【摘 要】
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双目立体视觉是从两个视点观察同一景物,以获取在不同视角下的感知图像,通过三角测量原理计算图像像素点间的视差来获取景物的三维信息。立体视觉技术主要涉及摄像机标定、图像预处理、立体匹配、三维重建等步骤。立体匹配是其中最重要也是最困难的步骤,其主要目的是通过相应的算法获取参考图像与目标图像之间对应匹配点间的关系,生成相应的视差图,依据视差图信息及三角测量原理可得到场景的深度信息。本文介绍双目立体视觉的理
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双目立体视觉是从两个视点观察同一景物,以获取在不同视角下的感知图像,通过三角测量原理计算图像像素点间的视差来获取景物的三维信息。立体视觉技术主要涉及摄像机标定、图像预处理、立体匹配、三维重建等步骤。立体匹配是其中最重要也是最困难的步骤,其主要目的是通过相应的算法获取参考图像与目标图像之间对应匹配点间的关系,生成相应的视差图,依据视差图信息及三角测量原理可得到场景的深度信息。本文介绍双目立体视觉的理论知识和国内外研究现状,从传统方法和深度学习两个方面分别对立体匹配技术进行研究,主要工作如下:1、针对传统跨尺度立体匹配算法缺乏对视差关系的合理约束,不能很好地建模低纹理及重复纹理区域的对应关系问题,本文提出跨尺度随机游走的立体匹配算法,实现匹配代价在多尺度空间及全局域上的有效聚合。Middlebury数据集的实验仿真结果表明,相较于传统的跨尺度立体匹配算法,本文算法能够有效将场景图像在所有区域及非遮挡区域的加权平均误匹配率分别降低1个百分点和3个百分点,获得高精度的视差图。2、针对PSMNet网络参数数量过多和计算耗时过长问题,本文提出基于DenseNet的立体匹配算法,算法通过特征重用和旁路设置的方式以实现网络结构的有效压缩,从而降低网络参数数量及提升算法的时效性。同时针对当前基于CNN的立体匹配算法不能很好地利用上下文信息的问题,本文采用ASPP模块提取图像不同尺度的特征信息,增大感受野,使预测视差图具有更丰富的细节信息。Scene Flow和KITTI 2015数据集的实验仿真结果表明,本文算法在运行速度上比PSMNet提升14.92%。
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