雙目立體視覺匹配

楊承忠

摘要??? 本文在基于雙目立體視覺的研究基礎(chǔ)上，對立體匹配所存在的問題和解決措施提提出了看法。

【關(guān)鍵詞】特征點(diǎn)檢測立體匹配三維重建

1 引言

眼科學(xué)認(rèn)為，人類兩眼的不同位置，讓我們感知的世界是立體的。由觀察到兩幅不同的畫面，從而產(chǎn)生視差。雙目立體視覺模仿人類視覺的立體感知過程，通過視差根據(jù)三角測量原理來獲得深度信息。隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，在工業(yè)、生活的各個(gè)領(lǐng)域都有雙目視覺技術(shù)成功運(yùn)用的案例。

2 雙目立體視覺研究

2.1 立體匹配介紹

立體匹配即將兩幅圖像的點(diǎn)對應(yīng)起來。由于圖像特征的局部性，雖然大量機(jī)構(gòu)致力于立體匹配技術(shù)的研究，但由于實(shí)際場景的復(fù)雜性，仍然存在許多尚未解決的難題。例如，強(qiáng)光照、視差不連續(xù)區(qū)域、弱紋理區(qū)等問題。如何解決這些難題仍然是當(dāng)下難點(diǎn)。

2.2 研究現(xiàn)狀

已有很多雙目立體視覺技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用的成功報(bào)道。其中最熱門的便是雙目視覺技術(shù)應(yīng)用到移動機(jī)器人障礙物檢查與避障方面。以激光、紅外等作為傳感器測距比較方便，但是設(shè)備昂貴，性價(jià)比不高，很難廣泛運(yùn)用。

但是使用攝像機(jī)作為傳感器可以獲取更多環(huán)境信息，且探測距離更廣等優(yōu)點(diǎn)。利用雙目攝像機(jī)在實(shí)際運(yùn)用中能夠比較好獲得場景三維信息。文獻(xiàn)[5]將圖像分割與立體匹配相結(jié)合，設(shè)置種子點(diǎn)，并采用快速圖割算法完成區(qū)域分割提取，與現(xiàn)有的圖割法相比，該方法匹配準(zhǔn)確且運(yùn)算量小。圖割法的提出，使馬爾科夫隨機(jī)場能量最小問題得以解決。

3 立體匹配實(shí)現(xiàn)

3.1 雙目相機(jī)標(biāo)定

運(yùn)用小孔成像和投影變換原理，采用張正友法標(biāo)定左右攝像機(jī)參數(shù)。其中圖1為左相機(jī)，圖2為右相機(jī)。

3.2 圖像匹配

（1）在圖像中選取像素點(diǎn)I，假設(shè)它的亮度為H;

（2）設(shè)置一個(gè)閾值T;

（3）以像素I為中心，選擇半徑為3的米字型頂點(diǎn)的8個(gè)像素點(diǎn);

（4）假如所選點(diǎn)中有連續(xù)N個(gè)點(diǎn)的亮度大于H+T或者小于H-T，則確定為關(guān)鍵點(diǎn);

（5）重復(fù)上述步驟，對每一個(gè)像素執(zhí)行相同的操作。

完成以上步驟后，還需構(gòu)建圖像金字塔解決尺度不變性，通過灰度質(zhì)心法解決特征旋轉(zhuǎn)問題。灰度質(zhì)心法步驟如下：

1. 定義圖像塊C矩陣：

公式

2. 確認(rèn)質(zhì)心：

3. 連接幾何中心O與質(zhì)心C，得到向量，于是特征方向定義為：

在確定特征點(diǎn)后，使用快速近似最近鄰（FLANN）算法匹配特征點(diǎn)，并加入畸變系數(shù)和顏色映射信息提高匹配精度。圖3、4分別為左、右相機(jī)場景圖，圖5為得到的深度圖。

4結(jié)束語

雖然現(xiàn)在有很多改進(jìn)的方法和新穎的想法，但是在實(shí)際運(yùn)用中效果仍然欠佳。即使是同一算法用在不同場景也會有不同效果，本文方法運(yùn)用在強(qiáng)光環(huán)境中結(jié)果也不理想。如何解決光照和弱紋理問題還需進(jìn)一步研究。

參考文獻(xiàn)

[1]?馬頌德，張正友.計(jì)算機(jī)視覺一計(jì)算理論與算法基礎(chǔ)[M].科學(xué)出版社，1998.

[2]?黃承亮.基于雙目立體視覺立體匹配算法研究與應(yīng)用[D].南京理工大學(xué)，2013.

[3]?孔令富，李林，張廣志.一種并聯(lián)機(jī)器人雙目主動視覺監(jiān)測平臺避障方法的研究.燕山大學(xué)學(xué)報(bào)，2009，33（03）：189-193.

[4]?基于雙目視覺的運(yùn)動物體實(shí)時(shí)跟蹤與測距[J].機(jī)器人，2009，31（04）：327-334.

[5]?王雅寧，梁新剛.基于交互式圖像分割的立體匹配方法[J].計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展，2016（09）：164-166.

[6]時(shí)華，朱虹.基于自適應(yīng)匹配窗口及多特征融合的立體匹配[J].模式識別與人工智能，2016，29（03）：193-203