【摘 要】
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随着“中国制造2025”政策的牵引以及“工业4.0”技术的不断普及,双目立体视觉系统作为计算机视觉的重要组成部分受到越来越多人的关注。计算机视觉中的大多数算法,如图像分
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随着“中国制造2025”政策的牵引以及“工业4.0”技术的不断普及,双目立体视觉系统作为计算机视觉的重要组成部分受到越来越多人的关注。计算机视觉中的大多数算法,如图像分割、图像修复、目标识别等在实现的过程中均不考虑光照的影响,然而现实世界中存在着各种各样的非均匀材料,当光照强度较大时,物体表面会出现镜面反射,造成图像纹理色彩信息被光线覆盖,对后期图像的立体匹配结果影响较大,因此需要对高强度光照环境下采集到的图像进行还原,突出原始图像颜色和纹理细节。本文提出了一种改进的高光去除方法,并将其应用于双目立体视觉中,主要完成了以下工作:针对现阶段摄像机标定方法所存在的误差较大问题进行优化,使用opencv视觉库中的亚像素角点检测算法对张正友标定方法中的角点检测环节进行优化,得到更精确的摄像机内部和外部参数值。针对传统去高光方法在还原图像时容易造成颜色失真或者边缘丢失的缺点,提出一种改进的基于双边滤波的去高光算法。首先将图像所有像素点用阈值分为含有镜面反射分量和仅含漫反射分量的两类像素点,分别估计两类像素点的最大漫反射色度,接着以估计的最大漫反射色度的相似度作为双边滤波器的值域,同时以图像的最大色度图作为双边滤波的引导图保边去噪,最终达到去除镜面反射分量的目的。实验过程中,用改进的去高光算法分别处理50幅含镜面反射分量的图像,并将该算法与Yang方法和Shen方法分别作对比,其峰值信噪比(PSNR)分别平均提高4.17%和8.40%,该算法的处理效果更符合人眼视觉,获得的图像质量更好。使用光照强度不同的图像对作为处理对象,通过实验对比选择对光照具有鲁棒性的KAZE配准算法。最后通过对实验结果的定量分析验证本文提出的改进高光去除方法提升了高强度光照条件下立体匹配精度。
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