基于双目视觉测距的局部立体匹配技术研究

发布时间：2021-10-17 04:01

　　双目立体视觉测距作为机器视觉中的重要技术之一,已在智能机械、三维重建和军事主动测距等诸多领域中发挥着重要的作用。相关学者针对双目测距已开展了多年的研究工作,且在局部立体匹配技术中取得了丰硕的成果;然而这类技术在处理低纹理、遮挡、复杂轮廓图像和光照不均等区域时依然存在精度明显较低的问题。本文针对上述问题分析、研究并做了如下工作:首先,开展了有关双目立体视觉国内外发展现状与基本理论知识的研究,同时实验对比分析了目前常用几种局部立体匹配技术的优缺点,为后期算法的改进提供了基础知识储备与理论依据。其次,针对局部立体匹配中的自适应窗口算法在匹配图像时,精度易受光照不均和窗口形状难以有效描述待匹配图像边界等问题,提出一种异形自适应窗口局部立体匹配算法。该算法在计算匹配代价之前,对待匹配图像进行引导滤波预处理,平滑图像保持边界;针对传统Census变换易受中心像素波动影响的不足,提出了像素信息三维化用以在Census变换基础上结合窗口内非中心像素间差异和窗口间中心像素差异信息计算匹配代价;最后为了比传统算法更好地贴合图像边界与轮廓从而提高匹配精度,又提出了由双螺旋路径法确定的异形窗口进行代价聚合,此... 

【文章来源】：兰州理工大学甘肃省

【文章页数】：85 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.4双目测距示意图

愫好骶嗬胱?为匹配代价值；所以其受自身原理限制容易导致以下问题：其汉明距离只关注待匹配窗口内非中心像素与中心像素之间的大小关系，这会使中心像素间差异过大或窗口内非中心像素间差异过大的左右窗口误匹配，对算法结果产生不利影响。例如图2.8(a)窗口经Census变换后字符串为01010101，(b)窗口经Census变换后字符串也为01010101，但原始算法很容易将这两个中心像素差异过大的窗口匹配；(c)、(d)窗口经Census变换后字符串都为11111111，可以看出(c)、(d)窗口的非中心像素之间信息差异明显，但原始算法未体现此差异。图2.7Census算法视差图

Census变换

【参考文献】：
期刊论文
[1]像素扩展自适应窗口立体匹配算法[J]. 门宇博,张国印,门朝光,李香,马宁.  哈尔滨工程大学学报. 2018(03)
[2]区域分割的亚像素相位立体匹配算法[J]. 蒙雁琦,胡改玲,温琳鹏,王军平.  西安交通大学学报. 2017(10)
[3]基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法[J]. 马宁,门宇博,门朝光,李香.  电子学报. 2017(08)
[4]立体匹配中视差图计算方法的研究进展[J]. 李健俊卿,李英成.  遥感信息. 2017(02)
[5]基于区域一致性的图割立体匹配[J]. 曹国震,彭寒.  西北工业大学学报. 2017(01)
[6]基于稳定特征点和SLIC超像素分割的快速立体匹配[J]. 钱超,张晓林.  电子设计工程. 2016(23)
[7]Delaunay三角剖分和仿射约束的特征相同多物体同名点立体匹配[J]. 王向军,邢峰,刘峰.  光学学报. 2016(11)
[8]人眼对不同颜色色差辨别能力的研究[J]. 赵小明,滕鹏超,宗靖国.  电子科学技术. 2014(03)
[9]基于视觉的机器人抓取系统应用研究综述[J]. 夏群峰,彭勇刚.  机电工程. 2014(06)
[10]基于Census变换和改进自适应窗口的立体匹配算法[J]. 周龙,徐贵力,李开宇,王彪,田裕鹏,陈欣.  航空学报. 2012(05)

硕士论文
[1]人眼对比度和色差阈值测试实验研究[D]. 罗立鸿.北京理工大学 2016
[2]视觉引导的抓取机器人控制技术的研究与开发[D]. 许凡.江南大学 2014
[3]基于双目视觉的测距系统研究[D]. 王杰.安徽农业大学 2014
[4]机器视觉检测算法研究及实现[D]. 杨海涛.吉林大学 2004



本文编号：3441072