无人机导航场景中立体匹配算法研究

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1、2012年第1期航空兵器2012No．12012年2月AEROWEAPONRYFeb．2012无人机导航场景中立体匹配算法研究周龙，徐贵力，李开宇，王彪，田裕鹏，陈欣(南京航空航天大学自动化学院，南京210016)摘要:针对现有立体匹配算法难以兼顾无人机导航场景中匹配精度和幅度失真的鲁棒性，提出了一种基于改进Census变换的立体匹配算法。根据图像结构和色彩信息获得基于十字骨架的任意形状和大小的Census变换窗口，并利用改进Census变换的Hamming距作为匹配代价，采用局部优化(WTA)和左右一致

2、性校验得到视差结果，获得高精度的视差图。实验表明，该算法不仅能够获得高精度的视差图，更对幅度失真有很强的鲁棒性，能够很好地适用于无人机导航场景。关键词:立体匹配;改进Census变换;Hamming距;左右一致性校验中图分类号:TP391．41文献标识码:A文章编号:1673－5048(2012)01－0048－05ResearchonStereoMatchinginUAVNavigationEnvironmentZHOULong，XUGui-li，LIKai-yu，WANGBiao，TIANYu-pen

3、g，CHENXin(CollegeofAutomationEngineering，NanjingUniversityofAeronautics＆Astronautics，Nanjing210016，China)Abstract:ConsideringitisdifficultforexistingstereomatchingalgorithmstoobtainhighmatchingaccuracyfromimageswithamplitudedistortioninUAVnavigation，anove

4、lalgorithmbasedonModifiedCensusTransformisproposed．First，accordingtotheimagestructureandcolorinformation，thearbitraryshapedwindowbasedoncrossskeletonisconstructed．Then，thematchingcostbasedonHammingdis-tanceisdeterminedbyModifiedCensusTransform，andthedispa

5、rityandahighaccuratedisparitymapcanbeobtainedbyWinnerTakeAllandleft-rightconsistencycheck．Experimentsshowthat，thepro-posedalgorithmproduceshighaccuratedisparitymapandrobusttoamplitudedistortion，whichcanadapttoUAVnavigationenvironment．Keywords:stereomatchi

6、ng;ModifiedCensusTransform;Hammingdistance;left-rightconsistencycheck主要通过建立视差图来确定，一般分为全局立体0引言匹配和局部立体匹配，局部算法由于效率高易于立体匹配技术作为一种优秀的图像导航技术，实现更适用于实际应用中。［3］广泛应用于复杂环境中无人机自主导航的关键特Scharstein和Szelisk对当前的立体匹配算法［1－2］征信息获取。所谓立体匹配即是找到三维场景进行了全面的研究和总结，将其划分为匹配代价中同一特征点在立体图像

7、对中的像素对应关系，计算、匹配代价累积、视差计算与优化、视差提精四个主要步骤，并建立了立体匹配算法的评价网收稿日期:站。基金项目:国家自然科学基金资助项目(60974105)一直以来匹配代价的选择和计算都是立体匹作者简介:周龙(1988－)，男，安徽蚌埠人，硕士研究生，研［4］配中的研究重点，Hirschmuller等研究了现有的究方向是计算机视觉。周龙等:无人机导航场景中立体匹配算法研究·49·匹配代价，将其分为基于图像灰度或者色彩的匹如果中心像素由于噪声变成孤立点，将很难通过配代价即认为场景中的特征在

8、不同图像中具有相Census变换在另一幅图像中找到匹配点。因此，本［5］同的灰度或色彩信息如AD、SAD、AdaptWeight、文中改进了Census变换思想(MCT，ModifiedCen-［6］SegmentSupport和对实际图像存在的幅度失真不susTransform)，用Census变换窗口的均值代替该敏感的匹配代价如归一化互相关、互信息和非参窗口的中心像素值，减小对中心像素的依赖程度。［7］数变换等。前者由于信