阵列图像的匹配

发布时间：2017-04-09 01:16

  本文关键词：阵列图像的匹配，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：立体视觉是计算机视觉领域研究热点,经过多年发展,立体视觉已取得重大成果并获得普遍应用。一个完整的立体视觉体系包含图像获取,相机标定,特征提取,立体匹配,深度估计,三维重构几个步骤。立体视觉系统中,立体匹配部分是非常重要的一步,匹配的精确度直接关系到深度估计、三维重构结果。而阵列相机是一个新产品,针对阵列图像这方面的研究较少。本文以3×3阵列相机为研究平台,主要研究阵列图像的立体匹配问题,研究内容包括摄像机标定,图像立体匹配得到视差图像。利用阵列相机多镜头的优良特性及阵列相机同时获取图像的功能,本文研究算法可有效的实现阵列图像的立体匹配。文章具体研究内容如下：首先介绍了摄像机标定,描述了相机两种成像模型,对经典张正友相机标定法做了详细表述,由MATLAB标定工具箱来标定,获得摄像机9个镜头的内外参数。其次重点介绍图像立体匹配部分,结合全局立体匹配及局部立体匹配的优点,文章采用了一种半全局立体匹配方法,该算法对光照影响不敏感,且采用互信息来计算匹配代价,实现了图像的立体匹配,提高了算法匹配效果。然后介绍了图割算法,对本文阵列镜头拍摄图像进行研究,实现了阵列图像的立体匹配,为深度估计,三维重建奠定基础。文章实验基于MATLAB与OpenCV混合编程平台实现,软件运行环境在Visual Studio 2010+OpenCV2.4.9下编译。本文研究目标和理论方法有一定的新颖性,在3×3阵列镜头得到有效验证,初步实验成果可望为生产阵列相机的图像模组提供技术支持,从而在手机、ipad等移动设备得到实际应用。
【关键词】：阵列图像 摄像机标定 立体匹配 半全局 图割
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP391.41
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 课题研究背景与意义8-9
• 1.2 国内外研究现状9-12
• 1.2.1 光场相机和阵列相机研究现状9-11
• 1.2.2 立体匹配研究现状11-12
• 1.3 论文章节安排12-13
• 第二章 阵列图像简介13-16
• 2.1 光场数据采集13-14
• 2.2 光场成像原理14-15
• 2.3 本章小结15-16
• 第三章 摄像机标定16-27
• 3.1 摄像机成像模型16-21
• 3.1.1 线性成像模型16-19
• 3.1.2 非线性成像模型19-21
• 3.2 摄像机标定方法21-25
• 3.3 本章小结25-27
• 第四章 图像立体匹配27-40
• 4.1 半全局立体匹配27-30
• 4.1.1 匹配代价计算28-29
• 4.1.2 匹配代价聚合29-30
• 4.1.3 视差计算及一致性检查30
• 4.2 图割算法30-32
• 4.3 实验结果分析32-39
• 4.4 本章小结39-40
• 第五章 结论与展望40-42
• 5.1 主要结论40
• 5.2 研究展望40-42
• 参考文献42-46
• 在学期间的研究成果46-47
• 致谢47

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本文编号：294129