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全局立体影像匹配算法研究与实现

全局立体影像匹配算法研究与实现

作     者:王昭娜 

作者单位:北京建筑大学 

学位级别:硕士

导师姓名:赵西安

授予年度:2016年

学科分类:08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

主      题:全局立体匹配 置信传播算法 遮挡剔除 图像分割 非局部代价聚合算法 视差图 

摘      要:立体匹配通过比较同一场景在不同角度的成像得到两幅影像对应的匹配点。传统的立体匹配大多都是基于点特征的稀疏匹配,但由于影像往往存在局部纹理重复度高、视差不连续现象多、前景遮挡后景等特点,使得局部立体匹配算法存在匹配速度慢,误匹配率高,对遮挡区、无纹理区较敏感等劣势,影像的稠密匹配存在较高难度。相对于局部立体匹配,全局立体匹配能够获得很高的匹配准确性。因此本文选取置信传播算法进行两幅影像的全局匹配,主要内容是在基本的置信传播算法的基础上做了以下两种改进。置信传播算法是公认的能够获得较精确的视差图的一种全局匹配算法,但是其计算量较大,时间复杂度较高,因此本文一部分内容主要是通过减小算法的运行时间来提升算法运算效率。文中列举了对于置信传播算法的3个优化方案,一是通过距离变换算法优化消息计算,可以降低消息更新的复杂度;二是通过使用双边图技术进行消息的迭代更新,在计算精度相同的情况下可以使消息迭代的计算量减少一半;三是通过分块更新的多尺度置信传播,能够使算法快速收敛。文中通过将这三种优化方案结合,算法性能得以提升。为了确保匹配的精度,本文又通过左右一致性检验实现了遮挡检测并进行了遮挡剔除。实验结果表明,改进的置信传播算法速度有所提升,同时视差图效果较好。传统的置信传播算法是基于点像素的,运算的时间复杂度较高,并且对于噪声点易造成误匹配,因此本文将影像分割算法与置信传播算法相结合。首先对左右两幅影像进行MeanShift分割获得影像的分割结果以及边缘信息并进行标记;然后采用非局部代价聚合算法得到初始视差值,并进行左右一致性检验和相似性滤除,得到可靠像素点与不可靠像素点;根据可靠像素点的数量以及所占当前讨论分割区域的比重将区域划分为可靠区域与不可靠区域;进而通过最小截平方和方法对可靠区域进行视差平面拟合,根据可靠区域的视差平面模板进行不可靠区域视差平面模板的近似;经过对具有相同或相近的视差平面模板的相邻区域进行合并得到最终的视差平面模板集合;在视差平面模板全局优化过程中,通过对基于单个像点的消息传播和置信度传播公式进行改进,利用分割区域代替单个像点,视差平面模板集合代替视差搜索的范围,将原本消息在像点之间的传播转变为消息在分割区域之间的传播,得到各区域的最佳视差平面方程并计算各区域像点的最终视差。实验结果表明,此方法减小了算法的时间复杂度,同时通过影像分割后削弱了噪声点的误匹配情况,在处理遮挡和弱纹理区域方面性能也有所提高,最终得到了更加准确的视差图。

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