基于雙目視覺的測距方法研究及其實現(xiàn).pdf

1、隨著駕駛輔助系統(tǒng)、機器人導航、虛擬現(xiàn)實等領域的迅速發(fā)展，空間位置信息吸引了越來越多的關注。雙目立體視覺系統(tǒng)通過模仿人眼視覺系統(tǒng)，搜索目標在左右圖像中的位置，根據(jù)三角測量原理確定目標距離。立體匹配是影響雙目測距精度的關鍵因素，越來越多的學者投入到提高立體匹配準確性的研究中。目前的立體匹配方法包括局部算法、半全局算法和全局算法。局部算法簡單，實時性好，但在低紋理區(qū)域誤匹配率高；半全局算法視差圖比局部算法好，但實時性不及局部算法；全局算法得到

2、的視差圖最準確，但算法復雜度太高，難以滿足雙目測距的實時性要求。本文主要針對局部算法和半全局算法展開研究，一方面提高局部算法的準確性，另一方面提高半全局算法的實時性，并將改進的局部算法移植到DSP嵌入式平臺實現(xiàn)雙目測距系統(tǒng)。
　　本文的主要研究內(nèi)容包括以下幾個方面：
　　一、針對局部立體匹配算法在低紋理區(qū)域誤匹配率高的問題，研究了基于穩(wěn)定點的局部立體匹配方法。本文將視差圖分為穩(wěn)定點和非穩(wěn)定點，首先計算穩(wěn)定點的視差，再將穩(wěn)定點

3、視差傳播到非穩(wěn)定點。根據(jù)格點鄰域視差相似度篩選穩(wěn)定格點，同時利用可信度打分篩選穩(wěn)定邊緣點，最后對穩(wěn)定格點和穩(wěn)定邊緣點的視差插值得到稠密視差圖。
　　二、針對半全局立體匹配算法實時性差的問題，對算法從三個方面減少運算量，提高實時性。首先減少算法代價聚合方向，然后優(yōu)化聚合方向組合，最后利用格點采樣減少代價聚合像素點數(shù)量，結(jié)合原始圖像建立最小生成樹并對格點視差圖上采樣生成稠密視差圖。
　　三、將可信度引入到視差修正中，研究了基于超