基于双目视觉立体匹配算法的研究与应用.pdf

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1、硕士学位论文基于双目视觉立体匹配算法的研究与应用THERESEARCHANDAPPLICATIONOFSTEREO-MATCHINGALGORITHMBASEDONBINOCULARVISION刘欢哈尔滨工业大学2018年6月国内图书分类号：TP391.4学校代码：10213国际图书分类号：621.586.4密级：公开工学硕士学位论文基于双目视觉立体匹配算法的研究与应用硕士研究生：：刘欢导师：：王灿助理教授申请学位：：工学硕士学科：：电气工程所在单位：：深圳研究生院答辩日期：：2018年6月授予学位单位：：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:TP2

2、42.6U.D.C:621.586.4Adissertationsubmittedinpartialfulfillmentofthere-quirementsfortheacademicdegreeofMasterofEngi-neeringSTUDYONTHERESEARCHANDAP-PLICATIONOFSTEREO-MATCHINGALGORITHMBASEDONBINOCULARVISIONCandidate：LiuHuanSupervisor：Asso.Prof.WangCanAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEn

3、gineeringSpeciality：ElectricalEngineeringAffiliation：ShenzhenGraduateSchoolDateofDefence：June,2018Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要随着计算机技术的飞速发展和硬件性能的提升，立体视觉作为计算机视觉一个重要方向，凭借其系统简单、成本低、人工干预少的优点，逐渐被应用到多个领域，例如机器人导航，虚拟现实，工业检测等。立体视觉在计算机视觉领域扮演着重要的角色

4、，它的目的在于重构场景的三维几何信息。立体匹配是双目立体视觉的关键技术之一，其匹配精度的高低直接影响到三维几何信息的准确性，因此能否有效的解决该问题直接关系到立体视觉的发展，因此对双目视觉中立体匹配的研究意义重大。由于匹配中存在诸多的不确定性，因此立体匹配问题始终没有得到很好的解决，其中图像中遮挡、深度不连续和弱纹理区域的匹配一直是技术难题，多年来为了有效的解决这些问题，学者们也提出了许多不同的方法。本论文针对遮挡和深度不连续区域，在传统算法基础上提出了改进的立体匹配算法，针对匹配中存在的深度不连续问题，本论文采用加权的十字窗对匹配代价进行聚合，在传统的十字

5、窗中算法基础上根据图像中像素间的距离约束，为窗口中每个元素分配不同的权重，对支持窗口内视差不连续区域进行严格限制，针对遮挡为题，采用两种插值方法相结合的方法，为遮挡区域选取合适的视差。通过对立体匹配匹配算法的研究和分析，最终提出了一种局部和全局相结合的半全局立体匹配算法，通过用Middlebury权威测试平台提供的标准立体图片对进行测试，实验结果表明该方法与其他算法相比具有一定的优势。本论文最后研究了立体匹配算法在障碍物检测中的应用，提出了一种简单有效的障碍物检测方法，该方法无需对地面进行建模。机器人行驶过程中通过双目相机采集图像，然后应用该方法提取出场景中

6、潜在的障碍物，并输出障碍物的距离和尺寸信息，达到提前预警的目的。关键词：立体视觉；立体匹配；视差图；障碍物检测-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractWiththerapiddevelopmentofcomputertechnologyandtheimprovementofhardwareperformance,stereovisionhasbeengraduallyappliedtovariousindus-tries,suchasautonomousnavigationsystemsformobilerobots,VirtualReality

7、,industrialmeasurement,andsoon.Sinceithasadvantagesinmanyaspects,suchassimplicity,lowcostandlessmanualintervention.Stereovisionplaysanim-portantroleinthefieldofcomputervision.Itsroleistoobtain3Dgeometricinfor-mationofscene.Stereomatchingisthecoreofbinocularstereovision.Theaccu-racy

8、ofstereomatchingaffectsthe