几何约束下曲面场景的立体匹配迭代算法

《几何约束下曲面场景的立体匹配迭代算法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、高技术通讯!""(年%!月第%(卷第%!期几何约束下曲面场景的立体匹配迭代算法!边后琴!苏剑波（上海交通大学自动化系智能机器人研究中心上海!"""#"）摘要使用对极约束和同形映射两种几何约束，通过采用面积检测、一致性约束误差检测、概率筛选规则和对称优化等策略，成功地实现了曲面场景图像的特征点匹配。该方法未使用任何与灰度相关的信息和与场景相关的约束，极大地提高了方法的实用性和鲁棒性。整个匹配过程快速有效，并在不同的弱标定关系已知的真实图像数据上成功地得到实现。关键词特征匹配，对极几何，基础矩阵，同形矩阵遮挡以及摄像机特性等，使得单一的对极约束并不"引言能唯一地确定所有匹配

2、。文献［%%］探讨了仅联合对立体匹配问题是计算机视觉中的一个基本问极约束和同形约束这两个与场景无关的纯几何约束题，也是最重要的问题之一，正广泛地应用于不同的建立曲面场景的特征匹配的问题，并对深度变化不计算机视觉处理任务中，如离散运动估计、#$场景丰富的场景有了初步的实验结果。同形映射反映了重构、目标识别、摄像机自标定和视觉伺服等。现有空间共面点的图像点间的对应关系，它不同于点到的匹配方法主要分为两大类：基于区域的匹配方法线的对极约束关系，是一种点到点的约束关系，并且［%!，%#］和基于特征的匹配方法。基于区域的匹配方法通常通常用于主平面的检测中。文献［%&］从理论假设图

3、像中一个像素的邻域内的视差是常数，该方上深入分析使用同形约束处理曲面场景的匹配问题［%］法中最简单的是关联法。在该方法中，尽管邻域时匹配误差的产生根源，并用仿真实验得出误差分［!］的尺寸可以随局部灰度的不同而自适应地变化，为代数误差和几何误差两种的结论。仅采用同形映［#］或者通过极小化视差估计的不确定性来决定，但射和对极约束两种纯几何约束做立体匹配的最大优定常视差的假设不可避免地导致误差。另一种方法点在于：在对极约束关系基础上，用同形映射这种纯［&］即基于特征的匹配方法最初选取零交叉和梯度峰几何约束取代场景相关约束建立立体图像的近似特［’］［(］［)］［*］值作为特征，

4、现在通常采用角点、边、轮廓征匹配，极大地增强了方法对实际场景外界干扰因［+］和这几种特征的联合等作为匹配基元。和基于区素的鲁棒性。该思想的实质是：对于非平面场景采域的匹配方法相比，特征比灰度值能在很大程度上用多个平面块来对它进行分段近似。而一个平面块消除匹配的模糊性，但是，通常还需要采用相容性约就对应一个同形矩阵，因此，同形矩阵的精确估计、束、唯一性约束、连续性约束或对极约束等达到更精严格筛选和每个同形矩阵映射结果的合理快速优化确和完全的匹配。而在上述&种约束中，仅对极约是该思想的关键所在，特别是对于视差深度变化丰束是唯一不依赖于场景的几何约束，因此广泛地应富的场景，平

5、面的合理优化、快速选择对整个算法的用于匹配问题的研究中。文献［(］首先利用连续性精度和速度至关重要。约束，通过关联法得到初始匹配，然后用对极约束进本文从实用的角度出发解决这几个关键问题。一步建立匹配。文献［*］使用对极约束来实现轮廓首先为了保证用来映射的同形矩阵的精度，采用面特征的匹配。通过对极约束，搜索一个特征在另一积检测和一致性误差约束检测对同形矩阵集合中的幅图像上的对应特征就从整个图像空间变为沿着对元素进行淘汰，然后采用概率筛选规则和对称优化［%"］极线上。但在实际应用中，由于诸多因素，如光方法，对映射产生的近似匹配结果进行合理地优化照条件、景物几何形状和物理特性

6、、噪声干扰、畸变、合并。整个匹配过程仅利用对极约束和同形映射两"*(#计划（!""%??&!!!("）资助项目。!女，%+)(年生，博士生；研究方向：立体匹配；通讯作者，,-./01：2340/56789:;<=:;>5（收稿日期：!""’-%%-")）—%!&(—边后琴等：几何约束下曲面场景的立体匹配迭代算法种纯几何约束，解决了深度变化丰富的曲面场景的如果增加匹配点对，就对应地增加-矩阵的行数，立体匹配问题。相比于一般的优化算法，如关联增加一对点，-矩阵增加两行。由于（0）式一定有［!］［"］法、动态规划法和松弛法等优化技术，本文的优解，所以2345（-）"6。显然，

7、为了计算出(，至少需化算法简单快捷实用。对深度变化丰富的曲面场景要.对匹配点，且这.对点对应的空间点必需共面，的图像数据的实验，证明了本文方法的可行性和良因此为了保证四点的共面性，通常选取)对匹配点好的实用性能。和对极点对估计同形矩阵。#预备知识)匹配算法用!，$，#）%表示左图像中第!个特征点"$（#""坐标，!%，$%，#）%表示右图像中第!个特征!"#面积检测"$（#%""点的坐标，&"表示场景中第!个空间点的齐次坐如上所说，同形矩阵是由)对匹配和对极点对标，’表示左右图像间的基础矩阵，(表示空间一这.对匹配计算产生。显而易见，如果