【摘 要】
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随着人工智能化的加速推进,双目视觉的应用领域也越来越广阔,双目视觉最终的目的是获得场景中目标物体的三维坐标。而在针对双目视觉的研究中,越来越多的重点放在了匹配上,立体匹配过程中产生的误匹配像素直接影响整个系统的精度,所以,在匹配上的研究是必要的。当前立体匹配主要存在两个问题:(1)在弱纹理区域会因为像素特征不明显而引起像素间匹配不准确,使视差值的精度降低。(2)在图像的边缘区域,立体匹配的效果也会
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随着人工智能化的加速推进,双目视觉的应用领域也越来越广阔,双目视觉最终的目的是获得场景中目标物体的三维坐标。而在针对双目视觉的研究中,越来越多的重点放在了匹配上,立体匹配过程中产生的误匹配像素直接影响整个系统的精度,所以,在匹配上的研究是必要的。当前立体匹配主要存在两个问题:(1)在弱纹理区域会因为像素特征不明显而引起像素间匹配不准确,使视差值的精度降低。(2)在图像的边缘区域,立体匹配的效果也会较差,求得视差图往往会出现边缘模糊的现象。论文中针对两个问题提出了两种算法。本文首先提出了基于双色彩空间模型的立体匹配算法,在CIELAB和RGB颜色空间上对像素的特征进行描述,将传统的一维像素特征变成六维,使得在弱纹理区域像素特征更明显,增强像素间的区分度,减少像素间误匹配,实验结果表明所提算法误匹配率为4.75%,效果提升明显。接着本文提出了二次加权引导滤波立体匹配算法。在代价聚合阶段对引导滤波的正则化参数进行改进,在不同的滤波窗口提供不同的值,使得算法在图像边缘区域的处理效果提高,所得视差图边缘更清晰;同时对代价聚合阶段的流程进行修改,融合Census变换完成代价重组。可以使视差图边缘保持性进一步加强。并经实验验证取得了更好的效果,在Middlebury网站上测得的误匹配率仅为4.61%。图[52]表[12]参[94]
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