计算机立体视觉算法研究与实现

立体视觉是目前计算机视觉中最活跃的领域之一。通过近二十年的研究,立体视觉已经发展出了一些可以在实时系统中应用的成熟立体匹配算法。立体视觉可以在许多领域中应用:车辆导航,视频监控和工业制造过程控制等,这些领域都有一定地实时性要求。由于对运算量的限制,大多数实时立体视觉系统在视差计算过程中采用了基于局部窗口的匹配算法。这些局部方法的视差图质量往往与全局算法相差甚远。然而最近的研究成果表明通过精确设计的匹配代价计算和收集方法,局部算法的误匹配率同样可以好于一些全局算法。本文主要通过对局部匹配算法的改进,使立体视觉系统达到室内视频监控系统对实时性和稳定性的要求。 立体视觉系统主要分为摄像机定标,立体匹配和三维重建三部分。摄像机定标是几何校正和三维重建的基础,其精度往往决定着整个系统的性能。本文采用基于平面定标模板的张正友定标方法,该方法的平面定标物便于在室内环境中使用。根据定标结果对立体图像对进行了畸变和外极几何校正,使图像对的外极线水平于扫描线且使图像对中的匹配点校正到同一像素行,有效减少了随后立体匹配过程的计算复杂度。 立体匹配算法是立体视觉系统中最重要且运算量最大部分。本文根据监控系统对实时性的要求,对局部匹配算法进行了改进,提出了一种可以有效地区分目标物边缘的算法。使用了简单的预处理和后处理方法改善所得的视差图,其中快速有效的预处理滤波方法消除了图像对之间亮度差异对匹配结果造成的影响,并由后处理检测出图像中的误匹配点。 在windows和VC平台上实现了实时立体视觉系统。实验分析了定标模板个数对定标精度的影响。给出了本文匹配算法在不同窗口大小下的误匹配率和预处理,后处理的效果。对比了本文算法与块匹配算法,全局DP,GC算法之间的视差图质量和算法实时性。