【摘 要】
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双目立体视觉系统是利用左右图像对的视差图来获取深度信息并重建三维环境,在自动驾驶、虚拟现实、机器人自主导航和非接触式测量等领域被广泛使用。而立体匹配的研究属于双目立体视觉中最关键并且最困难的技术,核心思想是通过匹配已校正过的立体图像对中的同名像素进而获取图像的视差值。不少学者都对立体匹配的算法进行了研究和实践,显著提升了立体匹配的稠密视差精度,但是算法在弱纹理或遮挡等区域仍存在大量的误匹配或无效匹
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双目立体视觉系统是利用左右图像对的视差图来获取深度信息并重建三维环境,在自动驾驶、虚拟现实、机器人自主导航和非接触式测量等领域被广泛使用。而立体匹配的研究属于双目立体视觉中最关键并且最困难的技术,核心思想是通过匹配已校正过的立体图像对中的同名像素进而获取图像的视差值。不少学者都对立体匹配的算法进行了研究和实践,显著提升了立体匹配的稠密视差精度,但是算法在弱纹理或遮挡等区域仍存在大量的误匹配或无效匹配并且在实际应用中准确性和实时性往往无法同时满足。本文对双目视觉中的立体匹配进行了深入研究,并利用双目相机完成了对测量功能的验证。本文的研究内容和贡献主要有以下三点:(1)针对快速立体匹配算法ELAS中的误匹配和跨边缘问题,提出了基于十字交叉臂和图像金字塔的匹配算法。我们利用十字交叉臂的延伸特性自适应选取辅助点并计算匹配代价,提高了代价计算的准确性。同时在图像金字塔中融合置信度,通过上采样视差图和置信度图更新高分辨率图像层的支持点集合。算法在公开数据集上进行了实验和分析,有效验证了引入模块的有效性。(2)针对Patch Match Stereo(PMS)匹配算法的耗时问题,提出了基于ELAS先验的3D标签传播立体匹配算法。首先分析了PMS和ELAS的优缺点及共同点,将ELAS得到的视差和三角平面作为3D标签的初始值,减小平面优化的耗时影响。按比例结合颜色、梯度以及Census变换作为代价,提高对光照和弱纹理区域的鲁棒性。算法在公开数据集上进行了实验和分析。(3)本文对相机成像原理、双目视觉系统的数学基础和算法等进行了深入研究和分析。同时结合系统的设计需求,选取合适的相机来搭建双目系统的硬件平台并同时获取左右图像对。将双目相机放置在不同距离和不同角度下对固定棋盘格进行拍摄,随后采用张正友相机标定法计算出双目视觉系统的各项参数。利用立体匹配完成对静态物体、动态物体、三维信息恢复功能的验证。
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