基于sift特征描述子的立体匹配算法分析

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1、上海交通大学硕士学位论文基于SIFT特征描述子的立体匹配算法研究上海交通大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：宰小涛日期：2007年1月20日上海交通大学硕士学位论文基于SIFT特征描述子的立体匹配算法研究上海交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意

2、学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密□，在年解密后适用本授权书。本学位论文属于不保密√□。（请在以上方框内打“√”）学位论文作者签名：宰小涛指导教师签名：赵宇明日期：2007年1月20日日期：2007年1月20日上海交通大学硕士学位论文基于SIFT特征描述子的立体匹配算法研究第一章绪论1.1概述视觉是人类观察世界、认知世界的重要手段，人类从外界获取的信息约有75%来自视觉系统。计算机视觉是指用计算

3、机来实现人类的视觉功能，也就是用计算机来实现对客观世界的识别，即实现人类视觉系统的某些功能，其目标是实现对三维场景的感知、识别和理解[1]。然而，迄今为止人类对自身视觉系统的工作机理还所知甚少，对视觉感知的生理过程还缺乏真是可信的数学描述，更多的情况是在合理猜测的基础上模仿人类的视觉感知过程。二十世纪七十年代末，MIT的Marr教授创立了计算视觉理论框架，系统概述了心理物理学、神经生理学、临床神经病理学等已取得重要成果的领域，是迄今为止最为系统的视觉理论体系，对计算机视觉的发展起到了巨大的推进作用，虽然这一理论体系尚不完善，但仍被广大科技工作者所接受，在计算机视觉领域占有

4、十分重要的地位[2]。立体视觉是一门研究如何用机器来代替人类视觉对客观世界进行理解和认 知的学科，它作为计算机视觉的一个重要分支受到了国内外研究人员的重视。经过20多年的研究，立体视觉在机器人视觉导航、航空测控、军事应用、医学诊 断及工业检测中的应用越来越广，研究方法从早期的以统计相关理论为基础的相 关匹配，发展到具有很强生理学背景的特征匹配，从串行到并行，从直接依赖于 输入信号的低层处理到依赖于特征、结构、关系和知识的高层次处理，性能不断 提高，其理论正处在不断发展与完善之中。立体视觉涉及的内容很多，包括图像 获取、摄像机标定、特征提取、立体匹配、视差计算以及三维重建等

5、。由于时间 和研究能力的限制，同时也为了保证论文的完整性，本文在对立体视觉系统进行 介绍的前提下重点研究了立体匹配。这是因为立体匹配是立体视觉中最关键同时 也是最困难的问题，立体匹配的结果好坏直接决定了场景三维重建的性能优劣， 当空间三维场景被投影为二维图像时，同一景物在不同视点下的图像会有很大不 同，而且场景中的诸多因素，如光照条件、景物几何形状和物理特性、噪声干扰 和畸变以及摄像机特性等，都被综合成单一的图像中的灰度值。因此要准确地对 包含了如此之多不利因素的图像进行无歧义的匹配，显然是十分困难的。对于任何一种立体匹配方法，其有效性有赖于3个问题的解决，即：选择正确的

6、匹配特 征，寻找特征间的本质属性及建立能正确匹配所选特征的稳定算法。立体匹配的 研究都是围绕着这三方面在工作，并已提出了大量各具特色的匹配方法。但是由1上海交通大学硕士学位论文基于SIFT特征描述子的立体匹配算法研究于立体匹配涉及的问题太多，至今仍未得到很好的解决，特别是在复杂场景中，如何提高算法的错误匹配和抗干扰能力，降低算法实现的复杂度和计算量，都需要进行更深入的探索和研究。正是基于此研究动机和目的，本文提出了基于SIFT特征描述子的立体匹配算法研究，研究的主要创新之处有以下几点：1、在基于特征点的立体匹配框架中，利用图像邻域梯度信息，引入基于三维梯度方向直方图的SI

7、FT特征描述子作为区域特征描述符。2、通过摄像机内部和外部参数的精确估计，准确地将极线计算得到，引入计算机视觉理论的极线约束成功地将匹配点的搜索空间降为一维，大大节省了算法的运行时间，同时也提高了匹配精度。3、由于SIFT特征描述子利用了邻域方向性信息联合的思想，因此增强了本文算法抗噪声的能力和对图像变换的鲁棒性，同时对于含有定位误差的特征匹配也提供了较好的容错性。1.1立体匹配研究现状及问题分析立体匹配是寻求同一空间景物在不同视点下投影图像像素间的一一对应关系。与普通的图像模板匹配不同，立体匹配是在两幅存在视点差异，几何、灰