基于局部光照一致性约束的准稠密匹配方法

摘要

稠密匹配是基于立体视觉重建密集三维点云的关键技术,其中误匹配点的剔除是保证匹配准确率的重要手段.针对稠密匹配过程中搜索空间大,易出现误匹配的问题,提出了基于局部光照一致性约束的准稠密匹配方法.该方法将已知匹配点作为种子点,根据种子点及其邻域提供的影像约束进行匹配扩散,从而得到种子点邻域内的匹配点,进而实现图像之间的准稠密匹配.在匹配扩散过程中,首先使用邻域像素差异置信度来去除无明显特征区分的区域,然后基于Retinex理论,在局部范围内引入种子点与其邻域内待匹配像素的光照分量关系,从而约束种子点邻域内待匹配像素的颜色分量,以提前剔除不可能匹配的点,最后使用零均值归一化相关系数进行图像间的匹配相似性度量,从而在保证匹配准确性的同时减少匹配相似性度量的次数,提高了匹配效率.实验表明,算法在Middlebury 2014的training集上取得了较小的平均视差误差;在DTU数据集的scan114及拍摄的图像数据上,算法能够有效地减少稠密匹配的时间,并降低三维重建的重投影误差.