双目立体视觉区域局部匹配算法的改进及其实现
双目立体视觉区域局部匹配算法的改进及其实现
双目立体视觉区域局部匹配算法的改进及其实现作者：何人杰来源：《现代电子技术》2009年第12期摘要:匹配算法是双目立体视觉中关键技术之一。
这里讨论双目立体视觉区域局部匹配的相似性测度函数、局部相关匹配算法,并分析其复杂度,进而提出模板滑动的匹配算法。
在VC++平台上,通过双相机实验系统的标准测试图及实际场景图对所提方法进行验证。
分析和实验结果都表明了该改进算法的有效性和快速性。
关键词:双目立体视觉;区域相关;立体匹配;标准测试图中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1004-373X(2009)12-068-03Improvement of Regional Related Match Algorithm forBinocular Stereo Vision and Its ImplementationHE Renjie(Electronics and Information School,Northwestern Polytechnica l University,Xi′an,710129,China)Abstract:Match algorithm is one of key techniques in the binocular stereo vision system.The similarity functions,the regional related match algorithms for Binocular stereo vision are discussed and the algorithmic complexity is analyzed.Moreover,a new improved regional related match algorithm by sliding pattern plate is proposed to decrease the matching time and a test software is designed by using VC++ and OPEN-CV.A number of experiments are carried out through the two-camera system and the standard test images as well as practical sense images.The analytical and experimental results show that the improved method is effective and its matching time is decreased greatly.Keywords:binocular stereo vision;regional related;stereo match;standard test image0 引言立体视觉是计算机视觉的一个重要分支,主要研究如何借助成像技术从图像中获取场景中物体的三维信息[1-3] 。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》一、引言双目立体视觉技术是计算机视觉领域中的一项重要技术，其通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，进而实现三维重建。
而立体匹配算法作为双目立体视觉三维重建中的关键技术，其准确性和效率直接影响到三维重建的效果。
本文旨在研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，分析其原理、优缺点及改进方法，为进一步优化三维重建效果提供理论支持。
二、双目立体视觉原理双目立体视觉原理基于视差原理，即通过两个相机从不同角度拍摄同一场景，获取场景的左右两个视图。
通过分析这两个视图中的像素对应关系，可以计算出场景中各点的三维坐标，从而实现三维重建。
其中，立体匹配算法是获取像素对应关系的关键。
三、立体匹配算法研究3.1 算法概述立体匹配算法是双目立体视觉三维重建中的核心算法，其主要任务是在左右视图中寻找对应点。
常见的立体匹配算法包括基于区域、基于特征和基于相位的方法。
这些方法各有优缺点，适用于不同的场景和需求。
3.2 基于区域的立体匹配算法基于区域的立体匹配算法通过计算左右视图中的像素灰度或颜色差异来寻找对应点。
该方法具有较高的匹配精度，但计算量大，易受光照、噪声等因素的影响。
常见的基于区域的立体匹配算法包括块匹配法、区域生长法等。
3.3 基于特征的立体匹配算法基于特征的立体匹配算法通过提取左右视图中的特征点（如角点、边缘等），然后根据特征点的相似性进行匹配。
该方法具有较高的鲁棒性，对光照、噪声等有一定的抵抗能力。
常见的特征提取方法包括SIFT、SURF等。
3.4 算法优缺点及改进方法每种立体匹配算法都有其优缺点。
例如，基于区域的算法精度高但计算量大；基于特征的算法鲁棒性高但可能丢失部分细节信息。
针对这些问题，研究者们提出了多种改进方法，如结合多种算法的优点进行融合匹配、优化特征提取和匹配策略等。
此外，随着深度学习和人工智能的发展，基于深度学习的立体匹配算法也逐渐成为研究热点，其在复杂场景下的匹配效果有了显著提升。
基于双目视觉的立体匹配算法优化研究
基于双目视觉的立体匹配算法优化研究随着科技的不断发展，立体视觉技术受到越来越多的关注。
而在立体视觉技术中，双目视觉是最为常见的一种。
双目视觉建立在人类视觉的基础之上，通过两只眼睛的不同视角来实现对物体的三维立体感知。
同时，对于计算机视觉领域来说，利用双目视觉也可以实现对三维物体的自动检测、识别和定位等诸多任务。
因此，针对基于双目视觉的立体匹配算法进行优化研究，具有重要的理论和应用意义。
一、双目视觉技术的基本原理双目视觉技术是通过将两个相机摆放在一定距离上，同时拍摄同一场景来获取立体图像。
左右相机之间的距离也称为基线，两个相机成像的图像之间存在着视差，即同一场景在两个成像平面上的像素点之间的距离差。
而这个视差大小与物体的深度是相关的。
因此，我们可以通过计算两个成像平面上像素点的视差，来计算物体的三维坐标。
二、立体匹配算法的基本原理立体匹配算法是通过计算左右两幅图像之间像素点的匹配程度，来实现对物体的三维重建。
立体匹配算法通常分为两个步骤：提取特征和进行匹配。
其中，特征提取是指从左右两幅图像中提取出关键的特征点，如角点和边缘等。
在特征提取之后，我们需要进行特征匹配，也就是对两副图像中的特征点进行匹配，找到它们的共同点。
而这个特征点的匹配程度，我们可以通过计算它们的相似度来进行评价。
最后，我们可以利用一些算法来计算每个像素点的视差，从而实现三维重建。
三、双目视觉技术存在的问题在实际应用中，双目视觉技术存在一些问题。
例如，由于环境中光照条件的不同，左右两个成像平面的亮度可能存在差异，从而影响了立体匹配算法的准确性。
同时，在大场景三维重建的过程中，匹配误差也可能会较大，从而导致重建效果不佳。
四、立体匹配算法的优化方向为了克服上述问题，我们需要对基于双目视觉的立体匹配算法进行优化。
目前，已经有许多研究展开，包括但不限于以下几个方向：1. 深度学习技术的应用随着深度学习技术的不断发展，越来越多的学者开始探索将深度学习技术应用于立体匹配算法中。
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，双目视觉技术已成为三维重建、机器人导航、自动驾驶等领域的重要技术手段。
其中，立体匹配算法是双目视觉技术的核心，其精度和稳定性直接影响着双目视觉系统的性能。
本文将介绍基于双目视觉的立体匹配算法的研究现状、原理及应用，并探讨其在实际应用中的优化与改进。
二、双目视觉的立体匹配算法研究1. 算法概述双目视觉的立体匹配算法是通过分析两个相机从不同视角获取的图像，从而恢复出场景的三维信息。
立体匹配算法主要包括特征提取、特征匹配和视差计算三个步骤。
其中，特征提取是提取出两幅图像中的有用信息，特征匹配则是根据一定的匹配准则，将两幅图像中的特征进行匹配，最后通过视差计算得到场景的三维信息。
2. 算法原理立体匹配算法的原理是基于视差原理，即同一场景从不同视角观察时，物体在左右图像中的位置会有所偏差。
通过比较两幅图像中对应位置的像素或特征，可以计算出视差，从而得到场景的三维信息。
在特征提取阶段，算法会提取出两幅图像中的关键点或特征描述符，如SIFT、SURF等；在特征匹配阶段，算法会根据一定的匹配准则，如欧氏距离、互信息等，将两幅图像中的特征进行匹配；在视差计算阶段，算法会根据匹配结果计算出视差图，从而得到场景的三维信息。
三、立体匹配算法的应用双目视觉的立体匹配算法在多个领域得到了广泛应用。
在机器人导航领域，可以通过双目视觉系统实现机器人的三维环境感知和避障；在自动驾驶领域，可以通过双目视觉系统实现车辆的自主驾驶和道路识别；在三维重建领域，可以通过双目视觉系统实现场景的三维重建和模型构建。
此外，立体匹配算法还可以应用于虚拟现实、人机交互等领域。
四、立体匹配算法的优化与改进针对立体匹配算法在实际应用中存在的问题，如匹配精度低、计算量大等，研究人员提出了多种优化与改进方法。
首先，可以通过改进特征提取算法，提取出更鲁棒、更丰富的特征信息；其次，可以通过优化匹配准则和匹配策略，提高匹配精度和计算效率；此外，还可以通过引入深度学习等技术，实现更准确的特征匹配和视差计算。
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目视觉立体匹配算法在三维重建、机器人导航、自动驾驶等领域得到了广泛应用。
本文旨在研究基于双目视觉的立体匹配算法，探讨其原理、方法及实际应用，以期为相关领域的研究提供参考。
二、双目视觉立体匹配算法原理双目视觉立体匹配算法是通过模拟人类双眼视觉原理，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，通过计算两幅图像间的视差，从而恢复出场景的三维信息。
立体匹配是双目视觉的核心问题，其基本原理包括特征提取、特征匹配、视差计算等步骤。
1. 特征提取：在两幅图像中提取出具有代表性的特征点，如角点、边缘点等。
这些特征点将用于后续的匹配过程。
2. 特征匹配：利用一定的匹配算法，如基于区域的匹配、基于特征的匹配等，在两幅图像中寻找对应的特征点。
3. 视差计算：根据匹配得到的特征点，计算视差图。
视差图反映了场景中各点在两幅图像中的相对位移，从而可以恢复出场景的三维信息。
三、立体匹配算法研究针对双目视觉立体匹配算法，本文重点研究了以下几种方法：1. 基于区域的匹配算法：该类算法通过计算两幅图像中对应区域的相似性来寻找匹配点。
常见的区域匹配算法包括块匹配、窗口匹配等。
2. 基于特征的匹配算法：该类算法通过提取图像中的特征点，如角点、边缘点等，进行特征匹配。
常见的特征匹配算法包括SIFT、SURF等。
3. 视差计算优化方法：为了提高视差计算的精度和效率，研究者们提出了多种优化方法，如引入先验知识、利用多尺度信息、采用半全局匹配算法等。
四、立体匹配算法应用双目视觉立体匹配算法在多个领域得到了广泛应用，如三维重建、机器人导航、自动驾驶等。
本文将重点介绍其在以下两个领域的应用：1. 三维重建：通过双目视觉立体匹配算法，可以恢复出场景的三维信息，从而实现三维重建。
三维重建技术在游戏开发、虚拟现实、医疗影像处理等领域具有广泛应用。
2. 自动驾驶：双目视觉立体匹配算法可以用于自动驾驶系统的环境感知。
改进的双目立体视觉算法及其应用
第38卷第3期2017年3月哈尔滨工程大学学报Journal o!Harbin Engineering UniversityVol.38No.3Mar.2017改进的双目立体视觉算法及其应用苍岩，尹凤鸣，毕晓君(哈尔滨工程大学信息与通信工程学院，黑龙江哈尔滨150001)摘要：为了提高双目立体视觉算法正确匹配率，本文改进了特征点提取及立体匹配算法。
特征点提取部分，定义了尺度方向不变角点；在匹配计算部分，利用极线约束计算特征点的候选匹配角点，采用视差梯度约束和最大向量角准则多约束条件实现精确匹配。
对本文的改进算法进行了实验室以及水池试验验证：实验室中采集小盒图片；水池试验中，拖车带动船模在试验水池航行时，采集船后部的波浪图片。
实验结果显示，改进算法在水池实验图片处理中的正确匹配率比尺度不变特征变换（SIFT)算法高14%。
关键词：双目视觉；SIFT算法；角点检测；测量；特征提取；匹配算法D O I：10.11990/jheu.201603076网络出版地址：http://w w /kcms/d e t a i l/23.1390.u.20170111. 1443.002.html中图分类号:TP911文献标志码:A文章编号=1006-7043(2017)03-0465-06Improvement and application of a binocular stereo vision algorithmCANG Yan，YIN Fengming，BI Xiaojun(College o!Inlonnation and Communication Engineering，Harbin Engineering University，Harbin150001，China)Abstract ：This paper aims at improving the feature point extraction and stereo match algorithm to increase the right matching rate ol binocular stereo vision.For the feature point extraction，w e defined corners with a fixed scale and direction.To calculate the stereo match algorithm，a pole line constraint was used to match the corners.A disparity gradient constraint and m a x i m u m vector angle criterion were combined as a multi-constraint condition to determine a one-to-one exact match.A box image collected in the lab room and wave images generated by a ship model towed by a trailer in the experiment pool were used as objects to test the proposed algorithm.The results show that the correct match rate ol the proposed algorithm i s 14% higher than the scale invariant feature transform (S I F T)algorithm.Keywords ：binocular vision；scale invariant feature transform (SI F T)；corner detection；measurement;feature extraction；match algorithm双目立体视觉是机器视觉的一种重要形式。
《2024年基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的快速发展，双目视觉立体匹配算法成为了计算机视觉领域中一项重要的研究方向。
该算法通过对双目相机捕获的图像进行匹配处理，可以获取物体的三维空间信息，进而实现物体的定位、识别、跟踪等功能。
本文将基于双目视觉的立体匹配算法进行深入研究，探讨其基本原理、研究现状、存在问题及改进措施，并分析其在现实生活中的应用场景和效果。
二、双目视觉的立体匹配算法基本原理双目视觉的立体匹配算法是基于两个不同视角下的图像信息进行立体匹配的过程。
首先，双目相机通过拍摄同一场景获取两个具有视差的图像；然后，利用图像处理技术对这两个图像进行特征提取和匹配；最后，根据匹配结果和两个相机之间的相对位置关系，计算得到物体在三维空间中的位置信息。
三、双目视觉的立体匹配算法研究现状及存在问题目前，双目视觉的立体匹配算法已经得到了广泛的研究和应用。
然而，在实际应用中仍存在一些问题。
首先，由于光照、遮挡、噪声等因素的影响，导致图像中的特征点难以准确提取和匹配；其次，对于复杂的场景和动态的物体，现有的算法仍难以实现高效的匹配；此外，对于立体匹配结果的精度和稳定性也仍需进一步提高。
四、基于改进的立体匹配算法针对上述问题，本文提出一种基于改进的立体匹配算法。
该算法通过引入多尺度特征融合、全局上下文信息等手段，提高特征点的提取和匹配精度；同时，采用优化后的视差估计和优化算法，进一步提高立体匹配结果的精度和稳定性。
具体而言，我们可以通过以下几个步骤来实现这一改进算法：1. 特征提取：采用多尺度特征融合的方法，将不同尺度的特征信息融合在一起，从而提高特征点的提取精度和稳定性。
2. 特征匹配：利用全局上下文信息，提高特征点的匹配精度。
通过计算每个特征点在周围区域内的上下文信息，进一步约束特征点的匹配结果。
3. 视差估计：采用优化后的视差估计方法，根据两个相机之间的相对位置关系和特征点的匹配结果，计算物体的视差信息。
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，双目视觉技术作为一种重要的三维信息获取手段，已经广泛应用于机器人导航、三维重建、物体识别和虚拟现实等领域。
而立体匹配作为双目视觉技术的核心问题，其算法的优劣直接影响到双目视觉系统的性能。
因此，本文旨在研究基于双目视觉的立体匹配算法，并探讨其在实际应用中的效果。
二、双目视觉系统概述双目视觉系统通过模拟人眼的视觉机制，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，然后通过立体匹配算法对两幅图像进行匹配，从而恢复出场景的三维信息。
双目视觉系统主要由相机标定、图像获取、立体匹配和三维重建四个部分组成。
三、立体匹配算法研究3.1 立体匹配算法概述立体匹配是双目视觉系统的核心问题，其目的是在两幅图像中找到对应的特征点。
常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法和基于相位的匹配算法等。
3.2 基于双目视觉的立体匹配算法本文研究了一种基于双目视觉的立体匹配算法，该算法通过提取两幅图像中的特征点，然后利用特征点的相似性进行匹配。
在特征提取阶段，采用SIFT算法提取图像中的关键点，并计算关键点的描述子。
在匹配阶段，利用描述子之间的相似性进行匹配，并通过一定的约束条件剔除错误匹配点。
3.3 算法优化及性能分析针对立体匹配算法中的错误匹配问题，本文提出了一种基于视差连续性和唯一性的优化方法。
通过引入视差连续性和唯一性约束，可以有效地剔除错误匹配点，提高匹配精度。
同时，本文对算法的性能进行了分析，包括算法的时间复杂度和空间复杂度等方面。
四、应用研究4.1 三维重建应用通过将本文研究的立体匹配算法应用于三维重建领域，可以有效地恢复出场景的三维信息。
本文采用多个相机从不同角度获取场景的图像信息，然后利用本文研究的立体匹配算法对图像进行匹配，并采用三维重建算法恢复出场景的三维模型。
4.2 机器人导航应用本文还将研究的立体匹配算法应用于机器人导航领域。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目立体视觉技术作为三维重建领域的重要手段，得到了广泛关注。
双目立体视觉技术通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取物体图像，并利用立体匹配算法对这些图像进行匹配，从而实现对物体三维信息的重建。
本文将重点研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法。
二、双目立体视觉系统概述双目立体视觉系统主要由两个相机、图像采集设备、图像处理单元等部分组成。
两个相机从不同角度拍摄同一场景，获得两幅具有视差的图像。
通过分析这两幅图像中的像素对应关系，可以恢复出物体的三维空间信息。
三、立体匹配算法研究立体匹配是双目立体视觉三维重建的核心步骤，其目的是在两个视图的像素之间找到对应关系。
本文将重点介绍几种常见的立体匹配算法。
1. 基于区域的立体匹配算法基于区域的立体匹配算法通过比较两个视图中对应区域的像素相似度来寻找匹配点。
该算法简单易行，但容易受到光照、遮挡等因素的影响。
为了提高匹配精度，可以引入多尺度、多方向的信息，以及采用动态规划、图割等优化方法。
2. 基于特征的立体匹配算法基于特征的立体匹配算法首先提取两个视图中的特征点，然后根据特征点的对应关系进行匹配。
该算法对光照、遮挡等因素的鲁棒性较好，且可以处理复杂的场景。
特征提取的方法包括SIFT、SURF等算法，而特征匹配则可以采用暴力匹配、FLANN 匹配等方法。
3. 基于相位的立体匹配算法基于相位的立体匹配算法利用相位信息来进行匹配。
该算法对噪声和光照变化具有较强的鲁棒性，且能够提供亚像素级的精度。
然而，该算法的计算量较大，需要采用优化算法来提高计算效率。
四、立体匹配算法的优化与改进为了提高立体匹配的精度和效率，本文提出了以下几种优化与改进方法：1. 引入深度学习技术：利用深度学习模型提取更加鲁棒的特征，提高匹配精度。
2. 结合全局与局部信息：在匹配过程中同时考虑全局和局部的像素信息，提高匹配的稳定性和精度。
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，双目视觉技术已成为三维重建、机器人导航、自动驾驶等领域的重要技术手段。
其中，立体匹配算法作为双目视觉技术的核心，其性能的优劣直接影响到整个系统的准确性和可靠性。
本文将重点研究基于双目视觉的立体匹配算法，分析其原理、优缺点及适用场景，并探讨其在实际应用中的价值。
二、双目视觉的立体匹配算法原理双目视觉的立体匹配算法是通过两个相机从不同角度获取同一场景的图像，然后利用图像处理技术对两幅图像进行匹配，从而得到场景的三维信息。
立体匹配算法主要包括特征提取、特征匹配和视差计算三个步骤。
1. 特征提取：从两幅图像中提取出有代表性的特征点，如角点、边缘点等。
这些特征点应具有明显的空间分布特征，便于后续的匹配。
2. 特征匹配：通过计算特征点之间的相似性，将两幅图像中的特征点进行匹配。
常用的匹配方法包括基于区域的方法、基于特征的方法和基于全局的方法等。
3. 视差计算：根据匹配结果，计算每个特征点的视差，即两幅图像中对应点的水平位移。
通过视差图，可以获得场景的三维信息。
三、立体匹配算法的优缺点及适用场景立体匹配算法具有以下优点：1. 能够获取场景的三维信息，为三维重建、机器人导航等应用提供基础数据。
2. 通过对两幅图像的匹配，可以获得更丰富的场景信息，提高系统的准确性和可靠性。
3. 适用于静态和动态场景的重建，可应用于多种领域。
然而，立体匹配算法也存在一些缺点：1. 算法复杂度高，计算量大，对硬件设备的要求较高。
2. 受光照、噪声、遮挡等因素的影响，匹配结果可能存在误差。
3. 对于大视差和弱纹理区域的匹配效果较差。
因此，立体匹配算法适用于对准确性和可靠性要求较高的场景，如三维重建、机器人导航、自动驾驶等。
同时，针对不同场景和需求，可以选择合适的算法和优化方法，以提高匹配效果和计算效率。
四、立体匹配算法的应用1. 三维重建：通过双目视觉技术获取场景的三维信息，实现三维模型的重建。
双目立体视觉技术的实现及其进展
双目立体视觉技术的实现及其进展双目立体视觉技术是一种利用双目相机或者双目摄像系统进行图像捕获和分析的技术，通过模拟人类双眼视觉的方式，实现对三维物体的感知和测量。
该技术已经在诸多领域中得到广泛应用，如工业自动化、机器人导航、医学影像等。
双目立体视觉的实现基于两个关键技术要素：立体标定和立体匹配。
立体标定即对双目系统进行校准，获取相机的内外参数，以及相机之间的相对位姿关系。
通过这些参数，可以映射出左右两个相机图像上的对应点之间的像素坐标关系。
立体匹配则是通过像素坐标的转换，找到两幅图像上对应的物体点的三维坐标。
这通常利用视差（图像上对应点的水平偏移量）来进行计算。
立体标定是双目立体视觉技术实现的首要步骤。
一般采用标定板或者灯光棋盘格等目标进行标定，通过对目标在左右图像上的特征点匹配，可以得到相机的内外参数。
标定的结果决定了后续的立体匹配的准确性。
同时，标定结果还可以用于校正相机的畸变。
立体匹配的过程是通过对视差的计算来推测出物体点的深度信息。
常用的立体匹配算法有区域匹配、视差等。
区域匹配是基于图像块的相似性计算，通过在左图像上滑动一个窗口，在右图像上与之最相似的窗口。
视差则是通过左图像上一些像素点附近一定范围内的像素点并计算与之的相似度，以确定视差最小的点。
1.算法优化：研究者们不断改进立体匹配算法，提高了匹配的准确性和效率。
一些新的算法如基于全局能量最小化的方法和基于深度学习的方法，取得了较好的效果。
2.硬件改进：随着技术的发展，双目相机的硬件设备得到了提升，像素数目和分辨率也有了大幅度的增加。
这使得双目立体视觉系统能够获得更高质量的立体图像，从而提高了立体匹配精度。
3.应用拓展：双目立体视觉技术被广泛应用于机器人、自动驾驶等领域。
例如，在机器人导航中，双目立体视觉可以用于检测和定位障碍物，提供实时的环境信息，实现智能导航。
4.结合其他传感器：为了提高测量的准确性和稳定性，双目立体视觉技术常与其他传感器如激光雷达、惯性导航等进行结合。
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目视觉技术已成为计算机视觉领域的重要研究方向。
其中，立体匹配算法作为双目视觉技术的核心，对于三维重建、自主导航、机器人视觉等领域具有广泛的应用价值。
本文旨在研究基于双目视觉的立体匹配算法，探讨其原理、方法及实际应用。
二、双目视觉技术概述双目视觉技术是通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，从而实现对场景的三维重建。
其核心在于立体匹配算法，即通过匹配左右相机获取的图像信息，计算出场景中物体的三维坐标。
三、立体匹配算法研究1. 算法原理立体匹配算法的基本原理是通过在左右相机获取的图像中寻找对应点，从而计算出物体的三维坐标。
其主要步骤包括：图像预处理、特征提取、特征匹配及三维重建。
其中，特征提取和特征匹配是立体匹配算法的关键步骤。
2. 算法分类根据不同的特征提取和匹配方法，立体匹配算法可分为基于区域、基于特征及基于相位等多种类型。
其中，基于特征的立体匹配算法因其计算效率高、鲁棒性强等特点，在实际应用中得到了广泛的应用。
四、基于特征的立体匹配算法研究1. 特征提取在基于特征的立体匹配算法中，首先需要对左右相机获取的图像进行特征提取。
常用的特征包括点、线、面等。
其中，点特征因其计算简单、易于提取等特点，在立体匹配中得到了广泛的应用。
常见的点特征提取方法有SIFT、SURF、ORB等。
2. 特征匹配特征匹配是立体匹配算法的核心步骤。
其主要目的是在左右相机获取的图像中寻找对应的特征点。
常用的特征匹配方法有基于描述子的匹配、基于区域的匹配及基于全局优化的匹配等。
其中，基于描述子的匹配方法因其计算效率高、鲁棒性强等特点，在实际应用中得到了广泛的应用。
五、立体匹配算法的应用1. 三维重建基于双目视觉的立体匹配算法可以实现场景的三维重建。
通过计算左右相机获取的图像中对应点的三维坐标，可以实现对场景的三维重建。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》一、引言随着人工智能技术的不断发展和进步，双目立体视觉技术已经成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。
其中，立体匹配算法作为双目立体视觉三维重建的核心技术，其准确性和效率直接影响到三维重建的效果。
本文旨在研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，以期提高三维重建的准确性和效率。
二、背景及意义双目立体视觉技术是通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，进而通过立体匹配算法恢复出场景的三维信息。
立体匹配算法是双目立体视觉技术的核心，其目的是在两个相机获取的图像中寻找对应的像素点，从而得到视差图，进而实现三维重建。
因此，研究立体匹配算法对于提高双目立体视觉技术的准确性和效率具有重要意义。
三、立体匹配算法研究现状目前，立体匹配算法已经成为计算机视觉领域的热点研究方向。
常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法、基于相位的匹配算法等。
这些算法在不同的应用场景中各有优缺点。
近年来，随着深度学习的快速发展，基于深度学习的立体匹配算法成为研究热点。
这些算法通过训练深度神经网络来学习图像之间的对应关系，从而提高了匹配的准确性和鲁棒性。
四、本文研究的立体匹配算法本文研究的立体匹配算法是一种基于区域和特征的混合匹配算法。
该算法首先提取图像中的特征信息，如边缘、角点等，然后在特征匹配的基础上，结合基于区域的匹配算法进行像素级匹配。
具体而言，该算法包括以下步骤：1. 特征提取：利用特征检测算法提取图像中的特征点。
2. 特征匹配：通过计算特征点之间的相似性，找到两个图像中对应的特征点。
3. 基于区域的匹配：在特征匹配的基础上，利用基于区域的匹配算法对像素级进行匹配，得到视差图。
4. 优化与后处理：对得到的视差图进行优化和后处理，以提高三维重建的准确性和效果。
五、实验与分析为了验证本文研究的立体匹配算法的有效性，我们进行了大量实验。
实验数据集包括公开的立体视觉数据集以及实际拍摄的场景图像。
《2024年基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目视觉立体匹配技术成为了计算机视觉领域中的一项重要技术。
该技术通过模拟人类双眼的视觉机制，利用两个摄像机获取同一场景的两个不同视角的图像，进而实现三维场景的重建和测量。
本文将介绍基于双目视觉的立体匹配算法的研究现状、基本原理、算法流程以及应用领域，并探讨其未来的发展趋势。
二、双目视觉立体匹配算法的基本原理双目视觉立体匹配算法的基本原理是通过两个摄像机从不同角度获取同一场景的图像，然后利用图像处理技术对两幅图像进行匹配，从而得到场景中物体的三维信息。
其核心问题是如何准确地找到两幅图像中对应点的位置，即立体匹配。
三、立体匹配算法流程立体匹配算法流程主要包括以下几个步骤：图像预处理、特征提取、特征匹配和三维重建。
1. 图像预处理：对两幅输入图像进行预处理，包括去噪、灰度化、二值化等操作，以提高后续特征提取和匹配的准确性。
2. 特征提取：在预处理后的图像中提取出有用的特征信息，如边缘、角点、纹理等。
这些特征信息将用于后续的匹配过程。
3. 特征匹配：根据提取的特征信息，在两幅图像中寻找对应的特征点。
这是立体匹配算法的核心步骤，其准确性和效率直接影响到三维重建的效果。
4. 三维重建：根据匹配得到的对应点，通过三角测量法等算法计算出场景中物体的三维信息，实现三维重建。
四、立体匹配算法研究现状及分类目前，双目视觉立体匹配算法已经取得了显著的进展。
根据不同的匹配策略和算法思想，可以将立体匹配算法分为以下几类：基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法、基于相位的匹配算法以及深度学习下的立体匹配算法等。
五、常用立体匹配算法介绍及优缺点分析1. 基于区域的匹配算法：该类算法通过计算两个像素区域之间的相似性来寻找对应点。
优点是能够充分利用局部信息，但计算量大，对噪声敏感。
2. 基于特征的匹配算法：该类算法通过提取图像中的特征（如边缘、角点等）进行匹配。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》范文
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目立体视觉技术作为三维重建领域的重要手段，得到了广泛关注。
其中，立体匹配算法作为双目立体视觉技术的核心环节，对于提高三维重建的精度和效率具有重要意义。
本文旨在研究双目立体视觉中的立体匹配算法，分析其原理及实现过程，探讨其优缺点，并就实际应用中可能遇到的问题提出相应的解决方案。
二、双目立体视觉概述双目立体视觉是通过模拟人类双眼的视觉机制，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，再通过计算两幅图像间的视差信息，从而实现对场景的三维重建。
这一技术广泛应用于机器人导航、无人驾驶、三维重建等领域。
三、立体匹配算法原理及实现立体匹配算法是双目立体视觉技术的核心，其基本原理是通过分析两幅图像中的像素或特征点之间的对应关系，计算视差信息。
目前，常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法以及基于相位的匹配算法等。
1. 基于区域的匹配算法：该算法通过计算两幅图像中对应区域的相似度来匹配像素点。
具体实现过程包括预处理、相似度计算和视差计算等步骤。
该算法具有较高的匹配精度，但计算量大，实时性较差。
2. 基于特征的匹配算法：该算法通过提取两幅图像中的特征点（如角点、边缘等），然后根据特征点的对应关系计算视差信息。
该算法具有较高的计算效率，适用于复杂场景的三维重建。
3. 基于相位的匹配算法：该算法利用相位信息来计算视差，具有较高的精度和稳定性。
具体实现过程包括相位提取、相位匹配和视差计算等步骤。
四、立体匹配算法的优缺点分析立体匹配算法在双目立体视觉中具有重要作用，但每种算法都有其优缺点。
基于区域的匹配算法虽然具有较高的匹配精度，但计算量大，实时性较差；基于特征的匹配算法虽然计算效率高，但在特征稀疏或重复的场景中可能存在匹配错误；基于相位的匹配算法具有较高的精度和稳定性，但对噪声和相位噪声较为敏感。
因此，在实际应用中需要根据具体场景和需求选择合适的立体匹配算法。
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，双目视觉技术已成为三维重建、机器人导航、自主驾驶等领域的核心技术之一。
而立体匹配算法作为双目视觉技术的核心，其准确性和效率直接影响到整个系统的性能。
本文旨在研究基于双目视觉的立体匹配算法，并探讨其在实际应用中的价值。
二、双目视觉系统概述双目视觉系统通过模拟人眼的视觉机制，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，从而实现对场景的三维重建。
其中，立体匹配算法是双目视觉系统的关键技术，它通过比较两个相机获取的图像信息，找到对应的像素点，从而得到场景的深度信息。
三、立体匹配算法研究3.1 算法原理立体匹配算法主要基于视差原理，即同一场景中，从不同角度拍摄的两张图像中的对应点之间存在一定的视差。
立体匹配算法通过计算这种视差，实现场景的三维重建。
具体而言，算法主要分为四个步骤：匹配代价计算、代价聚合、视差计算和优化。
3.2 算法分类根据不同的匹配策略和计算方法，立体匹配算法可分为多种类型。
常见的包括基于区域的算法、基于特征的算法和基于全局的算法。
其中，基于区域的算法通过比较图像中的像素块来计算视差；基于特征的算法则通过提取图像中的特征点进行匹配；而基于全局的算法则利用能量函数等全局信息来优化匹配结果。
四、立体匹配算法的优化与改进针对传统立体匹配算法在计算效率、准确性和鲁棒性等方面的问题，学者们进行了大量研究和改进。
其中，一些常见的优化方法包括：利用GPU加速计算、引入深度学习等机器学习方法提高匹配精度、使用多尺度、多特征信息进行联合匹配等。
这些优化和改进措施有效地提高了立体匹配算法的性能。
五、立体匹配算法的应用5.1 三维重建基于双目视觉的立体匹配算法在三维重建领域具有广泛应用。
通过双目相机获取场景的图像信息，利用立体匹配算法计算视差，进而实现场景的三维重建。
这种技术可广泛应用于虚拟现实、游戏制作、影视制作等领域。
5.2 机器人导航与自主驾驶在机器人导航和自主驾驶领域，双目视觉技术也发挥着重要作用。
《2024年基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的不断发展，双目视觉技术作为一种重要的三维信息获取手段，在机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域得到了广泛应用。
而立体匹配作为双目视觉技术的核心环节，其算法的优劣直接影响到双目视觉系统的性能。
因此，本文将重点研究基于双目视觉的立体匹配算法，并探讨其在实际应用中的价值。
二、双目视觉技术概述双目视觉技术是通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，然后通过计算图像间的视差，从而恢复出场景的三维信息。
双目视觉技术主要包括相机标定、图像预处理、立体匹配和三维重建等环节。
其中，立体匹配是双目视觉技术的核心和难点。
三、立体匹配算法研究3.1 立体匹配算法的基本原理立体匹配算法的基本原理是通过比较两个相机获取的图像间的相似性，找到对应的像素点，从而计算出视差图。
视差图包含了场景中每个点的深度信息，是实现三维重建的关键。
3.2 常见立体匹配算法及其优缺点目前，常见的立体匹配算法包括基于区域的算法、基于特征的算法和基于相位的算法等。
其中，基于区域的算法具有较高的匹配精度，但计算量大；基于特征的算法计算量较小，但易受光照和噪声等因素的影响；基于相位的算法具有较好的抗干扰能力，但匹配精度相对较低。
3.3 基于双目视觉的改进立体匹配算法针对传统立体匹配算法的不足，本文提出了一种基于双目视觉的改进立体匹配算法。
该算法结合了区域和特征两种算法的优点，通过引入多尺度特征描述符和视差传播策略，提高了匹配精度和计算效率。
同时，该算法还采用了一种自适应阈值策略，有效抑制了光照和噪声等因素对匹配结果的影响。
四、立体匹配算法的应用4.1 机器人导航基于双目视觉的立体匹配算法可以实现机器人对环境的三维感知，为机器人导航提供了重要的信息。
通过将该算法应用于机器人的双目相机系统中，可以实现机器人对周围环境的准确感知和避障。
4.2 三维重建通过双目视觉技术获取的视差图可以恢复出场景的三维信息，从而实现三维重建。
《2024年基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》范文
《基于双目视觉的立体匹配算法研究及应用》篇一一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，双目视觉技术已成为三维场景重建、自主导航和机器人视觉等领域的关键技术之一。
双目视觉系统通过模拟人类双眼的视觉感知过程，获取物体的三维信息。
而立体匹配算法作为双目视觉技术的核心部分，对于三维信息的获取至关重要。
本文旨在研究基于双目视觉的立体匹配算法，探讨其原理、实现方法及其应用领域。
二、双目视觉原理及立体匹配算法概述双目视觉原理基于人类双眼的视觉差异，通过两个摄像机从不同角度捕捉同一场景的图像，进而恢复出场景的三维信息。
立体匹配算法则是双目视觉技术的核心，其目的是在两个视图的图像中寻找对应的像素点，即匹配点。
这些匹配点为后续的三维重建提供了必要的信息。
立体匹配算法主要包括以下几个步骤：预处理、特征提取、特征匹配和后处理。
预处理阶段主要对图像进行去噪、平滑等操作，以提高后续处理的准确性。
特征提取阶段通过提取图像中的特征信息，如边缘、角点等，为后续的匹配提供依据。
特征匹配阶段则是在两个视图的特征之间寻找匹配点，常用的匹配方法有基于区域的匹配、基于特征的匹配等。
后处理阶段则是对匹配结果进行优化，如去除错误匹配点、优化匹配点的空间关系等。
三、立体匹配算法研究（一）基于区域的立体匹配算法基于区域的立体匹配算法是最直接的匹配方法之一，其基本思想是在待匹配的图像中搜索与参考图像中某个区域最相似的区域。
该方法具有较高的精度，但计算量大，对噪声和光照变化敏感。
针对这些问题，研究者们提出了多种改进方法，如引入多尺度信息、利用颜色信息等。
（二）基于特征的立体匹配算法基于特征的立体匹配算法通过提取图像中的特征点进行匹配，如SIFT、SURF等特征描述符。
该方法对光照变化和噪声具有较强的鲁棒性，且计算量相对较小。
然而，对于复杂的场景和纹理信息较少的区域，特征提取的难度较大，可能导致匹配精度下降。
（三）深度学习在立体匹配中的应用近年来，深度学习在计算机视觉领域取得了显著的成果。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》范文
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言双目立体视觉技术是计算机视觉领域中实现三维重建的重要手段之一。
其中，立体匹配算法作为双目立体视觉的核心技术，对于三维重建的精度和效率具有至关重要的作用。
本文旨在研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，分析其原理、优缺点及改进方法，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
二、双目立体视觉基本原理双目立体视觉技术基于人类双眼的视觉原理，通过两个相机从不同角度获取同一场景的图像，然后利用立体匹配算法对两幅图像进行匹配，从而得到场景的三维信息。
其中，相机标定、图像获取、特征提取等是双目立体视觉技术的重要环节。
三、立体匹配算法概述立体匹配算法是双目立体视觉三维重建中的核心问题。
其基本思想是在两个相机获取的图像中，寻找对应的特征点或像素点，从而计算出视差图。
目前，常见的立体匹配算法包括基于区域的匹配算法、基于特征的匹配算法和基于相位的匹配算法等。
四、常见立体匹配算法分析1. 基于区域的匹配算法：该类算法通过计算两个像素点或区域之间的相似性来匹配对应的点。
其优点是简单易行，但容易受到光照、遮挡等因素的影响，导致匹配精度不高。
2. 基于特征的匹配算法：该类算法先提取图像中的特征点或特征线等，然后根据特征之间的相似性进行匹配。
其优点是能够适应复杂的场景和光照变化，但特征提取的准确性和鲁棒性对匹配结果具有重要影响。
3. 基于相位的匹配算法：该类算法利用相位信息进行匹配，能够得到较为精确的视差图。
但其计算复杂度较高，对噪声和畸变较为敏感。
五、立体匹配算法的改进方法针对上述立体匹配算法的优缺点，本文提出以下改进方法：1. 引入多尺度信息：结合不同尺度的信息，提高匹配算法对不同场景的适应能力。
2. 融合多特征信息：将颜色、纹理、边缘等多种特征进行融合，提高特征提取的准确性和鲁棒性。
3. 利用深度学习技术：通过训练深度神经网络模型，提高特征提取和匹配的精度和效率。
4. 优化视差图优化算法：通过优化视差图的计算过程，提高视差图的精度和连续性。
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图１局部相关算法原理示意图
１．３局部相关匹配算法的时间复杂度
在图１（ａ）中坐标为（ｚ，ｙ）的像素点，算法要计算
图１（ｂ）中所有相关像素的相似性。根据极线约束以及
视差约束，在图１（ｂ）中只需计算同一极线上，视差范围
内的像素相似性即可，需要的计算量为：
Ｔ（。．ｖ）＝ｄ。，行２
（１）
式中：ｒｌ为正方形窗口边长；ｄ。，为最大视差。设Ｗ为图
算法实时性有了较大提升。
２双目立体视觉区域局部匹配算法的实现
２．１ 实验环境 该研究的实验主要是通过计算机编程实现区域局
部匹配算法，并在双相机系统上利用标准和实际场景图 像进行验证性实验的。以ＶＣ＋＋６．０及ｏＰＥＮＣＶ为编 程环境，完成验证软件设计。
该研究的验证实验使用了西安交通大学系统工程 所的实验设备（如图２所示）。丽只摄像机平行放置，其 位置姿态参数已由标定结果给出，如表２所示。
根据匹配基元的不同，现有的立体匹配方法可大致 分为三类：基于特征的匹配‘４矗］，基于区域的匹配‘６３和 基于相位的匹配【７］。
本文重点研究双目视觉立体匹配中基于区域的局 部匹配算法，对基于ＳＡＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ） 的区域匹配算法通过模板滑动进行了改进。经分析和 多次实验结果表明，该改进算法具有有效性和快速性。
［８］Ｃｙｇａｎｅｋ Ｂ，Ｂｏｒｇｏｓｚ Ｊ．Ａ Ｃｏｍｐａｒａｔｉｖｅ Ｓｔｕｄｙ ｏｆ Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ
ａｎｄ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｏｆ ＳｏｍｅＡｒｅａ—ｂａｓｅｄ ＳｔｅｒｅｏＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ［Ａ］·ＣＡＩＰ［Ｃ］·２００１，２１（２４）：７０９—７１６·
［９］夏永泉·计算机视觉中双目匹配相关技术的研究［Ｄ］·南京：
通过ＳＡＤ约束计算能匿最小匹配点
通过畦艇＾计霄街纠的税差． 获铂整幅ｌ冬Ｉ的税置图
３结语
这里对双目立体视觉中的区域局部匹配算法进行 讨论，对现有ＳＡＤ算法进行了改进，较显著地提高了匹 配速度。在实验平台上较好地完成了对标准图像及现 实场景图像的视差图获取，验证了算法的有效性和快 速性。
对卉右图像进行采样 创建模板，ｘ．Ｎｉ蹦进行搜索
场景图对所提方法进行验证。分析和实验结果都表明了该改进算法的有效性和快速性。
关键词：双目立体视觉；区域相关，立体匹配；标准测试图
中图分类号：ＴＰ３９１
文献标识码：Ａ
文章编号：１００４—３７３Ｘ（２００９）１２—０６８—０３
Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ Ｒｅｇｉｏｎａｌ Ｒｅｌａｔｅｄ Ｍａｔｃｈ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ Ｂｉｎｏｃｕｌａｒ Ｓｔｅｒｅｏ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｉｔｓ Ｉｍｐｌｅｍｅｎｔａｔｉｏｎ
由之前的计算结果得到，有迭代公式：
Ｐ（ｘ＋１，Ｙ，ｄ）一Ｐ（ｘ，Ｙ，ｄ）＋［Ｉ ｆＬ（ｚ＋竹＋１，ｙ）一
ＪＲ（ｚ＋打＋１＋ｄ，ｙ）Ｉ—Ｉ ＪＬ（ｚ一以，ｙ）一
ＪＲ（ｚ一，ｌ＋ｄ，ｙ）Ｉ］
（３）
即在模板滑动时，不需要重新计算整个窗口的
ＳＡＤ，而只需计算薪的一列ＳＡＤ。分析可知，改进后算
法的时间复杂度由Ｏ（ＷＨｄ。。ｎ２）降为Ｏ（ＷＨｄ。。咒），
参考文献
Ｉ－１］章毓晋．图像工程（下册）图像理解ｉ－Ｍ］．２版．北京：清华大 学出版社，２００７．
［２］何明一，卫保国．数字图像处理［Ｍ］．北京：科学出版
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［３］游素亚．立体视觉研究的现状与进展［Ｊ］．中国图像图形学
报，１９９７，２（１）：１—２．
［４］Ｈａｊａｒ Ｓａｄｅｇｈｉ，Ｐａｙｍａｎ Ｍｏａｌｌｅｍ。Ｍｏｎａｄｊｅｍｉ Ｓ Ａ．Ｆｅａｔｕｒｅ
像的宽度；Ｈ为图像的高度，对于整幅图片，全部相似
性的计算量为：
Ｔ一
∑ 丁“Ｄ—ＷＨｄ。。，ｚ２
（２）
０≤ｉ＜Ｗ．０≤ｊ＜Ｈ
易知，局部相关匹配算法的时间复杂度为
Ｏ（ＷＨｄ。，恕２）。
１．４局部相关匹配算法的改进
若假设匹配窗口的边长为２，ｚ＋１，对于每行像素，
Ｈ
其相似性测度函数为Ｐ（ｘ，Ｙ，ｄ）一∑Ｉ ＩＬ（工＋ｉ，ｙ）一
收稿日期：２００８—０９—１１ ６８
万方数据
１双目立体视觉区域局部匹配的理论基础
１．１相似性测度函数 匹配算法的实质就是估计待匹配点和候选匹配点
之间的相似性程度，评价这种相似性程度度量方法有多 种。由于单个像素点所包含的信息太少，因而只依据单 个像素点是的信息建立度量方法可靠性较差。为了提 高相似性度量方法的可靠性，一般需要在匹配点上的一 个小邻域内的像素点集合中进行。
局部相关匹配算法是以基准图像中待匹配点为中 心像素来创建一个大小为”×Ｉｔ／的矩形窗，由该窗口内
的像素灰度分布来表征该像素。在第二幅图像中，沿极
线在视差范围内取出与基准点邻域同样大小为挖×力的
像素邻域，依次与匹配点的窗口进行比较，最大相似性
对应的点就是最佳匹配。整个匹配过程如图１所示。
襄１几种相似性测度函数
卉，＼
ｒ耥ｉ
图３ 系统算法流程图 ２．３ 实验结果
部分实验结果如图４所示。
图４ 实验结果
由图４可知ｎ０］，实验得到的图片较好地完成了对 现实场景中的匹配，可以较直接地从所得视差图中获得 物体的深度信息。
同时，图像边缘处的匹配精度受到图像边界的影
。螺葺较奎，真实罂图片中噪声较大，导致误匹配较
多。如何减少误差，提高精度是现在和今后重点考虑的 问题之一。
万方数据
图２试验系统
表２相机标定参数表｛以像素为单位）
参数指标
左相机
右相机
焦距
６９９．８５
６９６．１５
相机中心
［３９２．３４ ２８３．９４］
［３８９．２６ ３０８．１８］
畸变
［一ｏ．２７０ ２０ ０．４５４ ４８３［一ｏ．２３９ ７５ ０．２５６ ２２］
旋转角／ｒａｄ
口＝０．０１３ ７７，口一０．００１ ０７，ｙ一０．０００ ３８
名称
公式
ＳＡＤ
∑
Ｊ１．（ｚ＋ｉ，ｙ＋』）一ＩＲ（ｘ＋ｄｚ＋ｆ，ｙ＋』）
‘Ｉ·ｊ）∈Ｕ
∑Ｉ［ＪｌＪ（ｚ＋ｆ，ｙ＋Ｊ）一五ｉｊ石－］一
ＺＳＡＤ
‘‘·ｊ）∈Ｕ
［ＩＲ（ｘ＋以＋ｆ，Ｙ＋Ｊ）一五ｉｉ干刁万］
ＳＳＤ
∑［ＪＩＪ（ｚ＋ｉ，ｙ＋Ｊ）一ＩＲ（ｚ＋ｄ，＋ｆ，ｙ＋Ｊ）］２
∑［１１，（ｚ＋ｉ，，＋Ｊ）一ｉ了而］一
ＺＳＳＤ ‘ｆ·ｊ）∈Ｕ ［ＩＲ（ｘ＋以＋ｉ，Ｙ＋，）－－—ＩＲ（Ｘ＋—ｄ．，ｙ）］２
∑［ＪＩ．（ｚ＋ｉ，，＋Ｊ）一ＪＲ（ｚ＋ｄ，＋ｉ，ｙ＋，）］２
＾／∑ＩＬ（ｚ＋ｉ，ｙ＋，）２∑ＩＲ（ｘ＋ｄ，＋ｆ．ｙ＋Ｊ）２
Ｖ（ｉ·Ｊ，ＥＵ
ｔｉ，Ｊ）∈Ｕ
ＳＣＰ
∑Ｉｉ，（ｚ＋ｉ，ｙ＋ｊ）ＩＲ（Ｘ＋以＋ｉ，ｙ＋Ｊ）
ＪＲ（ｚ＋ｉ＋ｄ，３，）Ｉ；在模板向右滑动时，Ｐ（ｘ＋１，Ｙ，ｄ）可
双目立体视觉区域局部匹配算法的改进及其实现
何人杰
（西北工业大学电子信息学院陕西西安７１０１２９）
摘要：匹配算法是双目立体视觉中关键技术之一。这里讨论双目立体视觉区域局部匹配的相似性测度函数、局部相
关匹配算法，并分析其复杂度，进而提出模板滑动的匹配算法。在ＶＣ＋＋平台上，通过双相机实验系统的标准测试图及实际
ｔｉｐｌｅ Ｃａｍｅｒａｓ ｗｉｔｈ Ｄｉｓｊｏｉｎｔ Ｖｉｅｗｓ［Ａ］．Ｎｉｎｔｈ ＩＥＥＥ Ｉｎｔｅｒｎａ— ｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ［Ｃ］．２００３（２）：
相对位移／ｍｍ
ｔｌ一８７．９２１，ｔ２—１．２０５，ｔ３—４．９８０
摄像机与处理计算机之间通过双１３９４总线连接， 计算机中配备２块６４位ＰＣＩ一１３９４卡，以适应摄像机 高速图像流的要求。摄像机的主要参数如表３所示。
衰３摄像机参数
摄像机特性 ＣＣＤ传感器 ＣＣＤ最大像素
参数 Ｓｏｎｙ Ｐｒｏｇｒｅｓｓｉｖｅ Ｓｃａｎ ＣＣＤｓ
ＨＥ Ｒｅｎｊｉｅ
（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｓｃｈｏｏＩ．Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ，７１０１２９，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｍａｔｃｈ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓ ｏｎｅ ｏｆ ｋｅｙ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｉｎ ｔｈｅ ｂｉｎｏｃｕｌａｒ ｓｔｅｒｅｏ ｖｉｓｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ，ｔｈｅ ｒｅ— ｇｉｏｎａｌ ｒｅｌａｔｅｄ ｍａｔｃｈ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｆｏｒ Ｂｉｎｏｃｕｌａｒ ｓｔｅｒｅｏ ｖｉｓｉｏｎ ａｒｅ ｄｉｓｃｕｓｓｅｄ ａｎｄ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｃ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ｉｓ ａｎａｌｙｚｅｄ．Ｍｏｒｅｏｖｅｒ， ａ ｎｅｗ ｉｍｐｒｏｖｅｄ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｒｅｌａｔｅｄ ｍａｔｃｈ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂｙ ｓｌｉｄｉｎｇ ｐａｔｔｅｒｎ ｐｌａｔｅ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｔｏ ｄｅｃｒｅａｓｅ ｔｈｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｔｉｍｅ ａｎｄ ａ ｔｅｓｔ ｓｏｆｔｗａｒｅ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ＶＣ＋＋ａｎｄ ＯＰＥＮ—ＣＶ．Ａ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓ ａｒｅ ｃａｒｒｉｅｄ Ｏｕｔ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｔｗｏ—ｃａｍｅｒａ ｓｙｓ— ｔｅｍ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｔａｎｄａｒｄ ｔｅｓｔ ｉｍａｇｅｓ ａｓ ｗｅｌｌ ａｓ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｓｅｎｓｅ ｉｍａｇｅｓ．Ｔｈｅ ａｎａｌｙｔｉｃａｌ ａｎｄ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｉｍ— ｐｒｏｖｅｄ ｍｅｔｈｏｄ ｉｓ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ａｎｄ ｉｔｓ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｔｉｍｅ ｉｓ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ｇｒｅａｔｌｙ．
［１０］南三三茹箍ｅｓｔ眦渊。‰Ｒ雠眦ｈ［ＥＢ伽
。