基于双目视觉的立体匹配算法研究的中期报告.docx

基于双目视觉的立体匹配算法研究的中期报告
1.研究背景和意义
立体匹配是计算机视觉中的一个重要问题，在机器人、三维重建、人脸识别等领域都有广泛的应用。通过对两个或多个图像中对应点的匹配，可以实现深度、距离、立体视觉等信息的获取，从而实现更精确的图像处理和分析。而双目视觉将两个摄像头分别放置在不同的位置上拍摄同一场景，可以获得两个视角的图像，因此能够更好地解决立体匹配中出现的遮挡、纹理变化、光照等问题。因此，本课题的研究意义在于基于双目视觉的立体匹配算法的研究和优化，以提高匹配精度和实用性，推进计算机视觉领域的发展和应用。
2.研究现状
目前，立体匹配算法主要可分为基于区域的方法、基于特征的方法和基于深度学习的方法三种。其中基于区域的方法包括粗匹配和精匹配两个阶段，前者旨在根据极线约束和灰度相似度限制搜索空间，后者则利用代价体量化每个像素与目标像素的相似度，进一步优化匹配精度。基于特征的方法则通过在图像中提取关键点或特征描述符，通过最小化描述符距离实现匹配。深度学习方法则利用卷积神经网络（CNN）以及其变种实现特征提取和图像匹配，进一步提高了匹配精度和鲁棒性。
3.研究内容和计划
本课题的研究内容主要包括以下几个方面：
（1）双目视觉成像原理和图像预处理：对双目图像进行校正、去噪、增强、特征提取等预处理，提高后续匹配阶段的准确性和鲁棒性。
（2）立体匹配算法实现和优化：选取一种基于区域的算法作为基础，通过引入代价聚合、视差平滑、代价惩罚等技术实现匹配精度的优化。
（3）基于深度学习的特征提取和匹配：使用卷积神经网络提取双目图像的特征，进一步优化立体匹配算法，提高匹配精度和鲁棒性。
其中，计划在第一、二年分别完成前两个方面的研究，第三年主要集中在深度学习方法的实现和优化上，并在最后实现完整的立体匹配系统。