计算机视觉中双目立体匹配技术的研究

摘要

计算机视觉是一个应用广泛且发展迅速的领域，双目立体匹配技术是计算机视觉领域中一个重要的研究课题，实现更快速、更精确的匹配是立体匹配技术的研究方向。本文对摄像机标定、双目被动测距技术和立体匹配算法进行了深入研究，着重研究了基于区域的立体匹配算法，并构建了双目立体视觉系统。
　　 针对区域立体匹配算法中存在的问题:一致的支持窗口尺寸和均匀的匹配系数会影响匹配效果，本文提出了基于图像边缘自适应窗口尺寸、几何距离自适应权重、颜色距离加权的彩色图像立体匹配算法。该算法首先利用图像边缘信息快速动态地选取支持窗口尺寸;然后根据匹配价值随邻域点至窗口中心几何距离的变化特性，提出符合概率曲线的权重模型;最后结合色彩相似性约束，以加权的颜色距离累加和作为相似度，逐点计算视差，获得稠密视差图。利用Middlebury数据库和测评系统，进行算法仿真实验，实验结果表明，本文算法能够有效降低匹配噪声，提高边缘区域和低纹理区域的匹配精度，匹配速度快。
　　 为了检验双目被动测距方法和立体匹配算法的性能，本文构建了双目立体视觉系统实验所需的硬件平台。首先调整云台并标定系统;然后对采集的图像进行被动测距;最后使用本文算法对采集的图像进行立体匹配，并利用匹配结果视差进行测距。实验结果表明，本文算法能够有效应用于实验系统所采集的图像，匹配结果噪声小、速度快，本文系统能够有效实现双目被动测距功能，测距结果精度高、效果好。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 计算机视觉技术介绍

1．1．1 计算机视觉概述

1．1．2 计算机视觉原理

1．2 双目立体匹配技术介绍

1．2．1 双目立体视觉技术概述

1．2．2 立体匹配技术的研究意义与进展

1．2．3 立体匹配技术研究存在的问题和发展趋势

1．3 本文研究内容与组织结构

2 双目立体视觉系统模型与摄像机标定

2．1 人类视觉系统立体感知原理

2．1．1 对二维图像的立体感知

2．1．2 焦距自调节获取立体感知

2．1．3 双眼视觉获取立体感知

2．2 双目立体视觉基本原理与数学模型

2．2．1 双目立体视觉的基本原理

2．2．2 双目立体视觉的数学模型

2．2．3 双目立体视觉系统的结构

2．3 摄像机标定原理

2．4 摄像机成像模型

2．4．1 标定中常用的坐标系

2．4．2 线性摄像机模型

2．4．3 非线性摄像机模型

2．5 摄像机标定方法

3 立体匹配技术研究与改进

3．1 立体匹配技术概述

3．2 立体匹配约束条件

3．2．1 极线约束

3．2．2 其他约束

3．3 立体匹配方法

3．3．1 基于特征的立体匹配方法

3．3．2 基于区域的立体匹配方法

3．3．3 基于相位的立体匹配方法

3．3．4 立体匹配方法比较与选择

3．4 区域立体匹配算法研究

3．4．1 传统区域匹配算法

3．4．2 自适应窗口算法

3．4．3 自适应权重算法

3．5 改进区域立体匹配算法

3．5．1 人类视觉立体感知能力的分析与模拟

3．5．2 彩色相似性测度函数

3．5．3 基于图像边缘的自适应窗口算法

3．5．4 基于几何距离的自适应权重模型

3．5．5 自适应窗口和权重的加权彩色图像立体匹配算法

3．6 实验与结果分析

4 双目立体系统构建与实验分析

4．1 双目立体视觉系统的构建

4．2 被动双目测距与实验分析

4．2．1 被动测距系统标定

4．2．2 测距与结果分析

4．3 系统实现与结果分析

4．3．1 理想光照条件下实验效果与分析

4．3．2 差异光照条件下实验效果

5 总结与展望

致谢

参考文献

附录