基于fpga的实时立体匹配系统的分析

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1、浙江大学硕士学位论文方法和硬件系统，以满足实时测量的要求。本文研究的重点就是应用于月球车及其他无入自主车辆导航中的实时立体视觉系统的设计及硬件实现。1．2立体视觉概述视觉传感器的测量方法通常是立体视觉，即通过对目标场景摄取一组同一时刻不同视角的图像，由图像之间对应匹配点求取视差，进一步得出场景深度信息。利用立体视觉获取三维地形图是目前最常用的技术。1．2．1视差理论人眼在观察场景时可以同时感知被观测物体的距离，这是由于双眼的观测角度稍有不同，使得物体在两眼视网膜上的投影位置不同，这个位置差就称为视差(disparity)

2、。视差反映了物体的深度信息，人所感知的深度是大脑在视差的基础上进行加工而获取的信息。根据这个原理，在计算机视觉中，我们使用多个摄像机获取一组不同视角的图像，通过匹配算法求取图像间的匹配点，从而计算出视差，再根据三角测量方法得出场景深度。以两个摄像机组成的成像系统为例，在图1．1所示的成像模型中，分别标记为左相机(L)和右相机(尺)，摄像机光心DL和DR的连线称为基线丁，场景中的点尸在两个相机成像平面上的像点分别是P和P’，其横坐标分别为X和X’，相机焦距为厂，根据三角测量关系可得出视深度丁Z=厂j(1．1)口其中d=x—

3、r，即该点的视差。由此成像模型可知，正确求取视差是得到物体深度信息并恢复三维结构的关键。2浙江大学硕士学位论文PJLx／＼I●．／．∥＼．JI{●1『q·——————————————卜D曩T图1．I立体视觉成像模型在立体图对匹配中，匹配基元的选取直接影响到视差提取的准确性。匹配基元是匹配的最小对象，可以是：图像灰度，边缘信息(点、线、边界等)，尺度，亮度峰值或重心，高阶特性等。根据匹配基元选取的不同，可以将匹配算法大致分为区域匹配、特征匹配和相位匹配。区域匹配主要考虑区域相似性，逐像素操作，可以直接得出致密的视差图，缺点

4、在于运算量大，受噪声、亮度差异等影响较大。特征匹配往往选取图像的过零点、边缘轮廓、线段等特征作为匹配基元，不直接依赖于像素灰度，具有较强的抗干扰性，且计算量小，速度快。但由于特征的稀疏性和不规则性，不能直接获得致密视差图。要获得致密视差图就必须辅以插值过程，而为了保证插值点的精确度，插值过程往往比较复杂。相位匹配基于立体图像对中对应点的局部相位相等这个假设，反映了信号的结构信息，对图像高频噪声有很好的抑制作用，并且对几何畸变和辐射畸变也有很好的抵抗能力。而一旦局部结构假设不成立，则会出现相位奇点问题，且算法收敛范围与带通

5、滤波器的波长有关。良好的匹配特征应具有可区分性、不变性、稳定性、唯一性以及有效解决歧义匹配的能力。即便如此，立体视觉的不确定性仍然存在，这是因为从三维空间向二维影像投影时产生了信息缺失。不确定性问题包含了匹配多义性和误匹配两种情况。对一幅图中给定的匹配基元来说在另一幅图中经常可发现不止一个可能的匹配基元与之匹配，这样就产生了匹配的多义性。此外在某些歧义区中，诸如遮挡区域(即其中一幅图中不存在对应点)，或者是纹理一致区域、弱纹理区域浙江大学硕士学位论文(此类区域中的任意点与另一幅图中对应区域的所有点都有很强的匹配相关度)，

6、这类歧义区中像素点的匹配求解均属病态问题求解。为降低匹配的不确定性，在立体匹配算法中通常需要引入一些约束条件，常用的有：(1)外极线约束(epipolarconstraint)：根据透视投影成像的几何原理，对应点一定是位于另一幅图像对应的外极线上，立体图像对经过外极线校正后，外极线与图像行重合，匹配点搜索只需沿图像的扫描线进行，从而将潜在的二维搜索空间降至一维。(2)唯一性约束(uniquenessconstraint)：一般情况下，一幅图像上的一个特征点只能与另一幅图像上唯一的一个特征点对应。(3)相似性约束(simi

7、larityconstraint)：场景中同一点在各图像中的投影点应具有相似的亮度值。(4)平滑性约束／一致性约束(smoothness／coherenceconstraint)：除了遮挡或视差本身不连续区域外，小邻域范围内视差值变化量应很小或相似。换言之视差曲面应是分段连续的。(5)顺序约束／单调性约束(ordering／monotonicityconstraint)：一幅图像的一条外极线对应着另一幅图像中的一条外极线，且其上面的对应点排列顺序是不变的。(6)遮挡约束(occlusionconstraint)：基准图中

8、如果发生视差不连续，那么发生不连续的区域在对准图中是遮挡区。(7)视差范围约束(disparitylimitconstraint)：这起源于心理物理实验，它表明人类视觉系统只能融合视差比某个限度小的立体图像。该约束限制了寻找对应点时的搜索范围。(8)互对应约束(mutualcorrespondenceconstrai