基于区域生长的时间规整立体匹配算法
８２ 福建电脑 ２０１０年第３期
基于区域生长的时间规整立体匹配算法
傅青山．雷仲魁
（南京航空航天大学无人机学院江苏南京２１００００ １
【摘要】：针对立体匹配过程中存在的不确定性和模糊性，本文提出先利用匹配的边缘特征点对极线进行初分割。然
后利用区域生长算法进行颜色分段，在颜色段的基础上进行时间规整的立体匹配算法。根据外板线约束，在视差范围窗口内 采用颜色相似极大得到长度不相等的两个像素段作为相容的匹配序列．利用动态规划方法及连续性约束寻找一条最佳的匹
配路径，根据回溯得到匹配路径及其坐标值得到高密度视差图。实验结果表明该算法具有良好的匹配效果。
【关键词】：区域生长；立体匹配；ＤＷＴ；动态规划
引言 立体匹配问题是计算机视觉研究的热点问题之一．它是利
用计算机来模仿人类通过眼睛线索感知距离的一种方法 其中 关键的一点是解决图像上的视差计算问题．以此来恢复点的三
维坐标．进而试图重建物体的三维表面信息。目前所采用的立体 匹配方法大致可以分为两类：（１）基于区域灰度相关性的方法ｎ１
『２１，该方法可以得到稠密的视差图，但是其匹配的精确度要受到
窗口大小、纹理和光照反射的影响，而且具有可观的时间复杂 度；ｆ２）基于图像特征的匹配『３１ ，该方法更多地强调利用空间景
物的结构信息来解决匹配的歧义性．匹配特征主要为线状特征、
角特征、区域特征等．该方法只能得到稀疏可靠的视差图。动态 规划法在立体匹配中得到了普遍的应用，文献『５惨考了语音信 号处理中的时问规整算法（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｔｉｍｅ Ｗａｒｐｉｎｇ，ＤＴＷ），以灰
度段作为匹配的基元．算法简便．利于匹配．但其灰度分段在遮 挡、光照不均和畸变的情况下会产生误分段；文献ｆ６１采用一种模
糊逻辑的方法先是进行边缘点的检测．把极线上边缘点之间的 像素都划分为一个段．然后做左右图像相容段上像素的匹配．这
样特征点匹配的准确性对整个视差图的准确性起着至关重要的
作用，且在噪声、遮挡及透视等因素影响比较严重的情况下，特 征点的精确匹配会受到干扰；文献『７１提出一种基于自适应窗口
的时间规整算法．但是没有利用像素的彩色信息和梯度信息．而 且也只是采用效果不好的比较灰度大小来分段 Ｋｏｓｃｈａｎ和
Ｒｏｄｅｈｏｒｓｔ（１９９７）认为用彩色信息代替灰度信息．立体匹配结果的 准备率能够提高２０％一２５％。为了得到精确度更高的视差图．本
文提出一种基于区域生长的时间规整立体匹配算法．先用边缘 点对极线初分段．再把待匹配图像的边缘点分段结果用区域生
长方法分割为大小不等的匹配区域序列．类似于待匹配的模板。
在图像对中的另一幅图像的视差范围的窗口中利用区域生长方 法生成若干个匹配序列．再利用颜色极小选择最佳的匹配序列．
以此两个区域作为匹配基元．再利用Ｄ 算法对匹配序列进行
基于动态规划的整体匹配。 １、区域生长方法的匹配序列划分与获取 本文基于颜色段的立体匹配算法．是将图像对中对应极线
上的图像信息按颜色信息进行分段．以颜色段作为匹配基元．利
用Ｄ聊（ｄｙｎａｍｉｃ ｔｉｍｅ ｗａｍｉｎｇ）方法进行匹配 以颜色段作为匹
配基元比点基元覆盖的图像空问要大．可以减少误匹配发生的
几率，更容易进行匹配．而且这种方法比基于特征线段、二次曲 线或任意平面代数曲线的方法计算起来要简便得多。我们希望
能够得到图像对中视差值比较相近的区域来进行匹配．这两个
区域可以称之为左右”匹配序列”。因为存在遮挡的问题，所以左
右匹配序列的尺寸并不一定相同．不可能也不应该试图找到大
小全部相等的匹配序列区域 本文算法的设计和实现遵循如下
视觉理论的约束条件：外极线约束；匹配惟一性约束；视差连续 性约束。
考虑二种得到匹配序列的方法：ｆ１１利用像素点的灰度信息
与灰度均值的差小于设定阈值的方法对图像的像素行进行分 段；（２）通过基于特征的边界检测来确定匹配序列。文献『６１首先
获得边缘特征点的视差，然后在这些特征点视差图的约束下．对 非特征点利用灰度大小进行分段。既缩小了匹配空间．又保证了 匹配的相对准确性，获得了较好的效果，但带来的问题是．由于 特征点的视差图对整个视差图的准确性起着至关重要的作用。
且在噪声、遮挡及透视等因素影响比较严重的情况下．特征点的 精确匹配会受到干扰。文献『７１设定自适应窗口，但是没有利用颜
色信息，也只是利用灰度信息进行分段．相比来说没有利用颜色
信息的区域生长的分段方法对极线的分割效果好 １．１边缘特征点匹配
边缘特征点的匹配就是要找到一幅图像中某一扫描线上的
某个边缘特征点在另一幅图像中的对应边缘特征点．但由于在 外极线的约束下．在另一幅图像中相应扫描线上．仍然存在多个
可能匹配的边缘点．因而匹配过程具有不确定性和模糊性 匹配 之前先要进行边缘特征点的检测．按照图像边缘检测所利用的
图像信息，边缘检测方法可分为两大类：基于梯度信息的图像边
缘检测和基于相位信息的图像边缘检测 相位检测计算复杂度 比较高，实时性不好：灰度梯度信息对图像中大量的噪声非常敏
感，且随着图像的对比度和亮度的改变而发生改变。我们采用 Ｃａｎｎｖ算子，同时加入色彩梯度信息，检测的准确率得到很大提
高。 我们定义颜色梯度如下：
一８ｆ（ｘ．ｙ）
８ｘ ８ｘ＋Ｊ８ｘ Ｉ＋８ｘ ｌ Ｉ Ｉ Ｉ Ｉ
＿＋ｌ＋ＩｌＩ Ｉ Ｉ Ｉ ｌ
像素总的颜色梯度可以定义为：
（ ，Ｙ）＝ （２）
（３）
我们采用经典的Ｃａｎｎｖ算子提取图像对的色彩边缘特征．
以边缘点的色彩梯度大小、方向、边缘点的色彩梯度大小相关系
数以及边缘点的颜色相关系数等４个因素作为边缘点相似性的
度量要素。然后我们利用文献『６１的方法采用模糊理论来解决边
缘点的匹配问题．它的出发点正在于能有效地处理这种不确定
性问题的模糊性 １．２极线分段 在文献［８］ｅＯＮ出了所有的１２种颜色相似度计算方法．所有
的计算方法都输入两个矢量，计算得到一个在【Ｏ．０，１．Ｏ】之间的结
果．１．Ｏ表示两种颜色完全相同．０．０表示两种颜色完全不相同。
『９１对这１２种方法进行了对比实验，证明了绝对值指数方法是最 优的。绝对值指数方法定义如下： 厂 ｐ 、 （ ， ）＝ｅｘｐＩ一 ∑ 一 ＩＪ ｆ４）
２０１０年第３期 福建 电脑 ８３
和 是两个Ｐ维颜色矢量，在ＲＧＢ颜色空间中每个点的
颜色由红绿蓝三个元素的矢量表示，所以ｐ＝ ５ ，是颜色相
似度，其中ｆｌ＞Ｏ。为了减小计算的复杂度，而且不影响计算结果，
本文中我们对绝对值指数方法进行一些改变。直接用绝对值差
的和来表征两个像素颜色的相似性。即：
（ ， ）： 』 一 ｆ （５）
ｌ 区域生长方法［１Ｏｌ将图像以像素为基本单位来进行操作。分
割步骤如下：
１、对图像进行逐行扫描，找出尚没有归属的像素；
２、以该像素为中心检查它的领域像素，即将领域中的像素 逐个与它比较，如果颜色差小于预先确定的阈值，将它们合并；
３、以新合并的像素为中心。返回到步骤２，检查新像素的领
域。直到区域不能进一步扩张； 返回到步骤１．继续扫描直到不能发现没有归属的像素．刚
结束整个生长过程
采用上述方法得到的结果对区域生长起点的选择有较大的
依赖性。为了克服这个问题可以我们采用下面的改进方法： １、设颜色差的阈值为Ｏ，用上述方法进行区域扩张，使颜色
相同像素合并： ２、求出所有领接区域之间的平均颜色差．并合具有最小颜
色差的邻接区域： ３、设定终止准则．通过反复进行上述步骤２中的操作将区
域依次合并直到终止准则满足为止。
另外．当图像中存在缓慢变化的区域时．上述方法有可能将 不同区域逐步合并而产生错误．为了克服这个问题．不用新像素
的颜色值去与领域像素的颜色值比较．而用新像素所在区域的 平均颜色去与各个领域像素的颜色进行比较。
在实际应用区域生长方法时需要解决３个问题：选择或确
定一组能正确代表所需区域的种子像素：确定在生长过程中能 将相邻像素包括进来的准则：制定让生长过程停止的条件或准 则。图像经过边缘特征点匹配后，得到图像极线各线段的的大体
分布．可以利用代表各线段分布的边界信息自动获得种子点。同
时这些边界点还可以作为生长停止的约束条件为生长过程提供
潜在的线段模型。具体的生长过程如下：（１）对应用边缘特征匹 配后的图像进行标记．取同一极线上两个边缘点的中心为种子
点，计算该种子点与其左右像素（ｘ，ｙ）的颜色距离，如果该距离小
于阈值Ｔ且生长还未到该线段的边界．则使其与种子点相同．同 时将（ｘ，ｖ）压人堆栈：（２）从堆栈中取出１个像素，把它当作种子
点．重复步骤（１），直到堆栈为空时，该区域生长过程结束。阈值
Ｔ的选择则与种子点的选择有关．以每个线段的种子点为中心 取一个小窗口．窗口的大小可调．分别计算窗口中像素点与中心
像素点的颜色距离。统计最大颜色距离值和方差，阈值则为最大
颜色距离值与方差之差 每两个边缘点中问一次生长后剩下的 部分再用其中心点作种子点生长出新的线段。
１＿３匹配序列获取 对右目图像某一极线进行分割后．接下来在左目图像对应
极线上寻找像素段的相容匹配区域。设矢量ｆ（ｘ，ｙ】是右目图像ｆｘ， ｖ１点处的ＲＧＢ矢量，即：
／（ ）＝（ （ ），厂Ｇ（ ）， （ ）） （６）
Ｒ＝｛ｆ ． ．． ｌ为右目图像某一极线上分割出的一个颜色
段．设匹配最大视差为ｄ．在左目图像中定义窗Ｉ：１ Ｌ＝
（《 十ｐ…，ｅ＋ｍ，…，ｅ＋ｍ ），所以与右图像中Ｒ颜色段相容的左图像中
的匹配序列一定是Ｌ的一个子集。我们同样对Ｌ进行区域生长分
割，得到几个颜色段，记为 ，ｋ就是与Ｒ相容的匹配序列的候选
序列族。我们取Ｌ，中与Ｒ最相关的序列就是与Ｒ相容的匹配序列。
相容匹配序列的方法通过段之间的颜色相似性来进行。 最相关序列Ｌ由（Ｌ＝ｍｉｎ ｌｌ Ｓ（ —Ｒ）：ＩＩ，ｋ＝Ｏ，１，…．Ｋ）确定。
有的图形利用边缘特征点分出来的段在某一区域都是像素很少
的段．在这种情况我们就要先进行段的合并，保证段在某一长度
之内。 ２、基于ＤＷＴ的颜色段匹配
得到了右图像中的序列Ｒ和它在左图像上的相容序列Ｌ．
我们利用ＤＷＴ算法对这两个序列进行匹配。对右图像中极线上
的所有分割．首先我们选取长度最长的段先进行匹配．这样做不 仅可以尽可能地避免匹配过程中的遮挡情况．而且可以缩小剩
余段的匹配搜索范围．剩余段的匹配在该段的左、右部分分别进
行。也同样先选长度最长的段进行匹配，像这样一直循环下去．
直到所有颜色段都完成匹配过程为止 为了使颜色段的匹配达到最佳效果．本文采用ＤＴＷ算法．
其核心思想是对匹配过程进行动态规划。设一个二维直角匹配
坐标系，把右匹配序列Ｒ作为横坐标，坐标范围为ｆ０，…，Ｍ）；把 左匹配序列Ｌ作为纵坐标，坐标范围为（０，…，Ｎ）。横坐标和纵坐
标上各点所组成的网格中．每一个交叉点表示左右匹配序列中
可能匹配的一个点对ｆｍ，ｎ）。ＤＰ算法可以归结为寻找一条通过此 网格中若干匹配交叉点的连续的路径。路径不是随意选择的．根
据约束条件中的连续性原则．匹配序列内各点的先后次序不必
改变．因此所选的路径必定从左下角某点出发．在右上角某点结 束
在使用Ｄ咧算法进行匹配之前．我们要定义两个像素点的 失真距离，失真距离越小颜色相似度就越高。设和分别是Ｒ和
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。此外，机器人视觉、自动驾驶和虚拟现实等领域的快速发展，也对基于深度学习的立体匹配算法提出了更高的要求和挑战。
gc立体视觉匹配原理
gc立体视觉匹配原理
GC（Graph Cuts）立体视觉匹配是一种基于图论的立体匹配方法。它的基本原理是利用图论中的最小割/最大流算法来求解立体匹配问题。
在立体视觉中，两个或多个摄像机从不同的角度拍摄同一场景，然后通过匹配对应像素点来恢复三维信息。匹配过程可以使用多种算法，其中GC算法是一种比较常用的方法。
GC算法的基本思想是将立体匹配问题转化为图的最小割问题，通过求解最小割来得到最优的匹配结果。具体来说，GC算法将左、右两幅图像分别视为源点和汇点，它们之间的匹配关系可以用一条有向边来表示。边的权重代表了两个像素点之间的相似度或差异度。然后，通过最小割算法找到一条路径，使得路径上的边的权重之和最小，同时满足左右两边的像素点按照路径顺序匹配。
GC算法的优点在于它能够处理复杂的场景和光照变化，并且能够得到连续且平滑的视差图。但是，它也存在计算复杂度较高、对噪声敏感等缺点。为了提高匹配精度和降低计算复杂度，一些改进的GC算法被提出，如基于区域生长的GC算法、基于动态规划的GC算法等。
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。为了解决低纹理区域匹配问题，可以引入其他图像特征（如深度、法线等）进行辅助匹配，或者利用图像边缘信息来增强匹配的准确性。
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）
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。同时，处理速度也比较快。但是，训练神经网络需要大量的时间和计算资源。
立体匹配方法
- 1 - 立体匹配方法
立体匹配方法是计算机视觉中常用的一种技术，用于将多张图像中对应的像素点进行匹配，从而得到物体的三维模型。在匹配的过程中，需要考虑到图像间的视差以及图像中的噪声等因素，因此需要采用一定的算法来解决这些问题。
目前常用的立体匹配方法包括基于区域的方法、基于特征点的方法和基于深度学习的方法。其中，基于区域的方法主要通过计算图像中的灰度值和梯度等信息来匹配对应的像素点，但是这种方法容易受到图像中的纹理和光照等因素的影响。基于特征点的方法则是通过提取图像中的关键点，如角点和边缘点等，来进行匹配。但是这种方法可能会忽略图像中其他重要的信息，如纹理和颜色等。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的立体匹配方法也得到了广泛的应用。这种方法通过训练神经网络来实现像素点的匹配，可以有效地解决图像中的噪声和复杂纹理等问题。
总之，立体匹配方法是计算机视觉中重要的一种技术，不仅可以用于三维重建和物体识别等领域，也可以在机器人导航和自动驾驶等领域中发挥重要作用。
立体视觉基于区域匹配算法硬件实现研究开题报告
哈 尔 滨 师 范 大 学
学士学位论文开题报告
论文题目：立体视觉基于区域匹配算法硬件实现研究
学生姓名：朱广杰
指导教师：李丽萍
年 级：06级
专 业：计算机科学与技术
2010年3月1日
课题来源：
指导教师李老师指定题目
课题研究的目的和意义：
立体视觉及其匹配技术在我们周边的很多领域都有广泛的应用如：军事、航天、数字化医学、现代工业设计、商业、娱乐、教育以及传媒等。通过对它的研究还可以促进传感器技术、计算机技术、图像处理技术、机器人技术、人工智能和模式识别等相关学科领域的发展，同时也可以为人类逐步认识自身的视觉机制，逐步解开人类视觉的奥秘打下坚实的基础。
因此立体视觉基于区域匹配算法作为立体视觉非常重要的一类匹配技术，因此对立体视觉及其匹配技术的研究变得很重要与必要。对于提高其他区域匹配算法实时性也具有重要借鉴意义。
但是立体视觉基于区域的视差搜索算法的一个重要缺点就很繁琐计算工作量大,以N ×N 大小的灰度图像，相关窗口尺寸为W ×W ,视差搜索范围为D 为例，直接计算的复杂度为O( N2W2 D) 。直接影响它们效率的各个因素已经成为了影响其广泛应用的一个重要因素。所以我们要对算法进行研究，找出更好的算法并优化实现，从而更灵活的应用到我们的实际研究中去。
国内外同类课题研究现状及发展趋势：
立体视觉研究是通过立体投影关系来恢复物体的三维信息,是人类视觉成像的模拟, 同时立体视觉还是一门交叉学科，它与认知心理学和视觉神经系学都密切相关，因此现已成为最热门的研究课题之一。立体视觉问题的彻底解决面临着理论和实践方面的挑战—自然场景和认知行为的复杂性以及视觉的定量理论需要大量实验的证明，因此立体视觉匹配算法计还存在着许多未知的理论依据。目前，匹配算法的设计是依靠视觉推理的统计理论知识解决视觉不适定问题。立体视觉匹配的研究基本分为两个方向：从理解人类视觉体融合机制出发，建立一种通用的双眼视觉模型；从实际和要求出发，建立专用的、面向对象的立体视觉系统。该文法设计的各个步骤中，将现有的匹配算法按照区域匹配、特征匹配和相位匹配进行划分。
基于区域邻接图的立体视觉边缘匹配算法
基于区域邻接图的立体视觉边缘匹配算法
李苏祺;张广军;魏振忠
【期刊名称】《光电工程》
【年(卷),期】2008(35)10
【摘 要】针对自然场景轮廓边缘的立体匹配问题,提出了基于区域邻接图的快速匹配算法.首先利用分水岭变换进行图像分割,根据分割区域边界确定图像中场景的轮廓边缘.基于由全局到局部、自上而下的分层匹配思想,匹配过程分为两步:第一步将轮廓边缘按其所属区域进行分组作为匹配基元进行匹配,匹配过程中根据边缘所属区域的位置,尺寸和灰度特征建立区域约束,并在边缘特征角点的引导下,按照区域邻接图采用类似区域生长的匹配策略实现边缘匹配,区域约束大大减少了边缘特征匹配的搜索空间、优化了匹配顺序.第二步则根据边缘匹配结果,以已匹配的边缘特征角点为基准点,在其引导下实现其他边缘点的快速立体匹配.实验结果表明,该算法匹配正确率能达到93%以上,是一种快速有效的立体匹配算法.
【总页数】6页(P92-97)
【作 者】李苏祺;张广军;魏振忠
【作者单位】北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京,100083;北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京,100083;北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院,北京,100083
【正文语种】中 文
【中图分类】TP391 【相关文献】
1.基于双邻接图正交近邻保持投影的人脸识别算法 [J], 薛潇宇;马小虎
2.基于改进SLIC与区域邻接图的高分辨率遥感影像建筑物提取 [J], 蔡淑宽;刘金清;施文灶;陈存弟;何世强;周晓童;邓淑敏;吴庆祥
3.一种快速立体视觉边缘匹配算法 [J], 李德广;李科杰
4.基于图的邻接分割的虚拟网络映射算法 [J], 彭利民
5.基于改进区域邻接图的遥感图像多尺度快速分割方法 [J], 张学良;肖鹏峰;冯学智
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《2024年基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一
一、引言
随着计算机视觉技术的飞速发展，双目视觉立体匹配技术成为了计算机视觉领域中的一项重要技术。该技术通过模拟人类双眼的视觉机制，利用两个摄像机获取同一场景的两个不同视角的图像，进而实现三维场景的重建和测量。本文将介绍基于双目视觉的立体匹配算法的研究现状、基本原理、算法流程以及应用领域，并探讨其未来的发展趋势。
二、双目视觉立体匹配算法的基本原理
双目视觉立体匹配算法的基本原理是通过两个摄像机从不同角度获取同一场景的图像，然后利用图像处理技术对两幅图像进行匹配，从而得到场景中物体的三维信息。其核心问题是如何准确地找到两幅图像中对应点的位置，即立体匹配。
三、立体匹配算法流程
立体匹配算法流程主要包括以下几个步骤：图像预处理、特征提取、特征匹配和三维重建。
1. 图像预处理：对两幅输入图像进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作，以提高后续特征提取和匹配的准确性。
2. 特征提取：在预处理后的图像中提取出有用的特征信息，如边缘、角点、纹理等。这些特征信息将用于后续的匹配过程。 3. 特征匹配：根据提取的特征信息，在两幅图像中寻找对应的特征点。这是立体匹配算法的核心步骤，其准确性和效率直接影响到三维重建的效果。
4. 三维重建：根据匹配得到的对应点，通过三角测量法等算法计算出场景中物体的三维信息，实现三维重建。
四、立体匹配算法研究现状及分类
目前，双目视觉立体匹配算法已经取得了显著的进展。根据不同的匹配策略和算法思想，可以将立体匹配算法分为以下几类：基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法、基于相位的匹配算法以及深度学习下的立体匹配算法等。
五、常用立体匹配算法介绍及优缺点分析
1. 基于区域的匹配算法：该类算法通过计算两个像素区域之间的相似性来寻找对应点。优点是能够充分利用局部信息，但计算量大，对噪声敏感。
2. 基于特征的匹配算法：该类算法通过提取图像中的特征（如边缘、角点等）进行匹配。优点是计算量相对较小，对噪声和光照变化具有一定的鲁棒性。
基于区域分割的动态规划立体匹配算法
基于区域分割的动态规划立体匹配算法
汤炎甫
【摘 要】提出一种基于区域分割的动态规划立体匹配算法.首先参考图像经自适应多阈值切割之后,得到一个由区域组成的集合,并沿着各个闭合区域的边界进行动态规划跟踪,然后对于非匹配区域和区域内部分别作视差融合和视差插值处理,获得最终的稠密视差图.实验结果表明,该算法能够取得较为理想的效果,视差图横向“条纹”瑕疵和边界区域上的误匹配点明显减少,层次更加分明,整个视差图平滑性较好,匹配效率有了显著提高.
【期刊名称】《图学学报》
【年(卷),期】2015(036)001
【总页数】5页(P90-94)
【关键词】视差图;动态规划;立体匹配;区域分割
【作 者】汤炎甫
【作者单位】福州大学测试中心,福建福州350002
【正文语种】中 文
【中图分类】TP751
立体视觉技术是人们通过研究生物捕获三维空间信息的视觉系统而发展起来的一门重要的 3D显示技术，即通过借助多方位地拍摄目标图像，并合成目标的深度视差信息，以完成空间目标的立体场景信息重建[1]。立体匹配就是从两视点或多视点图像组中获取空间目标深度信息的一个重要步骤，而视差匹配的高精确度和应用实时性这两大难题吸引了诸多学者前来攻关。由匹配约束对象的差异性，通常将立体匹配算法[2]划分为两类，一类是针对像素局部小邻域来制定约束策略的局部匹配算法[3]，这类算法易于操作、运行速度快，但在遮挡区域的匹配效果较差；另一类是采用对整幅图像制定约束策略的全局匹配算法，此类算法在遮挡区域能够实现较低的误匹配率，但计算的复杂度较高，运行速率较慢，难以达到实时性要求。全局匹配算法主要包括动态规划(dynamic programming，DP)[4-5]和图切割(graph cuts，GC)[6]等。其中DP立体匹配算法能够高效地实现稠密视差图的获取，但缺乏行、列双向连续性约束的融合，视差图易出现“条纹”瑕疵，同时在非连续和遮挡区域，该算法的匹配效果有限，甚至会出现较高的误匹配率。针对DP算法的不足，Bobick和Intille[7]制定了地面控制点(ground control point，GCP)策略来约束多种子搜索路径，该算法能够较好地消除行间误匹配对全局匹配的影响，但由于未能制定有效的行间深度关系的约束策略，容易产生类“拖尾”的块状误匹配。而Wei和Quan[8]采用基于区域分割的方法来制定立体匹配约束策略，这种针对每个分割区域来填充视差值的做法能够有效地避免视差图“拖尾”现象的出现。Lin和Tomasi[9]通过多次迭代来拟合区域平面约束，此举虽然可以得到较好的拟合结果，但耗时的数据处理不利于实际应用。