基于SAD的立体匹配算法研究

Ｆ＝ＫＴｒＳＲＫｌ－１
（１）
其中，Ｓ为平移矢量的反对称矩阵，表示为
０ －ｔｚ ｔｙ
Ｓ＝［ｔ］ｘ＝ ｔｚ
０
－ｔｙ ｔｘ
－ｔｘ ０
（２）
１ 极线校正
极线校正实质上就是图像进行匹配过程之 前对图像预处理的一部分。为进一步提高匹配 效率，在匹配时往往采用在同一极线上搜索两 幅图中最相似点对的方法，在同一水平线上进 行匹配可以达到降低搜索范围的目的。但从实 际角度出发，无论如何摆放两台摄像机都不可 能使光轴做到完全平行。为满足上述情况就需 要两台摄像机的成像平面必须共面且完全行对 准。校正后 的 图 片 使 立 体 匹 配 的 结 果 更 加 精 准，所以要在立体匹配之前对双目图像进行校 正［８］。 极线校正过程如图 １所示，极线校正将双 目立体视觉的几何结构校正为平视双目标准几 何结构。该校正过程可分两步完成。第一步，
２０世纪 ８０年代的研究人员提出层次处理 立体匹配的概念，通过立体匹配约束条件来提 高立体匹配的精确度。随着科技的发展，双目 立体视觉技术渐渐走向成熟，不少研究人员把 立体匹配技术与人们的实际应用相结合，比如 深度的计算，场景的三维重建，虚拟现实等。双 目立体匹配技术虽已经过几十年的研究且已经 取得了一定的研究成果，立体匹配的准确率还
左右成像平面通过绕光轴旋转使两摄像机主点
连线与像素坐标的连线正后的左右成像平面水平对齐
且在同一个平面上。平面上的成像点距离保持
不变，类似于刚体变换。根据已经标定的两摄
像机内部参数矩阵 Ｋｌ和 Ｋｒ以及左右两个摄像 机之间的旋转矩阵 Ｒ和平移向量 Ｔ，那么可以
将摄像机的基本矩阵 Ｆ用如下公式表示为
ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＳＡＤｂａｓｅｄｓｔｅｒｅｏｍａｔｃｈｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ
ＹＵ Ｃｈｕｎｈｅ，ＺＨＡＮＧ Ｊｉｎｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＳｈｅｎｙａｎｇＡｅｒｏｓｐａｃｅＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｙａｎｇ１１０１３６，Ｃｈｉｎａ）
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｓｔｅｒｅｏｍａｔｃｈｉｎｇ；ＳＡＤ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ；ｍａｔｃｈｉｎｇｃｏｓｔｆｕｎｃｔｉｏｎ；ｄｉｓｐａｒｉｔｙｍａｐ
立体匹配是二维图像对三维场景结构信息 获取的主要技术手段，一直是人们的研究热点 之一［１］。立体匹配作为计算机双 目 立 体 视 觉 中最关键的一个步骤，其后面进行的三维重建 的精度与匹配结果准确与否息息相关。所谓立 体匹配就是从不同视点获得的两幅图像中找到 匹配的对应点，再由匹配代价函数来估算匹配 点的视差值。
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｐｕｒｐｏｓｅｏｆｓｔｅｒｅｏｍａｔｃｈｉｎｇｉｓｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｉｍａｇｅｐａｉｒｓａｃｑｕｉｒｅｄｂｙｔｈｅｂｉｎｏｃｕｌａｒｃａｍｅｒ ａ．ＡｄｏｐｔｔｈｅＳＡＤａｌｇｏｒｉｔｈｍ，ｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍ ｔｈａｔｔｈｅｔｅｍｐｌａｔｅｉｍａｇｅｉｓｓｕｓｃｅｐｔｉｂｌｅｔｏｍｉｓｍａｔｃｈｄｕｅｔｏｔｈｅ ｈｉｇｈｄｅｇｒｅｅｏｆｒｅｇｉｏｎａｌｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｉｎｔｈｅｉｍａｇｅｔｏｍａｔｃｈｄｕｒｉｎｇｔｈｅｍａｔｃｈｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓ．Ｗｅｃｏｎｄｕｃｔｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗｉｎｄｏｗ ｓｉｚｅｓｗｈｅｒｅａｐａｒａｌｌａｘｍａｐｗｉｔｈｂｅｔｔｅｒｓｕｉｔａｂｉｌｉｔｙｉｓｏｂｔａｉｎｅｄｉｎｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ．ＴｈｅＳＡＤａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｉｓａｐｐｌｉｅｄａｓａｍａｔｃｈｉｎｇｃｏｓｔｆｕｎｃｔｉｏｎｔｏｅｖａｌｕａｔｅｔｈｅｓｉｍｉｌａｒｉｔｙｏｆｔｗｏｉｍａｇｅ ｂｌｏｃｋｓ．Ｔｈｅｏｂｔａｉｎｅｄｄｉｓｐａｒｉｔｙｍａｐｓｈｏｗｓａｇｏｏｄｓｅｎｓｅｏｆｄｅｐｔｈ，ｗｈｉｃｈｌａｙｓａｆｏｕｎｄａｔｉｏｎｆｏｒｔｈｅｎｅｘｔ ｓｔａｇｅｏｆ３Ｄ ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ．
收稿日期：２０１９－０４－０１ 作者简介：于春和（１９７６－），男，辽宁绥中人，副教授，主要研究方向：图像信号处理，传感器设计，Ｅｍａｉｌ：２６４３９０９５２８＠ｑｑｃｏｍ。
７８
沈 阳 航 空 航 天 大 学 学 报
第 ３６卷
是会受到图像无纹理区、物体之间的相互遮挡、 镜头畸变、光照变化及相机特性等各方面因素 的影响，这些因素都被综合到了图像的灰度值 中。因此，想要精准地对存在这么多不利因素 的图像来进行无歧义的匹配是一个困难的过 程［２］。为了使立体匹配的有效性 得 到 提 高 有 三个问题需要解决，即匹配特征的选择要正确， 找出特征间的匹配属性并且建立能够准确的匹 配所选特征的稳定算法［３］。目前，围绕以上所 提到的三个方面展开研究的匹配方法有许多 种，最具代表性的有区域相关 法［４］、动 态 规 划 法［５］、和基于图论的最小切割方法［６］。但是还 有好多立体匹配所涉及的问题没有得到妥善解 决，尤其需要进一步深入研究在复杂场景中如 何去提高匹配算法的准确率。
文章编号：２０９５－１２４８（２０１９）０４－００７７－０７
基于 ＳＡＤ的立体匹配算法研究
于春和，张 静
（沈阳航空航天大学 电子信息工程学院，沈阳 １１０１３６）
摘要：基于对双目摄像机获取的图像对进行立体匹配的目的，采用 ＳＡＤ算法，针对在匹配过 程中模板图像易受待匹配图像中区域相似性较高的点干扰而造成错误匹配的问题，通过对不 同的窗口大小进行实验，得到更适合本文的视差图。ＳＡＤ算法作为匹配代价函数来进行评 估两个图像块的相似度，得到的视差图具有较好深度感，为下一阶段的三维重建工作打下了 基础。 关键词：立体匹配；ＳＡＤ算法；匹配代价函数；视差图 中图分类号：ＴＰ３９１９ 文献标志码：Ａ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．２０９５－１２４８．２０１９．０４．０１２
局部立体匹配算法以及全局立体匹配算法 是现阶段应用最广泛的两类 匹 配 算 法［７］。在 局部 算 法 中，灰 度 差 累 积 （Ｓｕｍ ｏｆａｂｓｏｌｕｔｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ，ＳＡＤ）算法是常用的匹配算法，该算 法匹配速度快、计算效率高，得到的视差图更适 合密集型的三维重构。
将左右两个成像平面拉到同一平面上；第二步，