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(dòng)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?;叶荣|(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(huì)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。
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