立体匹配十大概念综述
立体匹配的原理
立体匹配的原理
立体匹配是一种计算机视觉技术，它可以用来识别和定位物体的三维形状。
它的基本原理是，通过比较两个图像中的特征点，来确定它们之间的相对位置和距离。
立体匹配的基本步骤是：首先，使用特征检测算法，从图像中检测出特征点；其次，使用特征描述算法，为每个特征点提取出一组特征描述符；然后，使用特征匹配算法，将两幅图像中的特征点进行匹配；最后，使用三角测量算法，计算出两个图像之间的相对位置和距离。
立体匹配技术可以用来实现计算机视觉的多种应用，如机器人定位、机器视觉检测、三维重建等。
它可以帮助机器人更准确地定位物体，也可以帮助机器视觉系统更准确地检测物体，从而提高机器视觉系统的准确性和可靠性。
此外，立体匹配技术还可以用来实现三维重建，从而获得物体的三维模型，从而更好地理解物体的形状和结构。
总之，立体匹配是一种有效的计算机视觉技术，它可以用来实现机器人定位、机器视觉检测和三维重建等多种应用，从而提高机器视觉系统的准确性和可靠性。
基于深度学习的立体匹配算法研究
基于深度学习的立体匹配算法研究随着现代科技的不断进步，深度学习在计算机视觉领域发挥着越来越重要的作用。
其中，在立体匹配算法的研究中，深度学习的应用已经得到了广泛的认可和应用。
本文将着重探讨基于深度学习的立体匹配算法研究。
一、立体匹配算法概述立体匹配算法是指通过对两幅具有一定视角差异的图像进行比较，以获取三维立体信息的一种算法。
其中，匹配是立体重建和视觉跟踪的核心技术之一。
立体匹配算法从原理上可以分为基于局部和全局两种方法。
其中，基于局部的匹配可以快速地获得立体信息，但是对于复杂的场景表达能力有限；基于全局的匹配可以获得更好的匹配结果，但是执行效率较低。
因此，为了更好地平衡算法的效率和精度，立体匹配算法在发展中不断探索着新的方法和策略。
其中，基于深度学习的立体匹配算法的应用正成为发展的趋势。
二、基于深度学习的立体匹配算法原理基于深度学习的立体匹配算法主要使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为核心模型，通过训练得到二者视差差异下的匹配结果。
其中，CNN模型能够通过局部和全局特征学习获得场景的高维度特征，从而实现立体匹配结果的生成。
在具体实现中，基于深度学习的立体匹配算法需要针对不同的问题选择不同的模型。
例如，对于低纹理或重复纹理的场景，深度学习模型可以通过引入弱监督机制来提高算法的性能；对于复杂的场景，则需要设计多级网络结构来提高算法的表达能力。
此外，基于深度学习的立体匹配算法还需要对数据进行预处理和增强，例如对图像进行去噪、颜色平衡和几何变换等操作，从而提高算法的稳定性和鲁棒性。
三、基于深度学习的立体匹配算法应用与研究进展目前，基于深度学习的立体匹配算法已经成为立体匹配研究的热点。
其中，一些最新的研究进展已经取得了很好的效果。
例如，一些研究者使用基于深度学习的方法，大大提高了立体匹配算法的识别准确率，以及执行效率。
同时还有一些研究探索了结合多源数据的联合学习方案，从而在不同场景下对立体匹配结果进行优化和融合。
基于深度学习的双目立体匹配方法综述
基于深度学习的双目立体匹配方法综述
尹晨阳;职恒辉;李慧斌
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2022(48)10
【摘要】双目立体匹配是计算机视觉领域的经典问题,在自动驾驶、遥感、机器人感知等诸多任务中得到广泛应用。
双目立体匹配的主要目标是寻找双目图像对中同名点的对应关系,并利用三角测量原理恢复图像深度信息。
近年来,基于深度学习的立体匹配方法在匹配精度和匹配效率上均取得了远超传统方法的性能表现。
将现有基于深度学习的立体匹配方法分为非端到端方法和端到端方法。
基于深度学习的非端到端方法利用深度神经网络取代传统立体匹配方法中的某一步骤,根据被取代步骤的不同,该类方法被分为基于代价计算网络、基于代价聚合网络和基于视差优化网络的3类方法。
基于深度学习的端到端方法根据代价体维度的不同可分为基于3D代价体和基于4D代价体的方法。
从匹配精度、时间复杂度、应用场景等多个角度对非端到端和端到端方法中的代表性成果进行分析,并归纳各类方法的优点以及存在的局限性。
在此基础上,总结基于深度学习的立体匹配方法当前面临的主要挑战并展望该领域未来的研究方向。
【总页数】12页(P1-12)
【作者】尹晨阳;职恒辉;李慧斌
【作者单位】西安交通大学数学与统计学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于粗-精立体匹配的双目视觉目标定位方法
2.基于OpenCV的双目立体匹配方法
3.基于超像素分割的孪生网络双目立体匹配方法研究
4.基于双目视觉的改进特征立体匹配方法
5.基于多尺度聚合神经网络的双目视觉立体匹配方法
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3D视觉中的立体匹配算法研究与改进
3D视觉中的立体匹配算法研究与改进在3D视觉领域中，立体匹配算法是一项重要的技术，用于处理立体图像的深度信息。
立体匹配算法旨在通过对图像中的对应点进行匹配，确定它们之间的距离，从而重构场景的三维结构。
本文将对3D视觉中的立体匹配算法进行研究与改进。
一、立体匹配算法的基本原理立体匹配算法的基本原理是通过比较左右两幅立体图像的像素信息，找到它们之间的对应点，并计算出距离或深度信息。
常用的立体匹配算法包括视差法、基于特征的立体匹配、图割算法等。
视差法是最传统的立体匹配算法之一。
它通过比较左右图像中像素的灰度值差异来确定对应点的视差值，再通过一定的几何关系计算出深度信息。
视差法简单易实现，但对于纹理丰富、边缘模糊等情况下的图像匹配效果不佳。
基于特征的立体匹配算法利用图像中的特征点（如角点、边缘等）进行匹配，以获得更准确的结果。
该算法通常包括特征提取、特征匹配和深度计算等步骤。
特征点的选择和匹配精度对立体匹配结果的准确性有着重要影响。
图割算法是一种基于图论的立体匹配算法，它将立体匹配问题转化为图割问题。
通过构建能量函数，利用图割算法来计算最小代价的匹配结果。
图割算法具有较高的准确性和鲁棒性，但计算复杂度较高，不适用于实时系统。
二、立体匹配算法的常见问题在实际应用中，立体匹配算法仍然存在一些问题，限制了其性能和应用范围。
主要问题包括视差失真、运动物体处理、低纹理区域匹配等。
视差失真是指由于视角变化或透视变换等原因导致匹配误差增大。
特别是在远处或大角度情况下，视差估计会出现积累误差，使得深度信息不准确。
解决视差失真问题的方法包括视角校正、立体图像重建等。
运动物体处理是指当场景中存在运动物体时，立体匹配算法难以准确地匹配对应点。
运动物体造成图像中的对应点轻微偏移，导致匹配错误。
针对这个问题，可以采用背景建模、光流估计等方法来提高立体匹配的稳定性。
低纹理区域匹配是立体匹配中的一个挑战性问题。
在低纹理区域，图像中的对应点很少或没有，难以准确匹配。
立体视觉中的立体匹配技术研究与应用的开题报告
立体视觉中的立体匹配技术研究与应用的开题报告一、选题意义随着立体显示技术的不断发展，立体视觉的应用范围越来越广泛，涉及到图像、视频处理、医疗、军事、工业等多个领域。
其中，立体匹配技术是实现立体视觉的核心技术之一，在三维重建、深度检测、目标跟踪等方面都有着广泛的应用。
因此，研究立体匹配技术的理论模型、方法和应用具有重要的科学意义和实际价值。
二、研究内容本研究旨在探讨基于区域分割的立体匹配技术的理论模型、方法和应用。
具体研究内容包括以下几个方面：1. 立体匹配技术的基本概念和原理，包括视差、视差图、视差匹配、立体匹配算法等。
2. 基于区域分割的立体匹配技术的理论模型和方法，该方法分为分块匹配、窗口匹配、全局匹配等多个部分，其中分块匹配是最基本的算法，窗口匹配和全局匹配是对分块匹配的改进，能够获得更准确的匹配结果。
3. 立体匹配技术的应用，包括图像重建、深度检测、目标跟踪等。
其中，图像重建是利用立体匹配技术从双目图像中恢复三维模型，深度检测是检测物体在场景中的深度，目标跟踪是在目标运动过程中保持对目标的跟踪。
三、研究方法本研究采用文献调研和理论分析相结合的方法，首先对立体匹配技术的基本概念和原理进行归纳总结，然后对基于区域分割的立体匹配技术的理论模型和方法进行深入探讨，最后对立体匹配技术在图像重建、深度检测、目标跟踪等方面的应用进行综述和分析。
四、预期成果本研究预期达成以下几个成果：1. 归纳总结立体匹配技术的基本概念和原理，形成完整的理论框架。
2. 探讨基于区域分割的立体匹配技术的理论模型和方法，分析其优缺点和适用范围。
3. 综述立体匹配技术在图像重建、深度检测、目标跟踪等方面的应用，并对其未来发展趋势进行展望。
五、研究计划本研究拟按照以下计划进行：1. 第一阶段（1个月）：阅读相关文献，总结立体匹配技术的基本概念和原理。
2. 第二阶段（2个月）：探讨基于区域分割的立体匹配技术的理论模型和方法。
3. 第三阶段（2个月）：综述立体匹配技术在图像重建、深度检测、目标跟踪等方面的应用。
立体匹配十大概念综述
立体匹配十大概念综述一、概念立体匹配算法主要是通过建立一个能量代价函数，通过此能量代价函数最小化来估计像素点视差值。
立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解，这也是所有的病态问题求解方法。
二、主要立体匹配算法分类1）根据采用图像表示的基元不同，立体匹配算法分为：A、区域立体匹配算法（可获取稠密视差图。
缺点：受图像的仿射畸变和辐射畸变影响较大；像素点约束窗口的大小与形状选择比较困难，选择过大，在深度不连续处，视差图中会出现过度平滑现象；选择过小，对像素点的约束比较少，图像信息没有得到充分利用，容易产生误匹配。
）B、基于特征的立体匹配算法（可获得稀疏的视差图，经差值估计可获得稠密视差图。
可提取点、线、面等局部特征，也可提取多边形和图像结构等全局特征。
缺点：特征提取易受遮挡、光线、重复纹理等影响较大；差值估计计算量大）C、基于相位立体匹配算法（假定在图像对应点中，其频率范围内，其局部相位是相等的，在频率范围内进行视差估计）2）依据采用最优化理论方法的不同，立体匹配算法可以分为：A、局部的立体匹配算法B、全局的立体匹配算法三、匹配基元（match primitive）目前匹配算法中所采用的匹配基元可以分成两大类：1）在所有图象像素点上抽取量测描述子A、像素灰度值（最简单、直接，但必须在同一光照条件下获得）B、局部区域灰度函数（主要是利用求得在各种大小不同窗口中灰度分布的导数信息，描述像素点周围的结构矢量。
）C、卷积图象符号（利用各种大小算子与图象进行卷积，用灰度梯度局部极大值或极小值作为特征信息，描述整个图像）2）图像特征A、过零点B、边缘（由于边缘是图像特征位置的标志，对灰度值的变化不敏感，边缘是图像匹配的重要特征和描述子）C、角点（虽然其没有明确的数学定义，但大家普遍认为角点，即二维图像亮度变化剧烈的点或边缘曲线上曲率极值点）四、区域匹配算法基本原理是给定在一幅图像上的某一点，选取该像素点邻域内的一个子窗口，在另一幅图像中的一个区域内，根据某种相似性判断依据，寻找与子窗口图像最为相似的子图，而其匹配的子图中对应的像素点就为该像素的匹配点。
计算机视觉中的立体匹配算法研究
计算机视觉中的立体匹配算法研究一、引言计算机视觉是近年来发展迅速的一个领域，其中立体匹配算法是其中一个重要的研究方向。
立体匹配算法是指通过两张在不同视角下的图像，基于这两张图像之间的差异来计算得到物体的深度信息，从而达到对物体进行三维重建的目的。
二、立体匹配的基础原理立体匹配算法的基础原理是通过两幅不同角度下得到的图像中，对应点的像素位置之间的差异来计算出每个像素点的视差，并进而推算出物体的深度信息。
对于一组立体图像，在处理之前需要进行预处理，包括图像去噪、灰度化和边缘检测等，以便于得到更加精确的匹配结果。
然后，在经过预处理之后，可以通过三种不同的方式进行匹配：基于特征点的匹配、基于区域的匹配和深度神经网络。
1.基于特征点的匹配基于特征点的匹配是指通过对图像进行特征提取，然后通过对特征点进行匹配来计算像素点的视差。
这一方法的主要优点是速度比较快，但是对于复杂的场景下，匹配误差较大，容易出现匹配失败的情况。
2.基于区域的匹配基于区域的匹配是指通过对图像进行分块，然后在每个块内进行匹配来计算像素点的视差。
对于复杂的场景，此方法可以得到更加精确的匹配结果。
但是，对于复杂的场景，该方法的计算量比较大，处理速度比较慢。
3.深度神经网络近年来，深度神经网络的发展为立体匹配的处理提供了新的思路。
基于深度神经网络的方法可以通过学习大量的图像，从而获得更加精确的匹配结果。
同时，由于神经网络是可以并行计算的，因此处理速度较快。
三、算法的比较和优缺点分析针对不同的应用场景，可以选择不同的立体匹配算法来进行处理。
通过对三种不同的立体匹配算法的比较和分析，可以得到以下的结论：1.基于特征点的匹配方法可以在处理速度和精度之间取得平衡，但是对于复杂的场景下，容易出现匹配错误的情况。
2.基于区域的匹配方法可以得到更加精确的匹配结果，但是对于复杂的场景，计算量比较大。
3.基于深度神经网络的方法可以通过学习大量的图像，得到更加精确的匹配结果。
《2024年立体匹配与点云重建关键技术的研究》范文
《立体匹配与点云重建关键技术的研究》篇一一、引言随着计算机视觉和三维测量技术的飞速发展，立体匹配与点云重建技术已成为三维重建领域中的关键技术。
立体匹配是获取物体三维信息的重要手段，而点云重建则是将立体匹配得到的数据进行整合、处理，最终生成三维模型的过程。
本文将重点研究立体匹配与点云重建的关键技术，并探讨其应用前景。
二、立体匹配技术研究立体匹配是利用两幅或多幅从不同视角拍摄的图像，通过算法提取出相应的特征点，并计算这些特征点在空间中的位置信息，从而得到物体的三维结构信息。
其关键技术包括特征提取、特征匹配和视差估计。
1. 特征提取特征提取是立体匹配的基础，其目的是从图像中提取出具有代表性的特征点。
常见的特征点包括角点、边缘点、区域等。
提取出的特征点应具有较好的区分性和稳定性，以便于后续的匹配和视差估计。
目前，常用的特征提取方法包括SIFT、SURF、ORB等。
2. 特征匹配特征匹配是将提取出的特征点进行匹配的过程。
由于两幅图像之间存在视角差异、光照变化、噪声干扰等因素，因此需要采用一定的算法进行特征点的匹配。
常见的特征匹配方法包括基于区域的匹配、基于特征的匹配和基于模型的匹配等。
其中，基于特征的匹配方法具有较高的准确性和鲁棒性。
3. 视差估计视差估计是立体匹配的核心步骤，其目的是根据匹配的特征点计算视差图。
视差图反映了物体在不同视角下的位置信息，是三维重建的重要依据。
常见的视差估计方法包括块匹配算法、区域生长算法、基于全局优化的方法等。
其中，基于全局优化的方法具有较高的准确性和鲁棒性。
三、点云重建技术研究点云重建是将立体匹配得到的视差图进行整合、处理，生成三维模型的过程。
其关键技术包括数据预处理、曲面重建和纹理映射。
1. 数据预处理数据预处理是对原始点云数据进行去噪、补全、平滑等处理的过程。
由于在实际测量过程中，可能会受到噪声、遮挡等因素的影响，导致获取的点云数据存在缺失、错误等问题。
因此，需要进行数据预处理以提高点云数据的精度和完整性。
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立体匹配十大概念综述
一、概念
立体匹配算法主要是通过建立一个能量代价函数，通过此能量代价函数最小化来估计像素点视差值。
立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解，这也是所有的病态问题求解方法。
二、主要立体匹配算法分类
1）根据采用图像表示的基元不同，立体匹配算法分为：
A、区域立体匹配算法（可获取稠密视差图。
缺点：受图像的仿射畸变和辐射畸变影响较大；像素点约束窗口的大小与形状选择比较困难，选择过大，在深度不连续处，视差图中会出现过度平滑现象；选择过小，对像素点的约束比较少，图像信息没有得到充分利用，容易产生误匹配。
）
B、基于特征的立体匹配算法（可获得稀疏的视差图，经差值估计可获得稠密视差图。
可提取点、线、面等局部特征，也可提取多边形和图像结构等全局特征。
缺点：特征提取易受遮挡、光线、重复纹理等影响较大；差值估计计算量大）
C、基于相位立体匹配算法（假定在图像对应点中，其频率范围内，其局部相位是相等的，在频率范围内进行视差估计）
2）依据采用最优化理论方法的不同，立体匹配算法可以分为：
A、局部的立体匹配算法
B、全局的立体匹配算法
三、匹配基元（match primitive）
目前匹配算法中所采用的匹配基元可以分成两大类：
1）在所有图像像素点上抽取量测描述子
A、像素灰度值（最简单、直接，但必须在同一光照条件下获得）
B、局部区域灰度函数（主要是利用求得在各种大小不同窗口中灰度分布的导数信息，描述像素点周围的结构矢量。
）
C、卷积图像符号（利用各种大小算子与图象进行卷积，用灰度梯度局部极大值或极小值作为特征信息，描述整个图像）
2）图像特征
A、过零点
B、边缘（由于边缘是图像特征位置的标志，对灰度值的变化不敏感，边缘是图像匹配的重要特征和描述子）
C、角点（虽然其没有明确的数学定义，但大家普遍认为角点，即二维图像亮度变化剧烈的点或边缘曲线上曲率极值点）
四、区域匹配算法
基本原理是给定在一幅图像上的某一点，选取该像素点邻域内的一个子窗口，在另一幅图像中的一个区域内，根据某种相似性判断依据，寻找与子窗口图像最为相似的子图，而其匹配的子图中对应的像素点就为该像素的匹配点。
一般单纯的区域匹配都遇到如下限制：
1）针对弱纹理或存在重复纹理的区域，匹配结果不好
2）该算法不适应于深度变化剧烈的场景
3）对光照、对比度和噪声比较敏感
4）子窗体的大小很难选择
五、特征匹配算法
特征的匹配算法，主要是基于几何特征信息（边缘、线、轮廓、兴趣点、角点和几何基元等），针对几何特征点进行视差估计，所以先要提取图像的特征点，尽而利用这些特征点的视差值信息来重建三维空间场景。
匹配所需要的主要步骤：图像预处理、提取特征、特征点的匹配获取稀疏视差图，如果想得到稠密的视差图，需要采用插值的方法。
六、全局匹配算法
全局立体匹配算法主要是采用了全局的优化理论方法估计视差，建立全局能量函数，通过最小化全局能量函数得到最优视差值。
全局匹配算法得到的结果比较准确，但是其运行时间比较长，不适合实时运行。
主要的算法有图割（graph cuts）、信念传播（belief propagation）、动态规划等算法。
七、局部匹配算法（个人觉得跟区域匹配类似，角度不同而已）
主要是采用局部优化方法进行视差值估计，局部立体匹配算法有 SAD，SSD 等算法，与全局立体匹配算法一样，也是通过能量最小化方法进行视差估计，但是，在能量函数中，只有数据项，而没有平滑项。
主要分为三类：自适应窗体立体匹配算法、自适应权值的立体匹配算法和多窗体立体匹配算法。
八、立体匹配约束
1）极线约束
2）唯一性约束
3）视差连续性约束
4）顺序一致性约束
5）相似性约束
九、相似性判断标准
1）像素点灰度差的平方和，即 SSD
2）像素点灰度差的绝对值和，即 SAD
3）归一化交叉相关，简称 NCC
4）零均值交叉相关，即 ZNCC
5）Moravec 非归一化交叉相关，即 MNCC
6）Kolmogrov-Smrnov 距离，即 KSD
7）Jeffrey 散度
8）Rank 变换（是以窗口内灰度值小于中心像素灰度值的像素个数来代替中心像素的灰度值）
9）Census 变换（是根据窗口内中心像素灰度与其余像素灰度值的大小关系得一串位码，位码长度等于窗口内像素个数减一）
十、评价参数
立体匹配算法是一个病态问题，一般通过建立能量函数，利用最小化能量函数，和一些约束条件，采用最优化理论方法进行求解方程。
公认的定量评价参数有：均方根误差(Root-mean-squared)和误匹配率(percentage of bad matching pixels)。