双目立体视觉匹配技术综述_曹之乐
《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。
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是一种用于处理双眼图像的技术，它可以获取物体的深度信息，实现视线的立体感知，从而实现更真实、更生动的视觉感受。
在视觉感知中，双目立体视觉匹配是一个非常重要的问题，因为通过双目立体视觉匹配可以实现对场景的深度信息的获取和重构，为机器视觉和人工智能技术的发展提供了重要的工具。
双目立体视觉匹配是利用成对的左右眼视角图像，通过匹配两幅图像中的对应像素点，来获取物体的深度信息和三维形状信息。
在这个过程中，双目立体视觉匹配主要包括了一些关键的步骤，例如：特征提取、特征匹配、深度信息计算等。
在这些步骤中，特征提取是最基本的操作，它能够从图像中提取出一些重要的特征点和特征描述子。
而特征匹配则是通过匹配两幅图像中的特征点，来建立两幅图像之间的对应关系。
通过深度信息计算，可以得到每一个像素点的深度信息，从而实现对物体的深度感知。
整个过程中会有很多技术手段和算法用来解决双目立体视觉匹配的各种挑战，比如光照变化、遮挡、噪声等问题。
双目立体视觉匹配在许多领域都有着广泛的应用，如机器人导航、无人驾驶、虚拟现实、医疗影像等。
在无人驾驶领域，利用双目立体视觉匹配可以实现对周围环境的感知，帮助无人车辆实现安全行驶。
在医疗影像领域，双目立体视觉匹配可以帮助医生对病患的体表形态和内部结构进行更加精确的分析和诊断。
在虚拟现实领域，利用双目立体视觉匹配可以实现更加真实的场景重构，从而提供更加生动、更加沉浸式的虚拟现实体验。
双目立体视觉匹配技术的发展，在一定程度上受到了神经科学的启发。
在生物中，双眼视觉是通过两只眼睛向不同方向看的方式获取的。
人类的视觉系统能够通过左右眼的分别获取的图像，来对物体的深度信息进行感知。
这种生物视觉系统的优点是：可以避开遮挡难题，减少由于单一摄像机视角所引发的深度信息获取不准确问题。
而双目立体视觉匹配技术正是受到了这一生物系统的启发，通过模拟人类的双目视觉来实现对场景的深度信息获取。
《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重要的三维重建技术之一。
它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，然后通过立体匹配算法对两幅图像进行匹配，从而获取场景的三维信息。
本文旨在研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，探讨其原理、方法及优化策略。
二、双目立体视觉基本原理双目立体视觉的基本原理是基于视差原理，即人类双眼从不同角度观察同一物体时，会在大脑中形成立体的视觉效果。
在双目立体视觉系统中，两个相机从不同位置和角度拍摄同一场景，得到两幅具有一定视差的图像。
通过分析这两幅图像中的对应点，可以计算出场景中物体的三维信息。
三、立体匹配算法研究立体匹配算法是双目立体视觉三维重建的核心。
其基本思想是在两个视图中寻找对应点，然后根据对应点的位置差异计算视差图。
目前，常见的立体匹配算法包括基于区域、基于特征、基于相位和基于全局优化等方法。
3.1 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的像素或区域来寻找对应点。
其优点是简单易行，但容易受到光照、遮挡、噪声等因素的影响。
为了提高匹配精度和鲁棒性，研究者们提出了多种改进方法，如引入多尺度、多方向信息、使用自适应阈值等。
3.2 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，然后根据特征点的匹配关系计算视差图。
该类算法具有较高的鲁棒性和精度，尤其在处理复杂场景和动态场景时表现出较好的性能。
为了提高特征提取和匹配的效率，研究者们不断探索新的特征描述符和匹配策略。
3.3 优化策略为了提高立体匹配算法的性能，研究者们提出了多种优化策略。
其中包括引入半全局匹配算法、使用多视差图融合技术、引入深度学习等方法。
这些优化策略可以有效提高匹配精度、降低误匹配率，并提高算法的鲁棒性。
四、实验与分析为了验证本文所研究的立体匹配算法的性能，我们进行了大量实验。
实验结果表明，基于特征的立体匹配算法在处理复杂场景和动态场景时具有较高的精度和鲁棒性。
《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。
《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稳定性。
本文旨在研究基于双目视觉的立体匹配算法，探讨其原理、方法及应用，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
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，恢复出场景的三维信息。
其核心在于立体匹配算法，即从两个相机的视角出发，找到同一场景在不同视角下的对应点。
三、立体匹配算法研究1. 算法原理立体匹配算法主要通过以下步骤实现：特征提取、特征匹配、视差计算和优化。
其中，特征提取是关键步骤，它决定了算法的准确性和鲁棒性。
特征匹配则是通过计算两个图像中特征的相似性，找到对应点。
视差计算则是根据匹配结果，计算每个点的视差值。
最后，通过优化算法，进一步提高匹配的准确性和稳定性。
2. 算法方法目前，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。
其中，基于特征的匹配算法因其计算量小、抗干扰能力强等优点，得到了广泛的应用。
该类算法首先提取图像中的特征点，如SIFT、SURF等，然后通过计算特征点之间的相似性，找到对应点。
四、立体匹配算法的应用1. 三维重建通过双目视觉技术，可以获取场景的三维信息，实现三维重建。
在机器人导航、虚拟现实、游戏制作等领域，三维重建技术得到了广泛的应用。
2. 自动驾驶在自动驾驶领域，双目视觉技术可用于道路检测、车辆识别、行人检测等任务。
通过立体匹配算法，可以准确地识别道路上的障碍物和行人，为自动驾驶系统提供可靠的决策依据。
3. 医学影像处理在医学影像处理领域，双目视觉技术可用于三维重建、测量和分析等任务。
通过立体匹配算法，可以准确地提取医学影像中的特征信息，为医生提供更准确的诊断依据。
《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。
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是指通过两只眼睛同时观察目标，然后将两只眼睛获取到的图像进行匹配，从而获得目标的三维信息。
这个过程类似于我们普通人通过两只眼睛观察物体来获取深度信息的过程。
双目立体视觉匹配的原理是基于人类双眼观察物体的原理，即两只眼睛分别观察到的图像存在差异，通过比较这两只眼睛的图像，就可以计算出物体与眼睛之间的距离。
具体的方法包括视差法、相位法等。
1. 图像获取：使用两个摄像机分别获取目标物体的图像。
2. 图像预处理：对获取到的图像进行预处理，包括去噪、平滑等。
3. 特征提取：对预处理后的图像提取特征点，例如角点、边缘等。
4. 特征匹配：将两个图像中的特征点进行匹配，找到相互对应的特征点对。
5. 视差计算：通过特征点的匹配结果，计算出每个特征点对的视差。
6. 距离计算：根据视差的大小，通过一定的转化公式，计算出物体与眼睛之间的距离。
7. 三维重建：将物体的距离信息转换为三维坐标，实现目标物体的三维重建。
除了视差法外，双目立体视觉匹配还可以使用相位法进行实现。
相位法是通过测量两个图像之间的相位差异来计算视差的方法。
相位法的优势是可以提高视差测量的准确性，但实现起来比较复杂。
双目立体视觉匹配具有广泛的应用前景。
它可以用于机器人的导航和避障。
通过获取到环境的三维信息，机器人可以更好地感知周围环境，从而避免障碍物。
双目立体视觉匹配还可以应用于医学图像处理、安防监控、虚拟现实等领域。
双目立体视觉匹配是一项基于人类视觉系统原理的技术，通过比较两只眼睛的图像，可以获取目标物体的三维信息。
它具有广泛的应用前景，可以在许多领域中发挥重要的作用。
《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环节，其性能直接影响到整个系统的精度和鲁棒性。
本文将围绕基于双目视觉的立体匹配算法展开研究，探讨其原理、方法及在各领域的应用。
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过程，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，进而通过立体匹配算法计算出场景中物体的三维信息。
其关键在于立体匹配算法，该算法需对两个相机获取的图像进行特征提取、匹配、滤波等处理，最终实现三维信息的重建。
三、立体匹配算法研究（一）算法原理立体匹配算法的核心在于寻找左右图像中的对应点，即视差计算。
其基本原理包括特征提取、特征匹配和视差计算三个步骤。
首先，通过特征提取算法提取左右图像中的特征点；然后，利用特征匹配算法寻找左右图像中对应的特征点；最后，根据视差计算方法计算视差图，从而得到场景的三维信息。
（二）算法分类根据不同的特征提取和匹配策略，立体匹配算法可分为基于区域、基于特征和基于相位等多种类型。
其中，基于区域的算法通过计算像素之间的相似性来寻找对应点，其优点是简单易行，但容易受到光照、噪声等因素的影响；基于特征的算法则先提取图像中的特征点，再通过特征匹配寻找对应点，其精度较高但计算复杂度较大；基于相位的算法则利用相位信息进行匹配，具有较高的鲁棒性。
（三）算法优化针对立体匹配算法中存在的问题，研究者们提出了多种优化方法。
如采用多尺度特征融合、自适应阈值等策略提高特征匹配的精度；采用半全局匹配、全局能量优化等算法提高视差计算的鲁棒性；以及利用GPU加速等手段提高算法的计算效率。
这些优化方法有效提高了立体匹配算法的性能。
四、立体匹配算法的应用（一）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出视差图，进而实现场景的三维重建。
基于模式识别的双目立体视觉匹配研究
基于模式识别的双目立体视觉匹配研究一、概述随着计算机视觉技术的不断发展，双目立体视觉匹配作为其中的重要分支，在机器人导航、三维重建、自动驾驶等领域展现出广泛的应用前景。
本文旨在深入探讨基于模式识别的双目立体视觉匹配技术，通过分析现有方法的不足，提出有效的改进策略，以提高匹配精度和效率。
双目立体视觉匹配主要依赖于两个或多个摄像机获取的场景图像，通过提取图像中的特征点并进行匹配，进而恢复出场景的三维信息。
在这一过程中，模式识别技术发挥着关键作用，通过对图像特征的有效识别和处理，能够实现更为精确和鲁棒的匹配结果。
现有的双目立体视觉匹配方法仍面临诸多挑战。
由于实际场景中光照条件、遮挡、噪声等因素的干扰，使得特征提取和匹配过程变得复杂且不稳定；另一方面，随着应用场景的不断扩展，对匹配精度和实时性的要求也越来越高，这进一步增加了匹配的难度。
本文首先综述了双目立体视觉匹配技术的发展历程和现状，分析了现有方法的优缺点及适用场景。
在此基础上，本文提出了一种基于模式识别的改进算法，通过引入先进的特征提取方法、优化匹配策略以及利用深度学习等技术手段，实现了对复杂场景下双目图像的有效匹配。
本文的研究不仅有助于推动双目立体视觉匹配技术的进一步发展，还为相关领域的实际应用提供了有力的技术支持。
通过本文的研究，我们期望能够为双目立体视觉匹配技术的广泛应用和性能提升提供有益的参考和借鉴。
1. 双目立体视觉系统概述双目立体视觉系统，作为机器视觉领域的一种重要形式，其灵感来源于人类视觉系统的双眼结构。
该系统通过模拟人类双眼对物体的观测方式，利用两个或多个摄像头从不同角度获取同一物体的图像，进而通过计算这些图像之间的差异，实现对物体三维几何信息的提取。
双目立体视觉系统的核心在于立体匹配技术，即如何在两幅或多幅图像中找到对应的像素点。
这些对应点能够反映物体在不同视角下的投影变化，进而通过这些变化计算出物体的三维形状、位置和姿态。
立体匹配技术的准确性和效率直接影响到双目立体视觉系统的性能和应用范围。
《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、引言双目立体视觉技术是计算机视觉领域中的一项重要技术，它通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机获取同一场景的图像，从而实现对场景的三维重建。
其中，立体匹配算法是双目立体视觉三维重建中的关键技术之一。
本文旨在研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，以提高三维重建的精度和效率。
二、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算法，其主要目的是在两个相机获取的图像中寻找对应的像素点，从而计算出场景的深度信息。
立体匹配算法通常包括预处理、特征提取、匹配基元选择、匹配代价计算、视差估计和优化等步骤。
其中，匹配基元的选择和匹配代价的计算是影响匹配精度的关键因素。
三、现有立体匹配算法分析目前，已经存在多种立体匹配算法，如基于区域的算法、基于特征的算法、基于相位的算法等。
这些算法各有优缺点，如基于区域的算法能够获得较高的匹配精度，但计算量较大；基于特征的算法能够快速地找到匹配点，但易受噪声和光照变化的影响。
因此，需要根据具体的应用场景和需求选择合适的立体匹配算法。
四、本文研究的立体匹配算法本文提出了一种基于全局能量优化的立体匹配算法。
该算法首先对输入图像进行预处理和特征提取，然后利用多种匹配基元进行匹配代价计算，并通过全局能量优化方法得到最终的视差图。
该算法能够有效地解决传统算法中存在的计算量大、易受噪声和光照变化影响等问题，提高了匹配精度和鲁棒性。
五、实验与分析为了验证本文提出的立体匹配算法的有效性，我们进行了多组实验。
实验结果表明，该算法能够获得较高的匹配精度和较低的计算量。
同时，该算法对噪声和光照变化具有较强的鲁棒性，能够在不同场景下获得较好的三维重建效果。
与传统的立体匹配算法相比，本文提出的算法具有更高的实用价值和应用前景。
六、结论本文研究了双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，提出了一种基于全局能量优化的立体匹配算法。
该算法能够有效地解决传统算法中存在的计算量大、易受噪声和光照变化影响等问题，提高了匹配精度和鲁棒性。
双目立体视觉匹配技术综述
双目立体视觉匹配技术综述
曹之乐;严中红;王洪
【期刊名称】《重庆理工大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2015(029)002
【摘要】立体视觉匹配技术是立体视觉研究的核心问题.立体匹配方法在不同的应用领域有着不同的应对策略.介绍了双目视觉立体匹配技术的原理和一些研究关键点.通过总结现有各种算法的优缺点,对基于区域的立体匹配算法和基于全局的立体匹配算法进行了深入论述和研究,最后对立体匹配算法的未来发展做了展望.对研究者选择立体匹配算法有一定参考意义.
【总页数】6页(P70-75)
【作者】曹之乐;严中红;王洪
【作者单位】重庆理工大学药学与生物工程学院,重庆400054;重庆理工大学药学与生物工程学院,重庆400054;重庆理工大学药学与生物工程学院,重庆400054【正文语种】中文
【中图分类】TP39
【相关文献】
1.双目立体视觉匹配技术现状与发展 [J], 张煦;朱振宇;张合富
2.双目立体视觉匹配技术综述 [J], 曹之乐;严中红;王洪;
3.双目立体视觉的障碍物检测方法综述 [J], 曾日金;袁华
4.立体视觉中的立体匹配技术研究的现状与展望综述 [J], 侯小丽
5.基于双目视觉立体匹配技术的双目测距研究 [J], 李明东;卢彪;金传宇
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《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。
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配双目立体视觉匹配是一种通过两只眼睛获取图像信息，并通过大脑对比和匹配来实现深度感知的技术。
在人类的日常生活中，双目立体视觉匹配可以帮助我们感知物体的距离和深度，从而实现对空间环境的理解和掌控。
而在科技领域，双目立体视觉匹配也有着广泛的应用，包括机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域。
双目立体视觉匹配的原理是基于人类的双眼视觉系统。
由于人类的两只眼睛位置不同，从而可以获取不同角度的图像信息。
当大脑接收到这两份图像信息后，便可以通过比较两份信息的差异来获取目标物体的深度和距离。
这种能力使得人类可以在日常生活中轻松地识别物体、判断距离和做出相关的行动。
在双目立体视觉匹配技术中，最关键的环节是图像匹配。
图像匹配是指将两张图像中对应的特征点进行匹配，从而获取目标物体的深度和距离信息。
在图像匹配中，常用的方法包括特征点提取、特征描述和特征匹配等步骤。
特征点提取是指从图像中提取出一些具有代表性的关键点，例如角点、边缘点等；特征描述是指对这些关键点进行描述，例如计算其局部特征向量；特征匹配是指对两幅图像中的特征点进行匹配，从而获取它们之间的对应关系。
在双目立体视觉匹配技术中，有一些常用的图像匹配算法，例如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等。
这些算法都有着自己独特的优势和适用场景，可以根据实际需求选择合适的算法进行图像匹配。
双目立体视觉匹配技术在实际应用中也会面临一些挑战和问题。
图像匹配的精度和鲁棒性是一个重要的问题。
由于双目图像中存在光照、噪声、遮挡等因素，这些因素都会影响图像匹配的准确性和稳定性。
如何提高图像匹配的精度和鲁棒性是一个重要的课题。
双目立体视觉匹配的算法和技术也需要不断地改进和优化。
随着计算机视觉和人工智能技术的不断发展，也会有更多新的算法和技术被应用到双目立体视觉匹配中，从而提升其性能和效果。
基于计算机视觉中双目立体匹配技术研究的开题报告
基于计算机视觉中双目立体匹配技术研究的开题报告一、选题背景计算机视觉被广泛用于机器人、自动驾驶、医疗影像、虚拟现实等领域。
双目立体视觉作为计算机视觉领域中一个重要的子领域，能够通过两个摄像头捕捉到同一场景的不同视图，进而进行立体匹配分析，从而获取场景的深度信息。
在机器人导航、三维重建、目标跟踪、虚拟现实等方面都有着广泛的应用。
目前，双目立体匹配的常用方法包括区域分割法、基于光度约束的匹配法、基于特征的匹配法等，这些匹配算法通过计算两张图像之间的差异度量，从而得到匹配的深度值。
但是，双目立体匹配中存在许多挑战，如光照、纹理、遮挡等问题，这些问题对算法的准确度和鲁棒性提出了更高的要求。
因此，本文选取双目立体匹配技术作为研究对象，旨在提高匹配效率和准确度，为双目视觉的进一步应用提供支持。
二、研究内容1.双目立体匹配技术综述介绍双目视觉的基本概念和发展历程、现有常用的双目立体匹配算法以及存在的问题。
2.深度学习在双目立体匹配中的应用研究通过对深度学习技术的学习和探索，设计基于卷积神经网络的深度立体匹配算法，并对其进行实验验证。
3.对比实验比较深度学习算法与传统算法的匹配准确度和效率，并分析其不同之处。
三、研究意义双目立体匹配技术是计算机视觉领域中一个重要的研究方向，能够为机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域的应用提供支持。
本文旨在探索基于深度学习算法的双目立体匹配技术，提高匹配效率和准确度，并与传统算法进行对比，为双目视觉的应用提供参考和支持。
四、研究方法本文采用文献调研、实验验证、算法设计等方法进行研究。
对已有的双目立体匹配算法进行综述和分析，深入学习和探索深度学习技术，设计基于卷积神经网络的深度立体匹配算法，并对其进行实验验证。
五、预期结果本文预期达到的研究成果包括：1.探索基于深度学习的双目立体匹配算法，并与传统算法进行对比分析。
2.通过实验验证，证明基于深度学习的算法提高了匹配的准确度和效率。
3.为双目视觉的应用提供参考和支持，促进计算机视觉领域的发展。
《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。
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配
双目立体视觉匹配是一种通过两只眼睛同时观察目标物体，从而获取深度信息的技术。
通过比较两只眼睛看到的图像，我们可以计算出物体与相机的距离，并将不同深度的像素
点对应起来，实现双目立体视觉匹配。
双目立体视觉匹配的原理是基于人类视觉系统的工作原理。
人类的两只眼睛分别观察
物体，通过两只眼睛看到的视差来判断物体与自己的距离远近。
双目立体视觉匹配算法就
是通过计算两只眼睛看到的视差来获取物体的深度信息。
为了实现双目立体视觉匹配，首先需要将两只眼睛看到的图像进行校准，使得两只眼
睛的视野重叠。
然后，通过将左右眼图像进行块匹配，找到每个视差值最小的像素点。
这
个过程可以通过计算像素点之间的差异来完成，例如计算灰度值或像素颜色之间的距离。
在进行像素匹配的过程中，还需要考虑图像中的纹理、光照以及遮挡等因素。
因为这
些因素可能会导致匹配错误或无法匹配。
需要采用一些图像处理技术，对图像进行预处理
和优化，以提高匹配的准确度和鲁棒性。
一旦完成双目立体视觉匹配，就可以得到物体的深度图。
深度图可以用来重建物体的
三维形状，实现场景重建、深度测量、物体识别和跟踪等应用。
双目立体视觉匹配在机器
人导航、自动驾驶、虚拟现实和增强现实等领域具有广泛的应用前景。
双目立体视觉匹配是一种通过两只眼睛观察目标物体并计算视差来获取物体深度信息
的技术。
它利用双目视觉系统模仿人类的视觉机制，可以应用于多个领域，为人工智能、
机器人和计算机视觉等领域的发展提供了重要的支持。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
以来， 三维视觉信号备受人们的关注。 早
提取的 期的立体匹配是基于小窗口的区域匹配，
收稿日期： 2014 － 10 － 10 基金项目： 重庆市教委科学技术研究项目 （ KJ120807 ） 作者简介： 曹之乐（ 1989 —） ， 男， 河南濮阳人， 硕士研究生， 主要从事生物医学信号及图像处理方面的研究 ； 通讯作者 男， 重庆垫江人， 博士， 教授， 主要从事生物医学信号及图像处理方面的研究 。 严中红（ 1964 —） ， ． 重庆理工大学学报： 自然科学版， 2015 （ 2 ） ： 70 引用格式： 曹之乐， 严中红， 王洪． 双目立体视觉匹配技术综述［J］ － 75． Citation format： CAO ZhiLe，YAN ZhongHong，WANG Hong． Summary of Binocular Stereo Vision Matching Technology ［ J］ ． Journal of Chongqing University of Technology： Natural Science， 2015 （ 2 ） ： 70 － 75．
Summary of Binocular Stereo Vision Matching Tec Hong
（ College of Pharmacy and Biomedical Engineering ， Chongqing University of Technology ，Chongqing 400054 ，China） Abstract： The core part of the stereo vision is stereo matching． For different application fields，there are different stereo matching methods to deal with． First，the paper briefly introduced the principle of binocular vision stereo matching technology and some key points． Secondly ，we summed up the advantages and disadvantages of various algorithms and had deeply discussed and studied the stereo matching algorithm based on district and stereo matching algorithm based on overall situation． Finally ， the stereo matching algorithm of the future was prospected ，which provides some valuable ideas for those who study in this field． Key words： binocular stereo vision ； stereo matching； dynamic programming； image segmentation； belief propagation 机器 立体视觉技术广泛应用于探测车导航、 3D 场景图绘制、 3D 场景重建、 人导航、 汽车预警 系统、 大型机械位姿感知等领域。 自 20 世纪 70 年代 Marr 首次提出完整的机器视觉系统计算理论 框架
［6 ］
。
在计算 出 的 视 差 层 面 上 通 常 采 用 赢 者 通 吃 （ winnertakesall， WTA） 的方法来聚合匹配像素或 块。以亮度特征为例， 在立体匹配过程中可以选 取绝对差值和 SAD、 差值平方和 SSD、 归一化相关 系数 NCC 、 零均值绝对差值和 ZSAD 等匹配函数， 详见公式（ 2 ） 。
［3 ］
为丰富的特征， 如多尺度对频段上的特征 于梯度的加权特征
［3 ］
［4 － 5 ］
， 基
等。
另外， 对于受光照变化影响严重的图像， 一般 Census 变换可 采用变换的方法进行处理。 例如， 以将窗口中的亮度值变换为一个序列， 匹配时只 需计 算 两 幅 图 像 中 窗 口 特 征 序 列 的 汉 明 距 离 （ Hamming distance） ； Ｒank 变换则是统计 0 或 1 的 个数作 为 特 征 值， 因而可以使用上文中的匹配 函数。 2． 2 基于全局的立体匹配算法 基于全局的立体匹配通常是先找出图像中显 著的特征点、 特征线或者扫描线， 初步匹配得出一 个初始的视差值， 然后使用全局能量函数进行约 束， 通过匹配算法不断地对分配的视差值迭代优 化， 直到最优。 此迭代优化的过程以全局能量函 数最小化为目的。 全局能量函数一般包括 2 项， 数据项和平滑 项， 见式（ 3 ） 。数据项用来表示该匹配基元的视差 值， 平滑项用来约束邻域基元之间的差值
v + j ) － I ( u + d + i， v + j )) ∑ ∑ ( I ( u + i，
1 2
v + j )I ( u + d + i， v + j) ∑ ∑ I ( u + i， NCC =
2
立体匹配算法
根据匹 在立体匹配视觉系统的原理基础上，
72 重庆理工大学学报 配的约束条件就可以对选 定 的 匹 配 基 元 进 行 匹 配。匹配算法是立体匹配技术的核心 。 2． 1 基于区域的立体匹配算法 基于区域的立体匹配通常是在一个设定的窗 口基础上来完成， 以窗口中提取的特征向量为基 础进行匹配。 这种匹配可以是逐像素的匹配， 也 可以是成块的匹配， 更进一步的， 有根据图像自适 应调节 窗 口 大 小 的 区 域 匹 配 算 法。 经 典 的 有 Lazaros Nalpantidi 等［2］ 以灰度、 颜色为特征， 通过 对窗口内的点的空间距离加权、 颜色加权以及边 缘加权来提高匹配精度。 对于窗口来说， 窗口越 大信息量越多， 匹配精度越高， 但会带来大量的复 杂计算， 影响整体算法的运行速度
1
双目立体视觉系统
最常见 的 立 体 视 觉 系 统 是 双 目 立 体 视 觉 系
统， 也可以是多目视觉系统， 但双目视觉系统是其 基础。因此， 本文首先简要阐述双目视觉系统， 其 几何原理如图 1 所示。
系会在映射到成像平面时保留下来， 即原物体的 位置顺序在两幅图像中不会改变。 1． 2 立体匹配的匹配基元 匹配基元是立体匹配中的单位匹配对象， 也 就是立体匹配中的匹配特征对象。 一般有以下几 种： ① 点： 在双目立体匹配中最常用的特征就是点 Harris 角 点、 特征， 例 如 像 素 点 的 灰 度、 颜 色 值、 SIFT 特征点、 SUＲF 特征点等； ② 块： 图像块也可 以认为是图像区域， 块的特征提取可以是直观的 块内所有像素点的灰度或颜色值， 也可以是对块 内像素点的统计特征， 还可以是对块内像素点的 变换特征； ③ 线： 线一般只是边缘线， 是最能体现 图像的纹理区域特征。 在有些方法中将角点或特 征点之间的连线作为特征线来提取 。
有着不同的应对策略。介绍了双目视觉立体匹配技术的原理和一些研究关键点。 通过总结现 有各种算法的优缺点， 对基于区域的立体匹配算法和基于全局的立体匹配算法进行了深入论述 和研究， 最后对立体匹配算法的未来发展做了展望 。 对研究者选择立体匹配算法有一定参考 意义。 关 键 词： 双目立体视觉； 立体匹配； 动态规划； 图像分割； 置信传播 文献标识码： A 文章编号： 1674 － 8425 （ 2015 ） 02 － 0070 － 06 中图分类号： TP39
右
图1
双目视觉系统几何原理
在三维空间坐标系 O a X a Y a Z a 中， 左摄像头 O l 和右摄像头 O r 处于理想位置关系。 其中， 左摄像 头光轴 Z l 和右摄像头光轴 Z r 平行， 且直线 Z l Z r 与三维空间坐标系中的 X a 轴垂直。2 个成像中心 O r 的连线为基线 b。 三维空间中的一点 P 与 Ol 、 O r 以及映射点 p l 和 p r 处于同一 两成像中心点 O l 、 平面， 平面与两成像平面的交线被称为极线。 根 据立体视觉的几何成像原理， 双目立体视觉系统 中对第三 维 （ 即 深 度 ） 的 测 量 由 式 （ 1 ） 得 出。 其
第 29 卷
第2 期
重 庆 理 工 大 学 学 报（ 自然科学）
Journal of Chongqing University of Technology（ Natural Science）
2015 年 2 月
Feb． 2015 Vol． 29 No． 2
左
d 为视差， 中： f 为焦距， 即点 p l 和 p r 两图像在 X 轴 方向上的差值， 深度为 Z 。基线 b 和焦距 f 可在双 目标定时计算得出， 因此双目立体视觉定位的核 心内容是对视差 d 的计算。 视差 d 由立体匹配得 出， 故对立体匹配的研究和讨论成为双目视觉系 统研究的核心内容。 Z = b ·f d （ 1）
doi： 10． 3969 / j． issn． 1674－8425（ z） ． 2015． 02． 014
双目立体视觉匹配技术综述
曹之乐， 严中红， 王 洪
（ 重庆理工大学 药学与生物工程学院 ， 重庆 400054 ） 摘 要： 立体视觉匹配技术是立体视觉研究的核心问题 。立体匹配方法在不同的应用领域
SAD = SSD =
。近
∑∑
i=n j=m i=n j=m
I1 ( u + i， v + j ) － I2 ( u + d + i， v + j)
2 1 2
年来， 硬件技术的飞速发展使得这种复杂匹配方 法的实时性成为可能， 未来的立体匹配方法也必 将以基于全局的匹配方法为主流。 E ( f ) = E smooth ( f ) + E data ( f ) 2． 2． 1 动态规划全局优化算法 （ 3）