.1.1线性成像模型

2.1.2非线性成像模型

2.2双目立体视觉模型

2.3摄像机标定

2.4立体匹配中的约束条件

2.5 立体匹配中的评价标准

第3章 立体匹配算法

3.2立体视觉局部匹配算法分类及介绍

3.2.2基于区域的立体匹配算法

3.2.3基于相位的立体匹配算法

3.3全局立体匹配算法

3.4全局能量泛函匹配算法及其改进

3.4.2全变分凸优化模型

第4章基于全变分模型立体匹配算法改进

4.2基于全变分模型的立体匹配算法改进

4.3改进模型的求解算法

4.4立体匹配结果以及分析

第5章总结与展望

5.2研究展望

致谢

参考文献