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多視點圖像的立體模型研究

2017-10-16 01:11:05郭宏曦
中國新通信 2017年17期

郭宏曦

【摘要】本論文提出一種矩陣式多視點圖像的立體模型。通過建立深度圖同名點的位置關系,達到深度信息間的相互空洞補償的目的,從而獲得一幅更精準的深度圖。

【關鍵詞】 SGM算法 多視點 視差融合

Abstract:This essay proposes a three-dimensional matrix of multi-view image model. TThrough the establishment of the depth map points with the same relationship, depth information between the mutual compensation, obtain a more accurate depth map.

Keywords: SGM algorithm, multi-view, parallax vision system integration

雙目匹配后噪點位置的深度信息會陡然變化,影響最終匹配結果。設定的窗口為3×3,統計窗口內平均像素,當窗口內任意像素點與像素平均值的絕對值大于允許視差誤差時,這個點就是誤差點。而六幅視差圖同名點位置對應的六個點去掉誤差點之后剩余點的個數為n。視差差距最大點和視差差距最小點也皆為不可靠點,不可靠點的深度信息是誤差信息。

四、實驗結果與分析

SGM算法匹配獲得6幅視差圖,存在大面積的誤匹配區域和不可忽視的信息空洞。通過本文中的算法對這六幅視差圖進行視差融合入,深度信息補償。視差融合效果如下:

平移臺在移動過程中會有力的作用,使得相機發生不可察覺的轉角,這在雙目匹配上是一大挑戰。但通過建立多視點立體模型,將空間點與深度圖上的像點相關聯,最后得到清晰的視差圖。

五、結論

本論文中提出一種多視差圖的圖像融合方法,通過讀取多幅深度圖上同名點的深度信息,將多圖的深度信息通過本論文中提出的視差圖融合方法相融合,彌補了平行多目視覺的缺點,達到深度信息間的相互空洞補償的目的,從而獲得更精準的深度圖。

參 考 文 獻

[1] M. Michael, J. Salmen, J. Stallkamp, and M. Schlipsing. Real-time stereo vision: optimizing semiglobal matching. IV 2013.

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