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三维重建是计算机视觉领域内最重要的课题之一,在影视制作、目标识别、机器人导航等相关领域有广泛的应用。在众多三维重建方法中,双目视觉技术通过标定好的两个摄像机拍摄目标物的立体图像对,建立像素间的匹配关系,恢复目标物的三维信息。这种技术的设备成本较低,安装方便快速,在视觉效果为首要目标的场合中有广阔的应用前景。立体匹配是双目视觉技术的核心,直接影响三维重建的精确度。本文对立体匹配算法进行深入的分析和研究,并在实际双目视觉系统的应用环境中对算法加以改进,主要工作与创新点如下:
1.为了在像素邻域内有效地聚合匹配代价以减小噪声的影响,在现有自适应多边形窗口算法的基础上,提出了一种基于局部区域边缘的窗口构建方法,从每一个像素开始,利用边缘检测算子向四周搜索颜色信息跃变的像素作为边界点,并连接成一条虚拟的封闭边缘,形成自适应窗口。这种区域边缘构建方法不需要固定阈值判定,就可以选择窗口顶点,具有较好的鲁棒性,适用于本文后面章节中提出的立体匹配算法。
2.针对匹配代价计算中有关窗口大小选择的难点:既需要大的窗口包含足够的颜色信息变化,又需要小的窗口避免深度信息不连续,提出了一种基于差异强度支持的局部立体匹配算法。利用构建的自适应窗口将固定邻域内的像素划分为两类支持像素,选取位于窗口外部远离中心像素,并具有差异颜色强度的支持像素计算匹配代价,有效减少匹配的歧义性；选取窗口内部靠近中心,并具有与中心像素相似颜色强度和深度信息的支持像素进行视差精确化,进一步提高匹配结果。
3.分析了匹配代价作为全局能量函数的数据项和置信度传播最优化算法之间的相互作用,提出了一种基于区域边缘构建和置信度传播的全局立体匹配算法。首先利用二阶微分边缘算子对颜色变化的敏感性,基于区域边缘构建算法形成自适应窗口,包含具有较高颜色相似性的支持像素,避免深度信息不连续；然后计算中心像素之间的匹配代价:最后利用置信度传播算法获取视差。实验结果表明,提出的立体匹配算法没有采用图像预处理、视差精确化等附加的匹配策略,依然可以获得满意的匹配结果。
4.针对立体匹配中遮挡、光度差异、无法预测的深度变化等影响三维重建精度的因素,提出了一种基于局部置信度传播的立体匹配算法。首先,利用归一化互相关相似性测度得到较可靠的匹配代价；接着,利用像素分类方法去除无效像素,避免一些不稳定的匹配代价影响整体的匹配结果；然后,在有效像素的邻域内,基于局部路径更新和传播置信度消息,达到局部区域内的能量最优化。这种算法可以获取与目标物实际表面轮廓变化相对应的可靠视差,称为局部置信度传播；最后,利用基于亚像素估计的视差精确化方法减少视差的量化误差。实验结果表明,提出的算法可以有效克服实拍环境对双目视觉系统的影响,获取目标物体的平滑逼真的三维点云模型。