论文中文题名: | 基于双目视觉的立体匹配算法研究 |
姓名: | |
学号: | 21207040041 |
保密级别: | 公开 |
论文语种: | chi |
学科代码: | 081002 |
学科名称: | 工学 - 信息与通信工程 - 信号与信息处理 |
学生类型: | 硕士 |
学位级别: | 工学硕士 |
学位年度: | 2024 |
培养单位: | 西安科技大学 |
院系: | |
专业: | |
研究方向: | 计算机视觉 |
第一导师姓名: | |
第一导师单位: | |
论文提交日期: | 2024-06-13 |
论文答辩日期: | 2024-06-05 |
论文外文题名: | Research on Stereo Matching Algorithm Based on Binocular Vision |
论文中文关键词: | |
论文外文关键词: | Binocular vision ; Stereo matching ; Census transform ; Feature fusion ; Texture partition ; Adaptive aggregation |
论文中文摘要: |
双目视觉技术被广泛应用于生产生活中的多个领域,而立体匹配算法是双目视觉的研究重点与难点,其匹配精度直接影响双目视觉效果,因此对立体匹配算法展开研究具有重要意义。本文主要研究工作如下: (1)针对局部立体匹配算法存在视差图像边缘模糊及匹配精度较低问题,提出一种改进Census变换与特征融合的立体匹配算法。首先,使用变换窗口的邻域像素信息代替中心像素,解决传统Census变换过度依赖窗口中心像素的问题;其次,引入图像的颜色信息与梯度信息构建融合匹配代价计算函数,以提高初始匹配代价的可靠性;再次,为建立邻域像素点间的联系,引入单向动态规划思想进行匹配代价聚合;最后,提出一种基于八方向的视差空洞填充方法对视差图进行优化。实验结果表明,该算法优于其它改进Census变换算法,具有较高的匹配精度。 (2)针对现有立体匹配算法在匹配过程中忽略了不同纹理区域的影响,导致算法适应性受限问题,提出一种基于纹理分区的立体匹配算法。首先,充分利用图像纹理信息,提出一种基于灰度方差的纹理分区方法将图像划分为强弱纹理区域;其次,根据不同纹理区域的特征构建不同的匹配代价计算策略;再次,对十字交叉域的臂长判定准则以及聚合策略进行改进,以适应不同纹理区域;最后,加入多种视差优化策略对视差图进行优化。实验结果表明,该算法在多种场景下的立体匹配任务中,图像平均误匹配率较低,提高了立体匹配算法的适应性。 |
论文外文摘要: |
Binocular vision technology is widely used in many fields of production and life, and the stereo matching is the focus and difficulty of binocular vision, and its matching accuracy directly affects the binocular visual effect, so the research on stereo matching algorithm is of great significance. The main research work of this paper is as follows: (1) Aiming at the problems of blurred edges and low matching accuracy of local stereo matching algorithm, a method based on improved Census transform and feature fusion is proposed. Firstly, neighborhood pixel information replaces the central pixel to reduce dependency in traditional Census transform. Secondly, color and gradient information are used to construct a fused cost function, improving matching costs. Thirdly, dynamic programming is introduced for better cost aggregation and pixel connectivity. Finally, an eight-directional disparity hole filling method optimizes the disparity map. Experimental results show that the algorithm outperforms other improved Census transform methods in matching accuracy. (2) Aiming to address the limited adaptability of stereo matching algorithms due to unaddressed texture variations, a stereo matching algorithm based on texture partitioning is proposed. Firstly, the algorithm uses grayscale variance to partition images into different texture areas. Secondly, different matching cost calculation strategies are constructed according to the characteristics of different texture regions. Thirdly, the arm length determination criterion of the cross domain and the aggregation strategy are improved to adapt to different texture regions. Finally, multiple parallax optimisation strategies are added to optimise the parallax map. Experimental results show that the algorithm achieves a low average image mismatch rate across diverse scenarios, which improves the adaptability of the stereo matching algorithms. |
参考文献: |
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中图分类号: | TP391.4 |
开放日期: | 2024-06-13 |