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《基于LBP_C纹理分析立体匹配算法》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、第29卷第2期计算机应用Vol.29No.22009年2月JournalofComputerApplicationsFeb.2009文章编号:1001-9081(2009)02-0447-03基于LBP/C纹理分析的立体匹配算法葛亮,朱庆生,傅思思(重庆大学计算机学院,重庆400030)(geliang@cqu.edu.cn)摘要:针对传统方法难以可靠估计图像中纹理单一区域像素点视差的问题,将纹理分析应用于立体匹配中,提出图像分块整体匹配的方法。首先用LBP/C纹理分析方法对图像纹理进行描述;然后进行基于区域生长的扩张检测,得到纹理单一图像块;
2、最后对图像块进行整体匹配,得到纹理单一区域的稠密视差图。对国际标准图像进行测试,结果表明该算法能提高纹理单一区域稠密视差图的精度,具有实用价值。关键词:立体匹配;纹理分析;分块匹配中图分类号:TP391文献标志码:AStereomatchingalgorithmbasedonLBP/CtextureanalysisGELiang,ZHUQing2sheng,FUSi2si(CollegeofComputerScience,ChongqingUniversity,Chongqing400030,China)Abstract:Duetothedif
3、ficultyofgettingdisparityoflesstexturedpixelswithtraditionalapproach,blockmatchingalgorithmwithtextureanalysiswasputforward.First,theimagesweredescribedbyLBP/Ctextureanalysis.Thentheexpansiondetectionbasedonregiongrowingwasperformed,andthelesstexturedblockswereacquired.Final
4、lythedensedisparitymapoflesstexturedareawasobtainedthroughblockmatching.Theproposedalgorithmwastestedwiththeinternationalstandardimagedataandcomparedwithsomeexistingalgorithms.Theexperimentalresultsshowthattheproposedalgorithmcanimprovetheaccuracyofdisparitywhenhandlinglesst
5、exturedareasandcanbeusedinpractice.Keywords:stereomatching;textureanalysis;blockmatching稠密匹配算法,效果良好,但该算法只能用于纹理丰富的图0引言像,在纹理单一的区域,匹配关系的传播就会停止。为此,本计算机立体视觉是场景理解的重要部分,可以广泛应用文利用LBP/C纹理分析方法识别出图像中的纹理单一区域,于图像分割、物体三维重建、立体视频流编码、车辆导航等领对区域进行整体匹配,以提高纹理单一区域视差图的精度。域。立体匹配是立体视觉算法中最重要的任务之一,它通过
6、1基于统计的纹理分析方法双目或者多目图像匹配得到视差图,再根据三角测量关系进一步得到景物的深度。但视差不连续、纹理单一和遮挡区域图像的纹理一般理解为图像灰度在空间上的变化和重内部像素的不正确匹配问题是该领域的难点。目前,这个领复,或图像中反复出现的局部模式(纹理单元)和它们的排列[1]域的工作可分为2类:稠密匹配和稀疏匹配。传统的稠密规则。纹理分析指的是通过一定的图像处理技术抽取出纹理[2][7]匹配算法为窗匹配法,它利用局部信息,即根据像素点邻特征,从而获得纹理的定量或定性描述的处理过程。其基域(窗口)的灰度相似性来确定点对是否匹配。当窗口内
7、视本方法可分为统计方法、结构方法和谱方法三大类。统计方差发生变化时,由于投影形变,窗口内的灰度值可能并不对法是指在不知道纹理基元的情况下进行纹理分析,主要描述应,从而会产生误差。近年来各国学者还提出了利用全局信纹理基元或局部模式随机和空间统计特征,如灰度共生矩阵息进行稠密匹配的算法,它根据相似性约束、唯一性约束、连法、LAWS纹理能量法、LBP/C法等。结构方法主要在已知基续性约束等条件,将立体匹配问题转化为求能量最小化的最元的情况下进行,描述纹理基元及其周期性排列的空间几何优化问题,整体求解图像的视差图。这些方法包括:带视差平特征和排列规则,
8、如形态学、图论、拓扑等方法。谱方法是建[3]立在多尺度分析与时频分析基础之上的纹理分析方法,如滑性约束的自适应权值的方法、图切割方法(graph[4-
