基于雙目視覺的三維重建算法研究.pdf

1、立體匹配是從同一場景獲得的兩幅或者多幅圖像中尋找相應的匹配點，計算視差值，進而獲得圖像各點的深度信息，從而達到三維重建的目的。立體匹配是計算機視覺領域的研究熱點，雖然目前已經(jīng)涌現(xiàn)了許多立體匹配算法，但仍然有許多問題亟需解決，特別是在光照不均、低紋理區(qū)域、深度不連續(xù)區(qū)域等方面，效果往往不夠理想。本論文對上述問題進行了詳細的分析和研究，致力于提高匹配精度，降低誤匹配率。
　　論文首先介紹了基于雙目視覺的三維重建算法的研究背景和意義，總

2、結了國內外立體匹配技術的發(fā)展歷程和現(xiàn)狀；然后重點分析了立體匹配的基本原理：1）雙目攝像機的成像原理和攝像機的標定方法；2）立體匹配算法實現(xiàn)過程中的約束條件和評價標準，并對傳統(tǒng)的局部立體匹配算法的實現(xiàn)過程進行了分析。
　　其次，針對基于雙邊濾波的立體匹配算法時間復雜度較高的缺點，本文利用自適應流形濾波對初始匹配代價進行聚合，在保邊緣的同時降低了時間復雜度。具體作法是：使用顏色項和梯度項作為匹配代價函數(shù)，建立匹配代價空間，并利用自適應

3、流形濾波實現(xiàn)匹配代價的聚合過程，以有效地保持圖像邊緣。在視差優(yōu)化方面，利用背景填充法對左右一致性檢測標記出的誤匹配點進行視差填充，并利用權重中值濾波算法對填充后的視差圖進行優(yōu)化。仿真實驗結果表明，本文算法在能夠在保持較高匹配精度的同時，降低時間復雜度。
　　論文最后針對傳統(tǒng)局部立體匹配算法在深度不連續(xù)區(qū)域和低紋理區(qū)域匹配精度不高的問題，提出了一種基于SIFT描述子的自適應權重立體匹配算法。算法首先采用梯度域的幅值和相位獲取初始匹配