基于彩色图像分割的立体匹配算法研究

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1、山东大学硕士学位论文摘要立体视觉是机器视觉研究领域的一个重要课题，机器视觉主要研究的是如何利用机器实现类似于人类视觉系统的功能。深入开展机器视觉的研究，不仅是为了满足人工智能应用的需要，而且其研究结果反过来对于人类进一步认识和研究自身视觉系统本身的机理，也具有相当大的参考意义。随着机器视觉技术的不断发展，立体视觉得到了越来越广泛的应用，尤其是双目立体视觉以其结构简单、使用方便等诸多优点被成功应用于工业检测、物体识别、工件定位、机器人自引导、航天等领域。在机器视觉众多待解决的问题中，立体匹配问题是最重要也是最困难的。任何计算机立体视觉系统中都包含一个作为其核心的匹配算法，因此对匹配算法的研

2、究极为重要。虽然对立体匹配问题的研究已有多年，但各类匹配算法仍存在着视差边界模糊、遮挡区域以及弱纹理区域匹配困难等难以解决的问题。本文首先对立体视觉的研究内容、研究现状以及理论基础等进行了综述性介绍，并对本文的选题背景和主要内容作了介绍。其次，对摄像机进行了标定。通过对以前各种标定算法的对比研究，分析其优缺点，选择使用了简单有效的张氏平面标定法。首先将平面模板按任意角度在摄像机前旋转和平移，得到模板不同角度的多幅图像。然后检测出每个正方形的顶点作为特征点，选定坐标系，求出每个特征点的世界坐标，再由检测到的特征点计算出每幅图像的平面投影矩阵，最后确定出摄像机的参数。利用此标定方法对摄像机进

3、行了标定，结果表明，该方法可靠性好，精确度高，实施简单，可在工程中广泛应用。第三，为了使后续的匹配算法更加有效，匹配前要对图像进行分割，本文提出了一种基于均值漂移和模拟泛洪的图像分割方法。首先，使用均值漂移算法寻找像素点Lab空间中的密度中心。然后，将密度中心搜索窗内的像素点作为视觉显著点，将它们在图像域的映像作为模拟泛洪算法的泛洪出发地，最后通过模拟淹没方法确定图像中各像素点的区域归属。该方法综合考虑了图像像素点在特征空间中的聚类信息以及像素点之间的拓扑邻接关系，分割过程符合人的主观感知。实验结果表明，分割块内的像素具有相同的颜色值，分割块边缘与实际物体边缘吻合，分割效果满足本文立体匹

4、配的要求。山东大学硕士学位论文第四，提出了一种基于区域的立体匹配算法。采用分割之后的分割块作为匹配基元，将图像分割理论应用到立体匹配算法中，较好地解决了传统的基于区域的匹配算法结果过于平滑的问题，与目前绝大多数算法相比，对图像色彩信息的利用也更充分合理。匹配过程中使用分层结构提高了效率。针对大遮挡、弱纹理区域引入了分割块置信度和邻域相关因子的概念，置信度低的区域将倾向于取邻域中邻域相关因子最大的视差值。最后又对块内像素和边缘像素分别进行修正来保证整个算法的精度。实验结果表明，本文算法虽然计算时间略慢，但在误匹配率上要好于一般算法，对弱纹理区域也达到了很好的匹配效果，这说明本文算法是有效的

5、。最后，对本文所做工作进行了总结，并指出了需要进一步研究的问题。关键词：立体视觉；图像分割；均值漂移；模拟泛洪；立体匹配Ⅱ山东大学硕士学位论文Stereoisoneofthesignificantproblemsofcomputervision．Themainstudyobjectiveofcomputervisionishowtorealizehumanbeing'svisionfunaionbyusingcomputer．Itisverysignificanttostudycomputervision，becauseitisnotonlybeneficialtosatisfythea

6、pplicationrequirementsofartificialintelfigence，butalsotobehelpfultodeeplyunderstandandstudythemechanismofhumanbeing’Svisionsystem．Winlthedevelopmentofthecomputervisiontechnology。theapplicationofstcreovisioniswidelyspreaded．Especially,withthemeritsofsimpleorganizationandeasy-operating,thebinocular

7、visionissuccessfullyusedinthedomainsofindustryexamination,objectrecognition,workpiecelocalization,robotself-leading,spaceflightetc．Intheseresearcharea,themostdifficultoneisthestereomatching,whichisalsocalledstereocorre