【摘 要】
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在计算机视觉领域,人眼的双目模拟是通过将图像对与相应像素点重合来计算三维场景中点的三维坐标。该方法在三维重建、工业检测、机器人导航和虚拟现实等领域有着广泛的应用。然而,双目视觉在获取场景的三维信息方面仍然存在很大的局限性,尽管其粗略计算深度范围的能力已经逐渐为人使用。通过对双目视觉算法的研究和分析,可以看出随着越来越多的学者不断深入研究,该研究方向算法的速度和精度得到较大的提升,但在遮挡、低纹理区
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在计算机视觉领域,人眼的双目模拟是通过将图像对与相应像素点重合来计算三维场景中点的三维坐标。该方法在三维重建、工业检测、机器人导航和虚拟现实等领域有着广泛的应用。然而,双目视觉在获取场景的三维信息方面仍然存在很大的局限性,尽管其粗略计算深度范围的能力已经逐渐为人使用。通过对双目视觉算法的研究和分析,可以看出随着越来越多的学者不断深入研究,该研究方向算法的速度和精度得到较大的提升,但在遮挡、低纹理区域、重复的图案等复杂区域下容易产生误匹配等问题仍未得到较好的解决。基于更为复杂环境下双目视觉的三维尺寸测量方法研究不能得到理想的结果。其中双目立体匹配算法可分为特征匹配和稠密匹配。特征匹配使用特征点进行左右视图的像素点匹配,计算精度较高,但所得的深度信息稀疏,并不适合复杂场景。而稠密立体匹配算法刚好可以解决这一问题。对于三维重建任务,近似深度范围是不够的,在计算机中恢复逼真的3D场景需要精确的3D坐标。此外,高效、逼真的纹理映射也是必不可少的。本文的主要研究内容如下:（1）针对传统匹配代价算法Census变换中存在的缺点:首先,在图像匹配计算过程中,不同的匹配点需要不同的匹配约束信息。当匹配点位于低纹理区域时,需要扩展匹配窗口以增加匹配约束信息。然而传统的Census变换窗口的大小是固定的,这会因为约束信息不足,从而在低纹理区域出现错误匹配的问题;其次,传统的Census变换在选取参考值信息时,其计算结果过于依赖于中心像素的选择,容易受到噪声的干扰,产生误匹配的问题。本文将AD（Absolute Differences）代价和CA-Census匹配代价的计算方法进行改进,选取网上公开测试数据集中的图片,根据不同的场景环境选出不同的图片来进行对比实验。采用Matlab对改进算法进行验证,通过算法结果与真实视差图比较,结果显示该算法在连续变化的纹理区域产生的噪声点减少。表明该方法在一定程度上可以减少误匹配,提升计算鲁棒性,从而验证该方法的有效性。（2）考虑到双目匹配中低纹理区域的匹配过程中存在的过多误匹配问题,本论文使用基于纹理信息优化的半全局匹配算法,该算法对传统半全局匹配算法在低纹理区域的匹配精度不够问题进行改进,利用灰度梯度作为纹理信息进行匹配聚合计算,以网上公开测试集中的图片以及本研究中使用Bumblebee2双目相机拍摄的箱体图片,采用软件Matlab对改进算法进行验证,结果表明该方法可以降低图片匹配计算过程中的总坏点率和平均错误率,可以较好地匹配低纹理区域的纹理。从而证明了该改进算法的有效性。（3）为验证本文算法对箱体三维尺寸进行测量的有效性,本研究搭建立体视觉实验平台,包括加拿大Point Grey公司Bumblebee2双目相机,通过1394数据采集卡,连接一台内存8G,64位Win10操作系统的计算机,本研究采集了5组实际箱体图片,使用Matlab编程语言对其进行离线算法验证。结果表明,相对运用传统匹配代价算法Census变换和传统半全局匹配算法对被测箱体进行三维尺寸计算,相比较传统立体匹配算法,本文改进的算法长宽高平均结果分别提升了9.8%,9.1%,10.3%,可以看出改进算法的有效性。
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