基于动态规划的分层立体匹配算法研究.pdf

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1、第37卷第7期2016年7月仪器仪表学报ChineseJournalofScientificInstrumentV01．37No．7Jul．2016基于动态规划的分层立体匹配算法研究木程思培1’-．达飞鹏1，2(1．东南大学自动化学院南京210096；2．复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室南京210096)摘要：动态规划是双目立体匹配的经典算法，针对控制点动态规划算法易产生横向条纹以及立体匹配普遍的边缘性和弱纹理区域问题，提出一种基于金字塔分层双向动态规划的改进立体匹配算法。该算法将分层模型加入传统动态规划方法，以低像素层级为高像素层级提供控制点集，并在匹配代价计算中采用一种自适

2、应相关性测度函数，加以匹配代价滤波，提高算法精确度及实时性并获取高精度视差图。以Middlebury标准库中的图片以及实拍图片作为实验对象，实验表明所提出的方法具有较好的性能。关键词：立体匹配；动态规划；分层模型；匹配代价中图分类号：TP391TH741文献标识码：A国家标准学科分类代码：520．2040ImproveddynamicprogrammingbasedstereomatchingalgorithmChengSipeil”，DaFeipen91'2(J．SchoolofAutomation，SoutheastUniversity，Nanjing210096，China；2

3、．KeyLaboratoryofMeasurementandControlofComplexSystemsofEngineering，MinistryofEducation，盹彬增210096，China)Abstract：Dynamicprogrammingisaclassicalalgorithmofstereomatching．Inordertosolvethewell-knownstreakingeffectofthedynamicprogrammingalgorithmandwidespreadmarginalandweaktextureregionproblemofthe

4、stereomatching，akindofimprovedpyramidandbidirectionaldynamicprogrammingbasedstereomatchingalgorithmispresented．Thealgorithmtakestheimagepyramidmodelintothetraditionaldynamicprogrammingmethod．Thelower-pixellevelprovidescontrolpointsforthehish—pixellevel，andinthematchingcostcomputation，anadaptive

5、correlationmeasurefunctionisused．Theproposedmethodimprovestheaccuracyandreal-timeperformance，andthehigh·precisiondisparitymapCanbeobtained．ThepictureintheMiddhburystandardlibraryisusedfortheexperimentobject，andtheexperimentresultshowsthattheproposedmethodhasbetterperformance．Keywords：stereomatc

6、hing；dynamicprogramming；imagepyramid；matchingcost1引言立体视觉是计算机视觉领域的一个重要课题，而双目立体匹配一直是立体视觉的研究热点之一，该技术有着广阔的应用前景，随着光学、电子学以及计算机技术的发展，将不断进步、逐渐实用化，并应用于工业检测、生物医学⋯、虚拟现实、人脸检测旧。等领域。20世纪80年代，麻省理工的MartD【31提出一种计算机视觉理论，给计算机视觉的研究和处理都带来了较为规范的定义，奠定了双目立体视觉发展的理论基础；ScharsteinD等人卜。设收稿日期：2016-01ReceivedDate：2016-01t基金项

7、目：国家自然科学基金(61405034，51475092)项目资助计了一套评估系统，罗列了一些典型的立体匹配算法，对各个方法进行了全面综述，他提出现有立体匹配算法一般由4个相对独立的模块组成：匹配代价计算、代价／支持聚合、视差计算／最优化以及视差校正。立体匹配算法可分为全局最优算法以及局部最优算法¨刮两大类。常用的局部最优算法有基于灰度区域相关算法∞o、自适应窗口算法、区域增长算法等。局部最优算法的算法原理较为简单、计算量相对较小、运算速度较快，但是对于低