【摘 要】
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双目视觉系统是机器人模拟人类视觉系统的一种方法,能够获取景物的三维信息,有利于进一步场景分析和机器人路径规划,具有单目视觉无法比拟的优势,是三维重建和机器视觉领域的
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双目视觉系统是机器人模拟人类视觉系统的一种方法,能够获取景物的三维信息,有利于进一步场景分析和机器人路径规划,具有单目视觉无法比拟的优势,是三维重建和机器视觉领域的研究热点。双目视觉的核心问题的立体匹配问题,立体匹配由于遮挡等问题变得难以解决。本文致力于研究一种能获得较高精度视差图的高效立体匹配算法以及该方法的误匹配和遮挡区域检测,并用对本文改进算法进行了实验。通过阅读大量文献和资料,对立体匹配及立体匹配的相关内容进行了一定的分析和综述。论文取得了如下一些研究成果：(1)提出了一种基于测地距离方法定义的代价函数,用于计算支持窗口中属于不同分割区域像素的权值。该方法结合自适应权值计算方法和图像分割先验,提出了新的基于分割区域间测地距离的颜色差异函数,用于计算局部支持窗口的权值。在匹配时对图像进行分割,将局部方法中的支持窗口看作不同分割区域的集合,使用测地距离函数为窗口中每个分割分别计算权值,计算匹配代价,最后运用WTA方法确定视差。并对此方法做了实验验证算法的可行性和有效性。(2)研究了基于自适应权值匹配方法的遮挡区域检测和遮挡区域填充。因为局部匹配方法在遮挡区域和低纹理区域常常出现误匹配,并且匹配中很难加入平滑性约束条件,视差结果中往往产生一些非平滑的视差区域,而非平滑的视差区域的范围远远大于遮挡区域。本文通过左右一致性检测(LRC)对误匹配区域进行检测,并结合独特性的相似性度量(DSM)检测遮挡区域,最后通过遮挡原理的分析对遮挡区域赋值。使用标准体图像对验证本方法,并对实验结果进行比较和分析。
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