【摘 要】
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双目立体视觉基于对人类视觉机制的模仿,实现对周围环境的三维重建,其核心原理是通过多视图几何模型从二维图像信息中估计场景的深度值。近年来,立体视觉不但是各大计算机顶会中的热点研究方向,同时广泛应用在自动驾驶、虚拟现实和智能机器人等热门领域。此项技术中,通过立体匹配获取视差图是决定三维重建完整性和精准性的核心步骤。然而在实际场景中,由于遮挡、低纹理、辐射畸变和硬件设备限制等常见因素,视差图的噪声和数据
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双目立体视觉基于对人类视觉机制的模仿,实现对周围环境的三维重建,其核心原理是通过多视图几何模型从二维图像信息中估计场景的深度值。近年来,立体视觉不但是各大计算机顶会中的热点研究方向,同时广泛应用在自动驾驶、虚拟现实和智能机器人等热门领域。此项技术中,通过立体匹配获取视差图是决定三维重建完整性和精准性的核心步骤。然而在实际场景中,由于遮挡、低纹理、辐射畸变和硬件设备限制等常见因素,视差图的噪声和数据缺失难以避免,在原始视差图上进一步检测与矫正误差,即进行视差图后处理必不可少,目前流行的解决方案通常基于要求双倍计算资源的左右一致性检查（Left-right consistency check,LRC）手段,为了能够在资源有限甚至有实时性要求的应用中实现高效且精准的后处理,本课题进一步开发非LRC解决方案。主要工作如下:一、针对视差图中背景侧的边界膨胀,提出用于视差细化的实时递归滤波方法,能够以50帧/秒的速度检测和替换边界膨胀结构。该方法利用引导图像和视差图之间的共面性来实现异常值检测,然后直接用最近邻的可靠点替换掉。在Middlebury数据集的评估以及与流行的细化算法的比较显示了该方法在处理大面积遮挡以及局部峰值的有效性和优越性。二、本章将上一章算法与经典的多步视差细化框架结合,实现了对视差图内离群值的高效分类处理,方法分为四个步骤:最左侧遮挡检测、利用上述递归滤波的四向离群值检测、暗连通区定位和八向视差填充。实验结果表明,该方法可与其他先进后处理策略相媲美,尤其是在遮挡处理、保留对象不连续性方面。三、本章将递归滤波在增加实验的基础上调整为连续边缘移位（Sequential-Edge-Shift,SES）算法,用于检测边界不一致异常,具有 O（n）的线性时间复杂度与O（1）的空间占用,通过结合小连通区检测和使用图像二值化的失配区定位,能够获得更为完整与密集的离群值分布,这一混合检测结果结合经过简单的加权填充后,能够有效优化视差图的深度边界和细节区域,并抑制峰/谷值异常。与先进的细化算法的比较显示了该方法在处理特定异常结构以及计算复杂度上的优势。
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