【摘 要】
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视觉是人类获取外部信息的主要途径,通过视觉系统我们可以快速捕捉到外界物体的颜色、形状以及距离等重要信息。随着现代社会中各行各业逐渐向着智能化发展,计算机视觉相关技术也走进了我们生活中的各个领域,但是目前大多数计算机视觉软件都是针对二维图像进行分析和处理,随着实际应用需求的提升,二维视觉的缺陷也愈发明显,而三维视觉相关技术因其具有能够测量与物体形状相关的特征等优势越来越被市场所需求。其中双目立体视觉
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视觉是人类获取外部信息的主要途径,通过视觉系统我们可以快速捕捉到外界物体的颜色、形状以及距离等重要信息。随着现代社会中各行各业逐渐向着智能化发展,计算机视觉相关技术也走进了我们生活中的各个领域,但是目前大多数计算机视觉软件都是针对二维图像进行分析和处理,随着实际应用需求的提升,二维视觉的缺陷也愈发明显,而三维视觉相关技术因其具有能够测量与物体形状相关的特征等优势越来越被市场所需求。其中双目立体视觉作为三维视觉的重要组成部分,具有成本低、应用场景广、简洁快速以及精准度较高等特点,因此得到了广泛应用,也是近年来的热门研究领域。论文主要工作内容如下:（1）首先介绍了立体匹配方法的国内外研究现状,然后根据双目立体匹配理论展开讨论,简要介绍了双目立体视觉的理论基础,进而概括了双目立体匹配各个步骤的原理并对每一个步骤中较为常用的算法进行了介绍。最后在众多立体匹配算法当中主要针对经典双目立体匹配算法Patch Match Stereo进行了研究。（2）针对传统Patch Match Stereo算法使用固定尺寸窗口进行代价聚合这一点,首先在Middlebury数据集上使用不同尺寸的窗口进行实验,对得到的结果进行直观分析与量化分析,验证了窗口尺寸对Patch Match Stereo算法效果的影响。然后在此基础上提出了一种基于图像灰度信息的自适应窗口方法,来代替原算法中所使用的固定窗口。该方法根据图像中某个像素点当前窗口内的像素灰度差异平均值来衡量该区域的纹理丰富程度,对于纹理信息较为丰富的区域直接使用尺寸较小窗口进行匹配以减少计算量,提升算法效率;对于纹理信息较少的区域则适当增大窗口尺寸以获取更多参考像素,从而提高算法精度。之后在Middlebury数据集的Cones、Piano、Teddy和Reindeer图像集上对改进算法进行了测试,得出算法整体效率相较于原算法平均提高了12.19%,并且视差结果的全局误匹配率也平均下降了1.85%。（3）对于基于自适应窗口的Patch Match Stereo算法,实验利用Azure Kinect DK深度相机拍摄了室内场景和室外场景下的多组图像对,经过降分辨率之后再利用Bouguet方法进行极线校正,最终带入算法中计算视差图,均得到了较好结果,验证了其在实际场景下的可行性和良好的泛化能力。为了与改进PMS算法做对比,实验利用经典SGM算法对同样的数据进行了视差计算,最终相比之下基于自适应窗口的PMS算法效果要更加优秀。
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