立体匹配技术浅析
基于深度学习的立体影像匹配技术研究
基于深度学习的立体影像匹配技术研究立体影像匹配技术是测量三维空间信息的重要手段。
这种技术可以产生用于建立数字模型、制作数字地球等各种应用的立体图像。
然而，在传统的立体匹配技术中，由于各种问题，如遮挡、光照变化、几何变换、噪声等，导致常规的立体匹配策略在复杂的场景下效果不可令人满意。
深度学习技术则可以利用高维空间的表示方法对立体影像匹配问题进行解决。
本文将重点介绍基于深度学习的立体影像匹配技术。
第一部分：介绍立体影像匹配立体影像匹配技术可以利用摄影等手段获得多角度视角的影像数据，通过算法实现对不同角度影像的匹配，从而生成三维立体模型。
这种技术在数字城市、地图、现代农业、智慧交通、航拍等领域有着广泛的应用。
传统的立体影像匹配技术最广泛的方法是基于区域链路匹配（SIFT，SURF和ORB）。
这些方法相对于其他的特征提取方法因为可扩展性表现出色。
但是这些方法在复杂的场景下往往效果不佳。
第二部分：传统的立体影像匹配缺点在实际应用过程中，立体影像匹配面临很大的挑战。
传统的立体影像匹配缺点包括以下几个方面：1. 遮挡问题。
当目标物体被另一个物体遮挡时，会导致部分信息无法得到匹配。
2. 光照问题。
当光照条件存在变化时，影像的灰度值也会随之变化，进而影响算法的匹配效果。
3. 几何变化问题。
当目标物体存在旋转、平移等几何变化时，会使其在不同的观测角度下产生不同形态的影像，影响立体匹配。
4. 噪声问题。
噪声是成像过程中不可避免的因素，但是立体匹配算法其强烈依赖强匹配相，有可能将噪声误判为特征点。
5. 立体影像分辨率问题。
当分辨率不高时，特征点提取的效果也会受到影响。
以上这些问题都使得传统的立体影像匹配方法在复杂的环境中难以表现良好的性能。
第三部分：深度学习应用于立体匹配问题的优势深度学习技术则可以通过神经网络的训练，识别影像中的特征点，实现自动化匹配。
与传统的立体影像匹配方法相比，基于深度学习的方法具备以下优势：1. 数据量。
《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不断发展，双目视觉技术已成为三维重建、机器人导航、自动驾驶等领域的重要技术手段。
其中，立体匹配算法是双目视觉技术的核心，其精度和稳定性直接影响着双目视觉系统的性能。
本文将介绍基于双目视觉的立体匹配算法的研究现状、原理及应用，并探讨其在实际应用中的优化与改进。
二、双目视觉的立体匹配算法研究1. 算法概述双目视觉的立体匹配算法是通过分析两个相机从不同视角获取的图像，从而恢复出场景的三维信息。
立体匹配算法主要包括特征提取、特征匹配和视差计算三个步骤。
其中，特征提取是提取出两幅图像中的有用信息，特征匹配则是根据一定的匹配准则，将两幅图像中的特征进行匹配，最后通过视差计算得到场景的三维信息。
2. 算法原理立体匹配算法的原理是基于视差原理，即同一场景从不同视角观察时，物体在左右图像中的位置会有所偏差。
通过比较两幅图像中对应位置的像素或特征，可以计算出视差，从而得到场景的三维信息。
在特征提取阶段，算法会提取出两幅图像中的关键点或特征描述符，如SIFT、SURF等；在特征匹配阶段，算法会根据一定的匹配准则，如欧氏距离、互信息等，将两幅图像中的特征进行匹配；在视差计算阶段，算法会根据匹配结果计算出视差图，从而得到场景的三维信息。
三、立体匹配算法的应用双目视觉的立体匹配算法在多个领域得到了广泛应用。
在机器人导航领域，可以通过双目视觉系统实现机器人的三维环境感知和避障；在自动驾驶领域，可以通过双目视觉系统实现车辆的自主驾驶和道路识别；在三维重建领域，可以通过双目视觉系统实现场景的三维重建和模型构建。
此外，立体匹配算法还可以应用于虚拟现实、人机交互等领域。
四、立体匹配算法的优化与改进针对立体匹配算法在实际应用中存在的问题，如匹配精度低、计算量大等，研究人员提出了多种优化与改进方法。
首先，可以通过改进特征提取算法，提取出更鲁棒、更丰富的特征信息；其次，可以通过优化匹配准则和匹配策略，提高匹配精度和计算效率；此外，还可以通过引入深度学习等技术，实现更准确的特征匹配和视差计算。
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。
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》
《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不断发展，双目视觉技术作为一种重要的三维信息获取手段，已经广泛应用于机器人导航、三维重建、物体识别和虚拟现实等领域。
而立体匹配作为双目视觉技术的核心问题，其算法的优劣直接影响到双目视觉系统的性能。
因此，本文旨在研究基于双目视觉的立体匹配算法，并探讨其在实际应用中的效果。
二、双目视觉系统概述双目视觉系统通过模拟人眼的视觉机制，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，然后通过立体匹配算法对两幅图像进行匹配，从而恢复出场景的三维信息。
双目视觉系统主要由相机标定、图像获取、立体匹配和三维重建四个部分组成。
三、立体匹配算法研究3.1 立体匹配算法概述立体匹配是双目视觉系统的核心问题，其目的是在两幅图像中找到对应的特征点。
常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法和基于相位的匹配算法等。
3.2 基于双目视觉的立体匹配算法本文研究了一种基于双目视觉的立体匹配算法，该算法通过提取两幅图像中的特征点，然后利用特征点的相似性进行匹配。
在特征提取阶段，采用SIFT算法提取图像中的关键点，并计算关键点的描述子。
在匹配阶段，利用描述子之间的相似性进行匹配，并通过一定的约束条件剔除错误匹配点。
3.3 算法优化及性能分析针对立体匹配算法中的错误匹配问题，本文提出了一种基于视差连续性和唯一性的优化方法。
通过引入视差连续性和唯一性约束，可以有效地剔除错误匹配点，提高匹配精度。
同时，本文对算法的性能进行了分析，包括算法的时间复杂度和空间复杂度等方面。
四、应用研究4.1 三维重建应用通过将本文研究的立体匹配算法应用于三维重建领域，可以有效地恢复出场景的三维信息。
本文采用多个相机从不同角度获取场景的图像信息，然后利用本文研究的立体匹配算法对图像进行匹配，并采用三维重建算法恢复出场景的三维模型。
4.2 机器人导航应用本文还将研究的立体匹配算法应用于机器人导航领域。
《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在多个领域如机器人导航、地形测绘、虚拟现实等得到了广泛应用。
立体匹配是点云重建的关键步骤之一，其准确性直接影响到点云重建的精度和效果。
本文旨在研究立体匹配与点云重建的关键技术，为相关领域的研究和应用提供理论依据和技术支持。
二、立体匹配技术研究立体匹配是利用两幅或多幅具有视差的图像，通过匹配算法获取场景的三维信息。
其关键技术包括特征提取、相似性度量、匹配策略等。
1. 特征提取特征提取是立体匹配的第一步，主要目的是从图像中提取出能够有效反映场景结构的信息。
常用的特征包括点特征、线特征、面特征等。
针对不同场景和需求，选择合适的特征提取方法对于提高立体匹配的精度和效率至关重要。
2. 相似性度量相似性度量是衡量两幅图像中对应点或区域相似程度的方法。
常用的相似性度量包括灰度差绝对值、平方差、归一化互相关等。
针对不同的特征提取方法和应用场景，选择合适的相似性度量方法能够提高匹配的准确性和鲁棒性。
3. 匹配策略匹配策略是决定如何进行匹配的方法，包括全局匹配和局部匹配。
全局匹配考虑整个图像的视差信息，具有较高的精度，但计算量大；局部匹配则针对图像中的特定区域进行匹配，计算量较小，但可能存在误匹配现象。
在实际应用中，需要根据具体需求选择合适的匹配策略。
三、点云重建技术研究点云重建是通过立体匹配等技术获取场景的三维点云数据，进而构建出场景的三维模型。
其关键技术包括数据预处理、配准融合等。
1. 数据预处理数据预处理是对获取的原始点云数据进行去噪、滤波、补全等处理，以提高点云数据的精度和完整性。
常用的预处理方法包括统计滤波、几何滤波、深度学习等方法。
2. 配准融合配准融合是将多个部分的点云数据融合成一个完整的三维模型的过程。
其关键技术包括配准算法和融合策略。
配准算法包括基于特征的配准、基于变换模型的配准等；融合策略则需要考虑数据的几何结构、拓扑关系等因素，以保证融合后的模型具有较好的精度和效果。
基于无人机影像的立体匹配技术与处理流程
基于无人机影像的立体匹配技术与处理流程近年来，随着无人机技术的飞速发展，无人机影像在各个领域得到了广泛应用。
其中，基于无人机影像的立体匹配技术成为其中一项重要研究课题。
本文将从技术原理、影像处理流程以及应用案例等方面进行探讨，以帮助读者更好地了解基于无人机影像的立体匹配技术。
一、技术原理基于无人机影像的立体匹配技术是一种通过对无人机获取的影像进行处理和分析，实现对地物三维形态的重建和测量的方法。
这一技术的实现基于立体匹配原理，即通过对同一个地物在不同位置获取的影像进行匹配，从而获取地物的三维信息。
在实际应用中，无人机会以不同的角度和高度飞行，拍摄多个角度的影像。
然后，通过对这些影像进行特征提取和匹配，找到共同的地物点，建立起它们之间的对应关系。
最后，利用对应关系和摄像机的几何关系，推导出地物的三维坐标信息。
二、影像处理流程基于无人机影像的立体匹配技术的实现过程通常包括影像预处理、特征提取和匹配以及地物三维重建三个主要步骤。
首先，进行影像预处理。
这一步骤主要包括去除影像中的噪声、改善影像的对比度和亮度以及校正摄像机畸变等。
这些预处理的目的是为了减少匹配时的误差，提高匹配的精度。
接下来，进行特征提取和匹配。
在这一步骤中，需要对影像中的特征点进行提取，并找到它们在不同影像中的对应关系。
一般常用的特征点提取算法有SIFT、SURF等。
通过计算这些特征点的描述子，并进行特征匹配，就可以建立起影像之间的对应关系。
最后，进行地物三维重建。
利用对应关系和摄像机的几何关系，可以进行地物的三维坐标计算。
常用的方法有三角测量法和基于立体视觉的方法等。
通过这些方法，可以获取地物的三维结构，并生成精确的三维模型。
三、应用案例基于无人机影像的立体匹配技术在许多领域都得到了广泛应用。
下面以建筑测量和地质勘探为例，说明该技术的实际应用。
在建筑测量方面，基于无人机影像的立体匹配技术可以快速、准确地获取建筑物的三维结构。
通过对建筑物周围不同角度和高度的影像进行处理，可以得到建筑物的高度、面积等信息。
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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立体匹配算法简介
立体匹配算法分类——基于全局约束算法
基于全局约束算法利用对应扫描线或整个图像数据信息进行计算,着重解决 图像中不确定区域的匹配问题,能到达全局最优解. 全局最优算法的本质是将 对应点的匹配问题转化为寻找某一能量函数的全局最优问题,通常跳过代价 聚合步骤,直接计算视差值. 这类算法的核心环节包括:1) 能量函数构造方 法;2) 能量函数优化求解策略. 4) 其他全局算法：A协作算法的灵感源于人类视觉计算模型,其所用的非线 性迭代操作在整体行为上类似于全局算法.B非线性扩散算法的研究热点集 中在提高遮挡问题的处理性能上.C置信度传播算法，此算法能得到全局算 法的精度和局部算法的效率.
立体视觉的基本原理
立体视觉系统的组成
(5)深度确定
根据立体匹配的结果，计算出图像对应点的视差值，然 后根据视差值得到图像的深度信息。
(6)三维重建
立体视觉的最终目的是为了恢复景物可视表面的完整信 息 ，即三维重建。
立体匹配算法简介
立体匹配
立体匹配一直是三维场景结构信息获取的研究热 点之一,其基本原理是从两个视点观察同一景物以 获取立体像对,匹配出相应像点,从而计算出视差 并获得三维信息. 20 世纪80 年代,美国麻省理工 学院的Marr 提出了一种视觉计算理论并应用在双 目匹配上,使两张有视差的平面图产生具有深度的 立体图形,从而奠定了立体视觉发展的理论基础。
立体匹配算法简介
立体匹配算法分类——基于局部约束算法
基于局部约束算法利用兴趣点周围的局部信息进行计算,涉及信息量较少,相 应的计算复杂度较低, 但其对噪声较敏感,对无纹理区域、视差不连续区域和 遮挡区域匹配效果不理想。 3) 相位匹配算法：基于傅立叶平移定理的相位匹配算法的本质，是对带通 滤波后的时/ 空2频域定位性的基元信号相位信息进行处理而得到像对间的 视差。究其本质,相位匹配就是寻找局部相位相等的对应点。
立体视觉的基本原理
立体视觉的研究内容与基本原理
获取空间三维场景的距离信息是计算机视觉研究 中最基础的内容。立体视觉的基本原理是从两个 (或多个)视点观察同一景物,以获取在不同视角下 的感知图象,通过三角测量原理计算图象象素间的 位置偏差(即视差)来获取景物的三维信息,这一过 程与人类视觉的立体感知过程是类似的。
立体匹配算法简介
立体匹配中的约束分类——几何约束
基于图像几何的约束的依据主要是图像获取过程 中的几何学和光度测定学原理。 1) 极线约束 2) 唯一性约束 3) 几何相似性约束 4) 光度测定学相容性约束
立体匹配算法简介
立体匹配中的约束分类——场景约束
基于场景的约束的依据主要是利用典型场景中物体的某 些共同性质 。 1) 视差光滑性约束 2) 轮廓视差约束 3) 特征相容性约束 4) 顺序约束 5) 互对应约束 6) 相位约束 7) 视差范围约束 8) 视差梯度范围约束
计算机视觉技术简介
计算机视觉发展简史
20世纪50年代归入模式识别----主要集中在二维图像分析和识别 上，如光学字符识别，工件表面、显微图片和航空图片的分析和 解释等。 60年代，Roberts积木世界理论----开创了以理解三维场景为目 的的三维计算机视觉的研究。 70年代，Marr计算视觉理论----第一个较为完善的视觉系统框架， 分三个层次进行处理。 80年代以后，蓬勃发展----新概念、新方法、新理论不断涌现， 如基于感知特征群的物体识别理论框架，主动视觉理论框架，视 觉集成理论框架等。
立体匹配算法简介
立体匹配算法分类——基于局部约束算法
基于局部约束算法利用兴趣点周围的局部信息进行计算,涉及信息量较少,相 应的计算复杂度较低, 但其对噪声较敏感,对无纹理区域、视差不连续区域和 遮挡区域匹配效果不理想。 1）区域匹配算法：本质上,基于光度测量学不变性原理的区域匹配算法,常 以邻域窗的灰度为匹配基元,以相关程度作为判别依据,可以得到较稠密的 视差图。灰度相关性算法的研究主要集中在匹配代价聚合的窗口构建上,区 域匹配算法的一个突出缺点是,对无纹理区域常常由于相关函数变化的锐度 不够以及难于保留深度不连续特性,不能取得精确的匹配结果 。
立体匹配算法简介
立体匹配算法分类——基于全局约束算法
基于全局约束算法利用对应扫描线或整个图像数据信息进行计算,着重解决 图像中不确定区域的匹配问题,能到达全局最优解. 全局最优算法的本质是将 对应点的匹配问题转化为寻找某一能量函数的全局最优问题,通常跳过代价 聚合步骤,直接计算视差值. 这类算法的核心环节包括:1) 能量函数构造方 法;2) 能量函数优化求解策略. 3) 人工智能算法：Marr 提出的重要理论之一是立体视觉的不确定性,而且 立体匹配问题可以看作是代价函数的优化问题. 智能算法的基本思想是在 约束条件下, 首先建立以基元匹配的相似性条件和相容性条件为基础的最 优准则;然后进行点集的最优匹配搜索, 使各基元的相似性和相容性达到总 体最优.
立体视觉的基本原理ຫໍສະໝຸດ 立体视觉系统的组成(3)特征提取
为了得到匹配赖以进行图象特征的提取，目前尚没有一 种普遍适用的理论可运用于图象特征的提取,从而导致了 立体视觉研究中匹配特征的多样性。
(4)立体匹配
立体视觉中最重要也是最困难的问题，其基本原理是从 两个视点观察同一景物以获取立体像对,匹配出相应像点, 从而计算出视差并获得三维信息。20 世纪80 年代,美国 麻省理工学院的Marr 提出了一种视觉计算理论奠定了立 体视觉发展的理论基础。
立体视觉的基本原理
立体视觉系统的组成
(1)图象获取
图象获取的方式主要取决于应用的场合和目的 。获取立 体图象时不但要满足应用要求,而且要考虑视点差异、光 照条件、摄象机性能以及景物特点等因素的影响,以有利 于立视计算。
(2)摄象机标定
确定摄象机的位置、属性参数和建立成象模型,以便确定 空间坐标系中物体点同它在图象平面上象点之间的对应 关系。建立一个有效的摄象机模型,除了能够精确地恢复 出空间景物的三维信息外,还有利于解决立体匹配问题。
立体匹配算法简介
立体匹配算法分类——基于全局约束算法
基于全局约束算法利用对应扫描线或整个图像数据信息进行计算,着重解决 图像中不确定区域的匹配问题,能到达全局最优解. 全局最优算法的本质是将 对应点的匹配问题转化为寻找某一能量函数的全局最优问题,通常跳过代价 聚合步骤,直接计算视差值. 这类算法的核心环节包括:1) 能量函数构造方 法;2) 能量函数优化求解策略. A：基于神经网络的匹配算法，该算法的本质是根据所构建网络的形式,通 过迭代学习算法将匹配代价函数及其匹配固有约束转化成能量最小化寻优 过程,网络的动态变化过程是多个约束的极小化实现过程.B：基于遗传算法 的匹配算法，该算法的本质是根据采用的匹配基元和基因构建策略,将问题 的解编码到染色体中,考虑匹配约束构造适当的适应度函数,利用进化机制 获得匹配最优解,是一种利用自然选择和进化思想在高维空间中寻优的方法. 此类算法性能差异主要体现在4 个方面:1) 基因构建策略;2) 染色体编码方 式;3) 匹配约束下适应度函数的构建;4) 进化机制的实施.
立体匹配技术浅析
计算机应用技术2008级研究生 姚刚
提纲
计算机视觉技术简介 立体视觉的基本原理 立体匹配算法简介 立体匹配技术的发展趋势
计算机视觉技术简介
计算机视觉
计算机视觉是研究用计算机和成像设备来模拟 人和生物视觉系统功能的技术学科,其目标是从 图像或图像序列中获取对外部世界的认知和理 解,即利用二维图像恢复三维环境中物体的几何 信息,比如形状、位置、姿态、运动等,并能描 述、识别与理解。
立体匹配算法简介
立体匹配算法分类——基于局部约束算法
基于局部约束算法利用兴趣点周围的局部信息进行计算,涉及信息量较少,相 应的计算复杂度较低, 但其对噪声较敏感,对无纹理区域、视差不连续区域和 遮挡区域匹配效果不理想。 2) 特征匹配算法：本质上,基于几何不变性原理的特征匹配算法克服了区域 匹配算法对深度不连续和无纹理区域敏感的缺点,特别是由于特征基元的统 计特性和数据结构的规则性,使其适合于硬件设计。按匹配基元的特征可分 为全局特征和局部特征两大类.全局特征包括多边形和图像结构等,多与下 文中的全局算法混合使用;局部特征算法常用点、边缘、线段、小区域或局 部能量等图像信息作为匹配基元,对噪声不敏感,可以得到较精确的匹配 。 特征匹配主要存在两点不足及其改进措施:其一,图像特征的稀疏性决定特 征匹配只能得到稀疏视差图,要得到稠密视差需附加较为复杂的插值过程。 其二,特征匹配结果的性能紧密依赖于特征提取的精度。
立体匹配算法简介
立体匹配算法分类——基于全局约束算法
基于全局约束算法利用对应扫描线或整个图像数据信息进行计算,着重解决 图像中不确定区域的匹配问题,能到达全局最优解. 全局最优算法的本质是将 对应点的匹配问题转化为寻找某一能量函数的全局最优问题,通常跳过代价 聚合步骤,直接计算视差值. 这类算法的核心环节包括:1) 能量函数构造方 法;2) 能量函数优化求解策略. 1) 动态规划算法：本质是在左右图像对应扫描线上寻找最小匹配代价路径 的过程. 常在视差空间图中应用连续性约束和顺序约束,由全局代价函数决 定匹配代价,规划出的路径由趋于具有最小代价的匹配点集合构成. 动态规 划算法能有效降低计算复杂度. 动态规划算法为局部无纹理区域提供了全 局支持,从而提高了匹配精确度. 动态规划算法的最大局限是不能有效融合 水平和垂直方向连续性约束.
计算机视觉技术简介
视觉系统的三个层次
低层阶段 ：基于图像特征提取及分割 中层阶段 ：基于物体的几何模型与图像特性表达 高层阶段 ：基于景物知识的描述、识别与理解
计算机视觉技术简介
计算机视觉技术的应用
(1)工业机器人、移动机器人导航、安全监测、监测跟踪、 运动分析、工业产品农作物食品检测、智能交通系统、 娱乐、指纹识别、人脸识别。 (2)基于内容的图像数据查询、基于内容的图像自动索引 等成为很热门的研究和应用课题,可应用于数字图书馆、 体育图像自动分析、运动物体自动跟踪等系统,根据物体 的二维图像提取相应的特征不变量进行识别和分类也是 一个十分重要的研究方向。同时,三维物体识别也开始进 入了实用阶段。