三维重建中的稠密匹配算法研究.pdf

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1、ClassifiedIndex：TP391U．D．C：004．8SouthwestUniversityofScienceandTechnologyMasterDegreeThesisResearchonDenseStereoMatchingof3DReconstructionGrade：2011Candidate：JunhanZhangAcademicDegreeAppliedfor：MasterSpeciality：CircuitsandSystemsSupervisor：ProfessorGuihuaLiuApr．06，201

2、4独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西南科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：涨钧涵日期：20l{}．6．4关于论文使用和授权的说明本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文的复印件，允许该论文被查阅和借阅；学校可以公布该论文的全部或部分内容，可以

3、采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)一苏钩涵翩躲蕾‘】桫牛慨2姒牟西南科技大学硕士研究生学位论文第1页摘要最近几十年里，三维重建技术一直是计算机视觉、人工智能、虚拟现实等前沿领域研究的热点方向。而稠密匹配作为三维重建中最关键并且最具挑战性的环节，倍受众多研究者的追捧。本文针对目前主流方法对图像中纹理单一区域匹配效果不佳的问题，提出一种改进自适应区域增长结合平面单应性约束的稠密匹配策略。该策略分别对场景的前景和背景区域进行设计，从一定程度上解决了纹理单一引起的误匹配问题，提高了匹配的精度。本文

4、主要有以下三个方面的工作：(1)针对传统区域增长匹配算法在单一纹理区域出现的高误匹配率问题，采用一种改进的自适应区域增长算法来降低误匹配率。该算法利用对比度、熵、相关性三种纹理度量指标自适应调节匹配窗口的大小，从而使得窗口内满足匹配的特异性，在很大程度上降低单一纹理区域的误匹配率，提高了匹配的准确率。(2)针对单一纹理的背景区域，设计一种基于平面单应性约束的背景区域稠密匹配策略。该策略建立双目相机左右图像平面的几何关系，并通过对精确匹配点的超定方程组求解，得到双目相机左右图像平面间的单应性矩阵，再经过空间平面约束，相应就可以得到背

5、景区域的稠密匹配。(3)针对光照和视差不连续对区域增长种子点扩散的影响，采用一种改进的归一化加权SSD的匹配度量函数。该匹配度量函数对匹配窗口内的像素进行归一化处理，从而降低局部均匀光照的影响，同时利用高斯加权函数降低视差不连续的影响。关键词：单一纹理自适应平面单应约束稠密匹配归一化加权SSD西南科技大学硕士研究生学位论文第1I页AbstractInrecentdecades，thethree-dimensionalreconstructiontechniquehasbeenahotresearchinthefrontierfie

6、ldofcomputervision，artificialintelligence，virtualreality．Asthemostcriticalandthemostchallengingaspectofthree—dimensionalreconstruction，thedensestereomatchinghasbeenhighlysoughtafterbymanyresearchers．Inthispaper，animprovedadaptiveregiongrowingcombinedhomographyconstrai

7、ntsondensestereomatchingstrategyhasbeenproposedforthepooreffectofthecurrentmainstreammethodforthesingletexturearea．Thestrategydesignsforforegroundandbackgroundregionsrespectively，andsolvesthemismatchproblemcausedbyasingletextureinsomeextent，improvesthematchingaccuracy

8、．Thispapermainlyhasthefollowingthreeareas．(1)Forthehighfalsematchingrateissueofthetraditionalregionalgrowthmatchingalgorithm