融合光流雙目立體匹配算法探究

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1、融合光流雙目立體匹配算法探究摘要：立體匹配是雙目立體視覺的非常重要的一個環(huán)節(jié)，也是最關(guān)鍵最困難的一步。針對現(xiàn)有算法的匹配準確性低，誤匹配多等缺陷，提出了融合光流的匹配算法，該方法無需核心點的限制，因此我們將像素點間的邊緣性研究主要在種子點集中的面積域中進行，而且在左右圖像對中、前后的序列圖像中都進行了研究，這樣可以通過計算獲得有圖像序列候選點的光流，然后與左圖像序列中的種子點進行匹配。關(guān)鍵詞：雙目立體視覺；立體匹配；光流中圖分類號：TP391.41文獻標識碼：A文章編號：1674-7712(2013)20-00

2、00-02一、引言雙目立體視覺在機器人導(dǎo)航、微操作系統(tǒng)的參數(shù)檢測、三維測量和虛擬現(xiàn)實等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用，它是計算機視覺的一個重要分支。它主要是由不同位置的左右兩個攝像機同時獲得同一場景的兩幅圖，通過計算空間點在兩幅圖像中的視差，獲得該點的三維信息。立體匹配算法的目的就是找出左右圖像對中的匹配點，進而獲得距離信息，其基本原理就是從兩個視點同時觀察同一景物以獲取立體像對，并匹配出相應(yīng)像點，從而計算出視差并獲得三維信息。考慮到光流這種運動速度，不僅包含了二維瞬時速度場，還可以反映可見點的三維速度矢量在成像表面得投影

3、，提出了一種融合光流的立體匹配算法。該方法在基于區(qū)域相關(guān)匹配的基礎(chǔ)上，求取左右運動目標的光流，用光流作為一種外加限制條件進行立體匹配。首先分別求取左右圖像序列中垂直和水平方向上的光流，然后通過對右圖像序列中候選點的光流的計算與左圖像序列中的種子點進行匹配，進而提高了匹配的精度和準確度；而且該算法只選用邊緣點進行匹配，這樣簡化了運算，提高了算法的運行速度。二、求取光流三、實驗圖1顯示了在連續(xù)時間幀里獲得的兩對立體圖像對，圖2顯示了在50幀時邊緣檢測結(jié)果。然后用這兩幅圖像中的邊緣點作為種子點在第二個立體圖像對(也就

4、是下一幀)中尋找相關(guān)點，這樣就可以在連續(xù)的圖像序列中進行相關(guān)性研究。圖3中給出了光流的計算，把每個邊緣點的光流都分解為水平(X)和垂直(Y)方向的位移，其中(a),(b)圖顯示了左右圖像的水平位移，而(c),(d)顯示了垂直位移。采用融入光流的匹配方法，不僅測量了互相關(guān)系數(shù)，還測量了待估計的兩點水平及垂直位移，這樣就可以避免光照和攝像機本身移動的問題。視差圖反應(yīng)的是目標離攝像機的遠近，離攝像機越近，視差越大，表現(xiàn)在灰度圖中越亮，反之，離攝像機越遠，視差越小，表現(xiàn)在灰度圖中越暗。圖4中的(a),(b)分別為沒有融

5、合光流和融合光流之后的視差圖，從圖中可以明顯的發(fā)現(xiàn)，沒有融合的視差圖中有很多地方出現(xiàn)誤匹配，而融合光流之后的視差圖更為清晰，消除了偽匹配點。四、總結(jié)本文通過對傳統(tǒng)匹配算法的分析，提出了一種融合光流的立體匹配算法，該算法是在區(qū)域相關(guān)立體匹配的基礎(chǔ)上附加上了光流作為限制條件，使得匹配更為準確迅速。實驗結(jié)果表明了該算法的有效性，不僅縮小了匹配搜索空間，提高了匹配的速度與準確度，而且可以有效的克服光照等外部環(huán)境的干擾，消除誤匹配點。參考文獻：［1］劉金頌.雙目立體視覺中的攝像機標定技術(shù)研究［J］.計算機工程與應(yīng)用，20

6、08,44(6).［2］梁元月.基于雙目立體視覺的工件識別定位方法研究［D］.西安理工大學(xué)，2008.［3］白明，莊嚴，王偉?雙目立體匹配算法研究與進展［J］.控制與決策，2008.［4］陳震，高滿屯，沈允文.圖像光流場技術(shù)研究進展［J］.中國圖形圖像學(xué)報，2002：434-439.［作者簡介］胡明合(1982-),男，河南信陽人，碩士，研究方向：圖形圖像處理王雙喜(1984-),男，河南項城人,碩士，研究方向：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及形態(tài)學(xué)聯(lián)系記憶。