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基于双目立体视觉的窗口区域立体匹配算法研究
摘要
该论文研究的是基于双目立体视觉的窗口区域立体匹配算法。首先介绍了立体视觉的原理和优缺点，然后阐述了窗口区域匹配的基本思想和算法步骤。接着详细讲解了窗口大小、窗口权重和匹配代价的作用，以及如何选取最佳窗口大小和权重参数。最后给出了实验结果和分析，证明了该算法的有效性和可行性。
关键词：双目立体视觉、窗口区域匹配、匹配代价、窗口大小、窗口权重
Abstract
Thispaperstudiesthewindowareastereomatchingalgorithmbasedonbinocularstereovision.Firstly,theprincipleandadvantagesanddisadvantagesofstereovisionareintroduced,andthenthebasicideaandalgorithmstepsofwindowareamatchingareelaborated.Thentheeffectsofwindowsize,windowweightandmatchingcostareexplainedindetail,aswellashowtoselecttheoptimalwindowsizeandweightparameters.Finally,experimentalresultsandanalysisaregiventoprovetheeffectivenessandfeasibilityofthealgorithm.
Keywords:binocularstereovision,windowareamatching,matchingcost,windowsize,windowweight.
1.引言
立体视觉是指通过“双目”或“多目”视觉系统获取的图像信息进行分析和重建三维图像的一种技术。它具有高精度、高速度、高鲁棒性等优点。在计算机视觉、机器人技术、虚拟现实、医学影像等领域有着广泛的应用。
然而，双目立体视觉也存在一些局限性，例如因为眼部分离，会产生横向偏差和误差，而这些误差会影响到图像的匹配精度。因此一个有效的立体匹配算法是非常必要的。
2.双目立体匹配
双目立体匹配的目的是在左右两个摄像机的图像中寻找对应的像素点，从而重建出三维立体图像。
常见的立体匹配方法有基于特征点的方法、基于视觉约束的方法、基于区域的方法等。其中，基于区域的方法被认为是三种方法中最有效和最稳定的一种方法。
3.窗口区域匹配算法
窗口区域匹配算法是基于区域的立体匹配方法之一。其基本思想是在左右两个图像中定义一个窗口区域，然后计算该窗口中的像素点与右图像中的什么像素点最匹配。
具体算法步骤如下：
(1)选择窗口大小和权重参数；
(2)计算窗口内左图像像素点与右图像像素点间的代价；
(3)选择最小代价，并记录对应的像素点位移；
(4)重复步骤(2)和(3)直到完成整个图像的匹配。
其中，窗口大小和窗口权重是影响匹配效果的两个重要因素。窗口大小指的是窗口区域的像素点数目，窗口越大代价计算的精度越高，但相应的计算量也会增大。窗口权重指的是窗口内像素点的权重，不同的像素点对应的权重可以不同，可以通过高斯函数来计算，使窗口内的中心像素点权重最大，离中心越远权重越小。
匹配代价是指窗口内左图像像素点和右图像像素点之间的相似度度量，通常使用以下几种方法：绝对差、绝对值、SAD(SumofAbsoluteDifference)、SSD(SumofSquaredDifference)等方法。
4.实验结果和分析
本文使用了OpenCV库中的StereoBM算法进行对比实验。通过比较两种算法的匹配精度和匹配时间，可以证明窗口区域匹配算法的有效性和可行性。
在匹配精度方面，本文使用参数视差计算误差率(meanmetricerror)来衡量两种算法的精度。实验结果表明，在不同的匹配区域和距离下，窗口区域匹配算法的误差率都比StereoBM算法低。
在匹配时间方面，窗口区域匹配算法的时间复杂度是O(N^2)，其中N是算法中窗口的大小，因此在窗口大小相同的情况下，窗口区域匹配算法的运行时间会比StereoBM算法长。但是，在相同的匹配精度下，窗口区域匹配算法要比StereoBM算法快。
5.总结
本文研究了基于双目立体视觉的窗口区域立体匹配算法。通过实验结果的分析，可以得出结论：窗口区域匹配算法可以在不同的匹配区域和距离下获得更准确的立体匹配结果。因此，该算法在三维视觉重建和医学影像等领域具有实际应用价值。