基于多尺度理论图像立体匹配关键问题研究

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1、中南林业科技学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品，也不包含为获得中南林业科技大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式表明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。储虢蕊晔∞l≥年孓R切El中南林业科技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，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件或电子版，允许论文被查阅或借阅。本人

2、授权中南林业科技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。本学位论文属于：1、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保密瓯(请您在以上相应方框打“√’’)，作者签名：藤巍晖导师签名：彳缛加f≥年箩月专口白2．o，弓年厂月尹日摘要计算机视觉研究领域中最重要一项距离感知技术就是双目视觉技术，通过双目视觉技术景物的三维信息可以灵活地被人们在多种条件下获取。从本质上看，双目视觉技术是一种被动式测量技术，在计算机视觉研究中具有其它种类测量方法所不能取代的地位。而立体匹配技术是双目视觉中最主要也是最难实现的一个环

3、节。人们通过在自然界和工程中实践发现，多尺度特征存在于许多现象或过程之中，尤其是生物的视觉过程。所以，采用多尺度分析方法来描述和分析计算机视觉实现机理能更直观地反映计算机视觉的本质特征。但是实践经验表明：在多尺度分析框架下的图像立体匹配技术还需要解决一些关键问题，尤其需要研究：(1)对于一幅图像，哪些区域需要在高尺度下实现立体匹配；哪些区域需要在低尺度下实现立体匹配?(2)对于水平线上的边缘，通过何种方法提高其立体匹配的准确度?以解决上述两个关键问题为目的，本文详细介绍了立体匹配的一些主要理论，包括立体匹配的基本原理、立体匹配的约束条件以及立体匹配的分类；介绍了窗口傅立叶变

4、换和小波变换，正交小波和双正交小波，离散小波的快速算法。针对关键问题1，本文基于图像的多尺度分析和图像Mean-Shift分割，提出了一种采用多尺度平面束的图像立体匹配算法。该算法将图像的结构模型转换成一组多尺度的平面集合束，对该多尺度平面束采用动态规划法进行立体匹配。实验结果表明，该方法与传统动态规划法相比取得了较好的结果。针对关键问题2，本文基于图像的多尺度分析和角点匹配，提出了一种采用多尺度角点约束的图像立体匹配算法。该算法在匹配过程中，针对边缘匹配过程中空间信息量过少的问题，通过构建角点的特征矩阵，进而构造角点约束条件。在此基础上通过建立边缘视差空间，实现了图像的立

5、体匹配。实验结果表明：该算法取得比较好的匹配效果，提出的角点约束条件在很大程度上提高了匹配的速度和正确。关键词：双目视觉：立体匹配：多尺度理论：动态规划：角点约束条件IABSTRACTThemostimportanttechnologyinthefieldofcomputervisionresearchisbinocularvisiontechnology．Bybinocularvisiontechnology，peoplecanobtainthree-dimensionalinformationofthescene．Binocularvisiontechnologyisa

6、passivemeasurementtechnique．Incomputervisionresearch，binocularvisiontechnologycannotbereplacedbyothertechnologies．Stereomatchingtechnologyisthemostimportantpartofbinocularvisiontechnology．Innatureandengineeringpractice，peoplefoundthatmulti·scalefeaturesexistinmanyphenomenaandprocesses，espe

7、ciallyinbiologicalvisual．Usemulti-scaleanalysismethodtodescribeandanalyzecomputervision，canmoredirectlyreflectstheessentialcharacteristicsofComputerVision．However，experienceshowsthat：inthemulti-scaleanalysisframework，imagestereomatchingtechnologyalsoneedstoadd