探析一种基于图像分割的快速立体匹配算法

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1、独创性声明．I7gO1‘2本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得丞洼王些太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：茭狻锡签字日期：矽矽年多月f日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解云洼王些盔堂有关保留、使用学位论文的规定。特授权云洼王些太堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫

2、描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名：浆互仫一导师签名：秭识存签字日期：y尸年多月7日签字日期：川D年弓月f日一嬲煳必学位论文的主要创新点一、指明了立体视觉图像中能够用于区域匹配的四类特征信息。二、根据上面的四类特征信息，制定了匹配区域的寻找规则，提高了匹配区域的定位速度和精度。摘要立体匹配算法的有效性主要取决于三个方面，分别为匹配特性的正确性，特征间的本质属性可靠性以及算法对所选特征点进行正确匹配的稳定性。根据匹配策略的不同，现有的立体匹

3、配算法可以分为局部立体匹配算法和全局立体匹配算法两大类。局部立体匹配算法只利用匹配像素本身及邻域像素的特征对图像对中的像素进行匹配，虽然能够取得较快的匹配速度，但是在遮挡，纹理单一等病态区域的匹配效果很不理想。全局立体匹配算法在局部立体匹配算法的基础上增加了全局一致性匹配因素，‘在一定程度上提高了匹配方法在病态区域的匹配性能，但同时也增加了匹配的计算量，导致这种方法匹配速度慢，实时性差等缺点。随着立体视觉技术在生产生活中的广泛应用，立体视觉对立体匹配的速度和精度都提出了更高的要求。特别是在复杂场景中，如何降低实现的复杂程度和计算量，以及提高算法的去

4、歧义匹配和抗干扰能力，都需要进行更深入的研究。基于图像分割的立体匹配方法首先将二维数字图像在灰度和空间两方面都进行简化处理，然后对分割后的区域进行匹配。这种算法不仅能够大大减小了整个图像的信息量，而且对于计算机视觉领域中缺失纹理区域的匹配这个的经典难题的处理上能够取得较好结果。但是由于该算法使用的是全局的优化算法，在匹配速度上达不到实时性要求。本文对立体视觉图像进行了深入研究，指出了能够用于区域匹配的四类特征信息。在此基础上对图像分割后的区域信息在多个维度上进行了重新组织，并制定了匹配区域的寻找规则，从而提高了匹配区域的查找速度和精度。总体来看，本

5、文提出的视差计算算法，执行速度快，计算精度较高，可用于匹配精度和实时性要求较高的场合。关键词：计算机视觉，立体匹配，视差图，图像分割AbstractThecapacityofstereomatchingalgorithmmainlydependsonthecorrectnessofmatchingfeatures，thereliabilityoffeaturecharacteristicsandthestabilityofalgorithmtocorrectlymatchtheselectedfeature．Accordingtothestereo

6、correspondencestrategy,stereocorrespondencemethodscanbedividedintotwocategories：thelocalstereocorrespondencemethodandtheglobalstereocorrespondencemethod．Localstereocorrespondencemethod，refertothemethodofonlyusingconstraintsonasmallnumberofpixelssurroundingapixelofinteresttomak

7、ecorrespondence，althoughachievefastermatchingspeed，butworkpoorlyinoccludedandtexturelessareas．GlobalstereocorrespondencemethodreachesabettercorrespondenceperformancebyextendingthelocalstereocorrespondencemethodtosomeglobalconstraintswitIlasubstantialcalculationincreasing．Asthe

8、stereovisiontechnologyisusedinournormallifemoreandmorewidely．