【摘 要】
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随着计算机视觉领域的发展,场景深度信息的获取作为计算机视觉领域的三维重构中的重要课题之一,其意义显得尤为重要。由于主动式获取场景深度信息,如使用TOF相机、Kinect相机
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随着计算机视觉领域的发展,场景深度信息的获取作为计算机视觉领域的三维重构中的重要课题之一,其意义显得尤为重要。由于主动式获取场景深度信息,如使用TOF相机、Kinect相机等,成本较高,而且受噪声影响严重。所以,一般都采用以立体匹配技术为代表的被动式深度获取技术来获取场景的深度信息。立体匹配技术具有原理简单、无须编解码、对场景和相机硬件要求低等优势,但其本身便是一个病态问题,很多难题尚未解决,而且只使用两个视点获取的深度用于三维重构,不具有普遍性和说服性。所以,本文主要对多视点的立体匹配算法进行研究,为估计虚拟视点和三维重构技术的研究做好铺垫。本文首先对双目立体视觉的原理进行介绍,然后将常用的立体匹配算法进行分类和原理阐述,并指出了立体匹配中待解决的问题。其次对基于稳态匹配概率的立体匹配算法做了重点研究,针对该算法获取的视差图中存在的倾斜边缘出现锯齿状现象和视差空洞问题,提出了改进的基于稳态匹配概率的立体匹配算法,通过改进概率模型和加入爬山法颜色分割的视差填充准则以解决上述问题。针对双目立体匹配中的遮挡问题,本文还提出基于多视点的立体匹配算法,并将基于稳态匹配概率的立体匹配算法与改进的半全局立体匹配算法相融合,解决部分正确视差在左右一致性检测时丢失的问题。最后,使用Middlebury测试平台上的图像进行实验,通过对实验结果的对比与分析,证明本文提出的算法可以很好的处理上述问题,有效提高匹配精确度,且具有鲁棒性。
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