【摘 要】
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双目立体视觉在机器人学、医学成像、遥感、三维重建和自动驾驶等领域有广泛的应用,而双目立体匹配作为立体视觉技术的核心问题也成为热门研究对象,许多立体匹配算法被提出和
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双目立体视觉在机器人学、医学成像、遥感、三维重建和自动驾驶等领域有广泛的应用,而双目立体匹配作为立体视觉技术的核心问题也成为热门研究对象,许多立体匹配算法被提出和应用,但在弱纹理区域和遮挡区域的匹配准确性仍需要提高.针对随机初始化标签匹配算法中,通过仿射变化或透视变换进行匹配时不能充分利用对应匹配块中像素信息问题,本文采用空间几何信息对匹配区域进行校正来寻找匹配块,根据Patch Match的优化理论,在Local Exp算法基础上提出标签化匹配区域校正的双目被动视觉重建算法,其中主要工作如下:(1)、首先以常规图割(GC)算法为基础,根据标签及匹配块的空间几何信息确定校正变换并对匹配区域进行校正,这可使左右两图的匹配区域的像素信息能被充分利用;(2)、然后不断更新获选标签,通过马尔科夫随机场构建全局能量函数,采用图割(GC)算法找到使全局能量函数最小的3D标签,以获得更高亚像素级精度的匹配视差;(3)、最后依据左右一致性准则以及均值滤波对视差图进行细化,提高匹配精度.实验表明,该方法有助于寻找良好的、平滑的分段线性视差图,对于处理弱纹理区域和遮挡区域有更好的精确度.
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