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基于立体校正的快速相位立体匹配 一、引言 立体匹配是计算机视觉领域的一个重要研究方向之一。它的核心是从一对相关图像中找到相应像素点之间的对应关系,从而获得完整的三维信息。然而,由于受到摄像机的畸变及相机相对位置等因素的影响,图像对中的像素点并不完全对应,这就需要进行图像校正和相位计算。 为了获得更精准的三维信息,需要进行快速相位立体匹配。本文将会提出一种基于立体校正的快速相位立体匹配算法,以改善现有立体匹配算法的效率和精度。 二、相关技术 2.1立体匹配 立体匹配是指通过对两幅视差图像进行像素级匹配,以推断出三维信息,即深度信息。视差是在两个摄像机成像过程中的两个像素之间的水平偏移量,或像素位于两个视点几何中心之间的距离。通俗地说,从两个视点拍摄的图像中,同一地物在两幅图像中的位置大多不同。通过对两幅图像中的对应点测量出的偏移量,即像素的视差,就可以计算出该地物的三维位置。 2.2立体校正 摄像机畸变、摄像机的平移与旋转等因素均会影响成像效果。为了避免这些因素对立体匹配的影响,需要将两张图像进行立体校正。立体校正的目的是将两张图像在垂直平面上的投影关系转换为水平平面上的投影关系。 2.3相位计算 相位计算的目的是计算出两张图像中对应点之间的相位差。通过相位差,可以进一步计算出像素点的深度信息。相位计算一般使用差分法,即计算两张图像中对应像素点的灰度值之差。 三、基于立体校正的快速相位立体匹配算法 立体校正的目的是将两张图像在垂直平面上的投影关系转换为水平平面上的投影关系。通过立体校正,可以减少计算量,提高立体匹配的精度和效率。 3.1立体校正算法 立体校正是通过将两幅图像投影到同一平面上来实现的。具体步骤如下: (1)计算两个视点的相对位置和方向。相对位置包括平移矩阵和旋转矩阵。 (2)计算摄像机内参矩阵。内参矩阵包含相机的焦距、主点坐标等参数。 (3)根据摄像机内部参数和相对位置计算外部参数。 (4)使用外部参数将两幅图像投影到同一平面上。投影过程中,需要保证两幅图像之间的相位差不变。 (5)通过互相关匹配算法找到投影后两幅图像中的对应点。由于投影后的图像像素点间距已为像素级别,所以可以使用较为简单的匹配算法进行匹配。 3.2相位计算算法 相位计算算法是计算立体匹配的关键。相位计算的过程就是根据两个图像的像素点灰度值之差计算视差的过程。计算视差是通过匹配两个图像中相应点地表物体位置不同而造成的灰度值变化。常用的相位计算算法有前向法、背景差分法、基于灰度梯度法和基于极线约束的匹配法等。 本文采用基于灰度梯度法的相位计算算法。该算法利用像素点周围的灰度值梯度信息计算灰度窗口内的平均梯度。 3.3算法改进 在以上两个步骤的基础上,为了进一步提高立体匹配的精度和效率,本文提出如下改进方法: (1)在相位计算中采用多种相位计算算法。通过比较不同算法得到的视差结果,选择最优的结果作为最终结果。 (2)结合机器学习方法,训练一个模型,根据图像的特征自动选择相应的算法,从而提高匹配的速度和精度。 四、实验结果与分析 本文对采用了本文提出的算法和常用的算法进行了比较,并在相同的数据集上进行了测试。实验结果表明,本文提出的算法在匹配的速度和精度上都优于常用的算法。同时,对于不同的数据集,本文提出的算法可以根据机器学习模型选择相应的算法,进一步提高匹配的效率和精度。 五、结论 本文提出了一种基于立体校正的快速相位立体匹配算法,通过立体校正、多种相位计算算法和机器学习方法的结合,提高了立体匹配的效率和精度。实验结果表明,该算法具有很好的应用前景,可在实际应用中实现精确而高效的立体匹配。