基于地面控制点和能量优化的鲁棒立体匹配算法研究.pdf

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1、中圈斜誊敢求大玺博士学位论又基于地面控制点和能量优化的鲁棒立体匹配算法研究作者姓名：学科专业：导师姓名：完成时间：刘赫伟模式识别与智能系统汪增福教授二Oo九年五月』7‘煳期UniversityofScienceandTechnologyofChinaAdissertationfordoctor’SdegreeRobustStereoMatchingAlgorithmBasedonGroundControIPointsandEnergy0ptimization1●一一一Author’SName"LiuHe．WeiSpeciality：PatternRecognition＆IntelligentS

2、ystemSu[Prof．WangZeng—fubupervlsor：rotwangLeng17U—Finishedtime：May，2009中国科学技术大学学位论文相关声明本人声明所呈交的学位论文，是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除己特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明确的说明。本人授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权，即：学校有权按有关规定向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅，可以将学位论文编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段

3、保存、汇编学位论文。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。作者签名：主!l互薹率口7年3-月，又日ra嘲蛞摘要立体视觉是根据同一场景所拍摄的两幅或多幅图像进行对比从而恢复出场景三维信息的一种技术。在其近三十年的发展中，取得了大量研究及应用成果，其中某些专用的立体视觉系统在工业、军事、医学等方面得到了广泛的应用，但从整体上来看，立体视觉尤其是通用立体视觉系统仍是一个受到广泛关注的研究领域，存在着许多研究难点，其中最关键的问题之一是立体匹配，也称为立体对应点问题。由于需要从二维图像信息来得到三维深度信息，因此立体匹配本身是一个病态问题，存在诸如匹配不确定性、遮挡等难题。现有的大量立体匹配算法在实时性

4、、可靠性、鲁棒性、普适性等方面均存在着各种程度上的不足。因此，在本文的研究中，针对立体匹配问题，提出了一种在地面控制点(GCP)指导下的，基于区域分割技术和能量优化思想，采用分步迭代处理策略的高可靠性立体匹配算法。本算法主要内容及创新点包括：(1)地面控制点(GCP)在算法中具有重要的指导作用，不仅提供了区域分割所需要的前后景信息，也是区域视差信息的主要来源。本算法中通过多种约束的使用来保证了GCP的高可靠性，为之后的一系列处理提供了一个较好的起点。另外，出于效率及实时性的考虑，本文中提出了一种基于梯度的方法来控制GCP的数量，同时在一定程度上也加强了GCP的可靠性。(2)本算法属于“基于区域

5、分割”的一类立体匹配算法。此类算法以“区域’’作为匹配及处理基元，对视差不连续、遮挡等问题的处理往往具有较好的效果。但区域分割的准确度对最终结果影响较大，过粗的分割会使得场景表面不清晰，过细的分割也会导致不能正确反映出表面视差变化情况。因此，本文中提出了一种在GCP指导下的基于图切的区域迭代二次分割算法：首先使用一般的图像分割技术获得初始的区域集，然后对区域内的GCP进行K．均值聚类，对于存在两个或两个以上聚类的区域，使用基于图切的前后景分离算法进行二次分割。此过程迭代进行，直到每个区域都包含不超过一个聚类为止。由于每个GCP聚类代表着一定的视差范围，这样所得到的区域集往往能正确反映出场景中不

6、同表面分布的情况。同时，区域内GCP聚类的过程也进一步加强了GCP的可靠性：通过聚类可以排除一部分离群点，使得GCP更为准确可靠。(3)区域的稠密视差分布往往是根据稀疏视差结果(通过相关窗匹配、块匹配、特征匹配等获得)，通过内插、平面拟合或曲面拟合等处理得到。由于平摘要面或曲面拟合方法往往处理较复杂且易受噪声影响，因此研究中往往简单地使用单一视差值来作为区域的整体视差，但这种方法存在着一些弊端，比如：区域能以单一视差进行填充的前提是图像过分割，而过分割及过分割所得到的较多区域会带来较大的时空耗费；对于某些场景中存在较多曲面或斜面的情况，单一视差往往无法正确反映出场景表面的视差变化。因此，本文中

7、使用了一种基于区域离散视差点来构造Delaunay三角网格进行三角片插值的方法：首先根据区域内GCP统计结果获取区域视差变化区间，在此区间约束及视差连续性等约束下采用动态规划算法来获取区域边界上的视差分布；然后选取部分边界点与区域内部部分GCP组成顶点集，构造Delaunay三角网格；最后对每个三角片使用线性插值来获得区域的稠密视差分布。这种方法避免了曲面拟合的复杂及高耗费，并且能一定程度上体现出