基于彩色图像的快速立体匹配算法研究.pdf

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1、基于彩色图像的快速立体匹配算法研究翟明敏，苗新聪，乔静(西北工业大学机电学院，陕西西安710072)FastStereoMatchingAlgorithmBasedonColorImagesZHAIMing—min，MIAOXin—cong，QIAOJing(SchoolofMechanicalEngineering，NorthwesternPolytechnicalUniversity，xi’an710072，China)摘要：为了实现彩色图像的快速立体匹配，获取且在重建时需要预知较多的景物结构信息，因此在准确和致密的视差图，在全局匹配基础上提出了基进行对未知景物

2、进行三维重构时就有很大的难度。于区域增长的全局匹配算法，该算法将图像对按行而基于区域的匹配方法，虽然可以得到很详细景物进行区域增长匹配，匹配后的视差图再通过均值滤深度、结构等信息，计算简单，但计算量很大。波器，可以滤除由于误匹配产生的不可靠视差。实在立体匹配方法中，衡量的匹配算法优劣标准验结果表明，在保证可靠性的前提下，采用改进后的就是匹配结果的准确性和算法运算速度。为了得到匹配算法极大缩短了图像处理时间。较为详细的景物信息，首先采用全局区域匹配方法关键词：立体匹配；区域增长；视差图；三维重建将平行双目视觉采集到的彩色图像直接进行匹配，中图分类号：TP311．52得

3、到视差图，再通过三角运算得到景物的深度图。文献标识码：A为了提高算法运算速度，又提出基于区域增长的全文章编号：1001—2257(2012)10—0022—04局匹配算法，该算法结合区域增长与全局匹配的优Abstract：Aglobalmatchingalgorithmbased势，可以减小全局匹配计算的复杂度，从而生成较onregiongrowingwaspresentedtorealizefast为准确和密集的视差图。stereomatchingofcolorimages．Theimagepairisl全局区域匹配算法matchedbasedonregiongr

4、owingbyrow，andthemeanfilterisutilizedtofilterunreliabledisparity摄像机左右镜头观察景物空间点时，则该点应oftheobtaineddisparitymapproducedbymate—具有相近的亮度，即左右图像对应点的RGB值相hingerror．Experimentalresultsdemonstratethe似。为了找到左右图像中对应的像素点，可采用模improvedmatingalgorithmgreatlyshortensimage板匹配的方法。模板匹配是指用一个固定大小的窗processing

5、timeonthepremiseofreliability．口，在左图中选定一个像素点作为待匹配点，在右图Keywords：stereomatching；regiongrowing；沿x方向和y方向搜索具有相同或相似RGB值的disparitymap；three—dimensionalreconstruction像素点。本文采用3种模板进行匹配，模板窗口大小分别选用1×1，1×3和3×3，如图1所示。0引言双目立体视觉是从2个角度观察同一个景物，二以获取在不同视角下的感知图像，通过成像几何原理计算图像像素之间的位置偏差(视差)来获取景物图13种模板窗口在模板匹配过程

6、中，像素点的相似性是通过相的三维信息n]。目前，在立体匹配方法中，基于特征关函数公式确定，该相关函数公式用于计算待匹配的匹配和区域的匹配是使用较为普遍的两类匹配技模板与源图像对应区域的误差平方和。如果相互匹术。然而，特征匹配仅能得到数量有限的特征点，并配的像素点越接近，那么误差值就越小，否则，误差收稿日期：2012—05—25值就会很大。由于双目相机采集到的图像经过校正·22·《机械与电子}2012(10)