光照變化條件下立體視覺技術(shù)研究.pdf

1、基于雙目立體視覺的研究一直是計(jì)算機(jī)視覺研究的熱點(diǎn)，其模仿了人類的雙眼感知系統(tǒng)，通過對同一場景從不同角度拍攝到的兩幅圖像中尋找最優(yōu)的匹配像素點(diǎn)，進(jìn)行視差圖的計(jì)算，建立場景的三維模型，實(shí)現(xiàn)圖片二維場景到三維模型的轉(zhuǎn)化。
　　立體視覺通常采用雙目攝像機(jī)作為傳感設(shè)備，具有高分辨率、低功耗、信息量大等優(yōu)點(diǎn)，可為移動(dòng)機(jī)器人提供包括導(dǎo)航、障礙物檢測以及場景三維重建等功能，從而在無人機(jī)、水下AUV、無人駕駛車輛等移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)上得到廣泛的使用。隨

2、著科學(xué)探索領(lǐng)域的不斷拓展，移動(dòng)機(jī)器人的工作環(huán)境從室內(nèi)靜態(tài)光照環(huán)境，發(fā)展到目前室外光照變化環(huán)境。
　　在室外環(huán)境下，光照變化對于立體匹配而言是一個(gè)難點(diǎn)。由于立體匹配的關(guān)鍵是通過相似性計(jì)算解決匹配的歧義性問題，而傳統(tǒng)的立體匹配算法中相似性計(jì)算都是基于立體圖像中對應(yīng)的像素灰度值進(jìn)行，前提假設(shè)是兩幅立體圖像的匹配特征點(diǎn)在特定的光照條件下具有相同的或相似的像素灰度。然而在實(shí)際的室外環(huán)境下，這種假設(shè)是很難成立的。這是因?yàn)?，首先在室外光照變化條

3、件下，兩個(gè)立體相機(jī)之間無論是攝像機(jī)增益不同或是相機(jī)位置角度不同，都會(huì)使得光照變化在兩幅圖像上的表現(xiàn)不同，導(dǎo)致兩幅立體圖像中匹配特征點(diǎn)的像素值不同，從而導(dǎo)致誤匹配問題；其次，光照強(qiáng)度的變化不僅會(huì)對圖像紋理的信息產(chǎn)生影響，而且光照不理想情況會(huì)導(dǎo)致立體圖像中噪聲畸變的迅速增加，這都會(huì)影響立體匹配的準(zhǔn)確性。因此，光照變化對傳統(tǒng)立體視覺算法的魯棒性產(chǎn)生較大的影響。
　　本論文以移動(dòng)機(jī)器人平臺(tái)的雙目立體視覺為研究對象，針對光照變化條件下立體視

4、覺的關(guān)鍵理論問題進(jìn)行了研究，對涉及的技術(shù)進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)分析，基于國內(nèi)外近年的研究成果，對光照變化條件下的立體視覺系統(tǒng)所涉及的高精度攝像機(jī)標(biāo)定、非參數(shù)變換以及自適應(yīng)權(quán)重立體匹配算法等進(jìn)行了重點(diǎn)研究和實(shí)驗(yàn)。在光照變化條件下，尤其是光照不理想情況下，提出了一定的改進(jìn)算法，在提高立體匹配的魯棒性和準(zhǔn)確性方面取得了較為有效的成果。論文主要在以下幾個(gè)方面進(jìn)行了研究工作：
　?。?）基于二維平面標(biāo)定靶的高精度攝像機(jī)標(biāo)定方法研究
　　本文以二維

5、平面標(biāo)定方法為研究基礎(chǔ)，重點(diǎn)研究了標(biāo)定靶角點(diǎn)檢測算法，提出了一種基于CRF的亞像素角點(diǎn)檢測的攝像機(jī)標(biāo)定算法。利用角點(diǎn)響應(yīng)函數(shù)值作為權(quán)重因子，基于重心法實(shí)現(xiàn)了高精度亞像素角點(diǎn)坐標(biāo)的檢測，改進(jìn)了二維平面標(biāo)定靶中角點(diǎn)檢測的精確性，提高了攝像機(jī)標(biāo)定結(jié)果準(zhǔn)確性。通過角點(diǎn)檢測重復(fù)率實(shí)驗(yàn)和攝像機(jī)標(biāo)定重投影實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本文算法相對于現(xiàn)有算法具有較高的精確度和光照魯棒性。
　?。?）光照魯棒的非參數(shù)變換算法研究
　　由于非參數(shù)變換算法對于光照

6、變化有較好的魯棒性，本文重點(diǎn)研究了基于非參數(shù)變換的立體匹配算法。在對以Census變換為代表的傳統(tǒng)非參數(shù)變換研究的基礎(chǔ)上，提出了ISCT非參數(shù)變換方法，使用鄰域像素的均值作為判別的標(biāo)準(zhǔn)參考值，避免光照不理想情況下，中心像素受噪聲影響產(chǎn)生畸變導(dǎo)致非參數(shù)錯(cuò)誤的情況。在此基礎(chǔ)上結(jié)合DSI、左右一致性檢測等方法，實(shí)現(xiàn)了基于ISCT變換的立體匹配算法，通過Middlebury大學(xué)權(quán)威測試平臺(tái)的驗(yàn)證，在理想光照情況下，基于ISCT的立體匹配算法匹配

7、結(jié)果的準(zhǔn)確性，與基于傳統(tǒng)Census變換的立體匹配算法基本相當(dāng)。在光照變化實(shí)驗(yàn)中，相對于傳統(tǒng)Census變換，基于ISCT變換的立體匹配算法能夠有效提高光照變化的魯棒性。在不同光照條件下，尤其是光照不理想情況下，能夠取得較為穩(wěn)定的稠密視差圖。
　?。?）自適應(yīng)權(quán)重立體匹配算法研究
　　針對局部立體匹配算法在圖像中物體邊界處（視差不連續(xù)區(qū)域）會(huì)產(chǎn)生前景膨脹的問題，開展了基于自適應(yīng)權(quán)重立體匹配算法的研究。在分析傳統(tǒng)自適應(yīng)權(quán)重立體

8、匹配算法由于高度依賴色彩值導(dǎo)致對光照變化敏感的基礎(chǔ)上，本文提出了在RGB色彩空間，基于非參數(shù)變換的自適應(yīng)權(quán)重立體匹配方法。通過對彩色圖像的RGB三個(gè)色彩通道進(jìn)行非參數(shù)變換，以漢明距離進(jìn)行相似性聚類強(qiáng)度計(jì)算，實(shí)現(xiàn)了自適應(yīng)權(quán)重的立體匹配算法。該方法有效降低了自適應(yīng)權(quán)重因子對色彩值的依賴，提高了自適應(yīng)權(quán)重聚合環(huán)節(jié)對于光照變化的魯棒性。通過Middlebury大學(xué)權(quán)威測試平臺(tái)的驗(yàn)證，基于非參數(shù)變換的自適應(yīng)權(quán)重立體匹配算法有效提高了視差不連續(xù)區(qū)域

9、的立體匹配準(zhǔn)確性。并且通過光照變化實(shí)驗(yàn)證明，在光照變化的情況下，尤其是光照不理想情況下，本文所提算法相對于傳統(tǒng)自適應(yīng)權(quán)重算法的光照變化魯棒性有了較大提高。
　　（4）室外光照變化條件下的立體視覺系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)研究
　　將基于CRF亞像素角點(diǎn)檢測的攝像機(jī)標(biāo)定、基于ISCT的非參數(shù)變換以及自適應(yīng)權(quán)重立體匹配算法集成在立體視覺系統(tǒng)中，并通過內(nèi)存儲(chǔ)管理以及置信度濾波等方法，分別對于系統(tǒng)的計(jì)算效率和可靠性進(jìn)行了優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)了光照變化魯棒性強(qiáng)的