《雙目立體視覺》ppt課件-文庫吧
2024-12-30 10:48 本頁面
【正文】 ?2121xxxxZX????13 直接用單點灰度搜索會受到圖象中許多點會有相同灰度、圖象噪聲等因素影響而不實用 模板匹配 雙目立體匹配 基于區(qū)域的雙目立體匹配 14 模板匹配 相關(guān)函數(shù) 對 f (x, y)和 w(x, y) 幅度值的變化比較敏感 相關(guān)系數(shù) ? ? ??? x y tysxwyxftsc ),(),(),(? ? ? ?? ? ? ?2122),(),(),(),( ),(),(),(???????????????? ? ? ?? ?x y x yx ywtysxwyxfyxfwtysxwyxfyxfts?15 雙目立體匹配 1. 極線約束 C?和 C“之間的連線 稱光心線，光心線 與左右象平面的交 點 E?和 E”分別稱為 左右象平面的極點 光心線與物點 W在同一個平面中，這個平面稱為極平面，極平面與左右象平面的交線 L39。和 L分別稱為物點 W在左右象平面上投影點的極線 16 雙目立體匹配 2. 匹配影響因素 (1) 由于景物自身形狀或景物互相遮擋的原因，用左圖象確定的某些模板不一定能在右圖象中找到完全匹配的位置。此時常需根據(jù)其他匹配位置的匹配結(jié)果來插值這些無法匹配點的數(shù)據(jù) (2) 不同模板圖象應(yīng)有不同模式。但在平滑區(qū)域得到的模板圖象具有相同或相近的模式，使匹配有不確定性，并導(dǎo)致產(chǎn)生誤匹配。此時可需要將一些隨機的紋理投影到這些表面上以將平滑區(qū)域轉(zhuǎn)化為紋理區(qū)域 17 雙目立體匹配 3. 光學(xué)特性計算 利用灰度信息進一步計算物體表面的光學(xué)特性 N為表面面元法線方向的單位向量 S為點光源方向的單位向量 V為觀察者視線方向的單位向量 反射亮度 I(x, y)為合成反射率 ? (x, y)和合成反射量 R[N(x, y)]的乘積 )],([ ),( ),( yxRyxyxI N??18 雙目立體匹配 3. 光學(xué)特性計算 第一項散射效應(yīng)，第二項鏡面反射效應(yīng) H為鏡面反射角方向的單位向量 向量 H反映出視線向量 V的變化 )],([ ),( ),( yxRyxyxI N??kyxR )()1()],([ HNSNN ?? ??? ??)](1[2)( VSVSH ????19 基于特征的雙目立體匹配 基于區(qū)域方法的缺點是依賴于圖象灰度的統(tǒng)計特性，所以對景物表面結(jié)構(gòu)以及光照反射等較為敏感 基本方法 動態(tài)規(guī)劃匹配 20 基本方法 典型方法的主要步驟 (1) 用邊緣檢測尋找物體的輪廓線，并在輪 廓線上確定特征點 (2) 利用立體匹配方法匹配各特征點 (3) 對匹配點求視差，獲取匹配點的深度 (4) 利用獲得的匹配點進行深度插值，以進 一步得到其它各點的深度 21 ? 特征點提?。?平移、旋轉(zhuǎn)、縮放、仿射不變性 ； ； 基本方法 22 1 SUSAN邊緣檢測 原理 USAN: Univalue Segment Assimilating Nucleus 核同值區(qū)：相對于模板的核，模板中有一定 的區(qū)域與它有相同的灰度 23 1) USAN原理 ? USAN的面積攜帶了關(guān)于圖象中核象素處結(jié) 構(gòu)的主要信息 ? 當(dāng)核象素處在圖象中的灰度一致區(qū)域， USAN的面積會達(dá)到最大。該面積當(dāng) 核處在直邊緣處約為最大值的一半， 而當(dāng)核處在角點處則為最大值的 1/4 ? 使用 USAN面積作為特征起到了增強邊緣和 角點的效果 24 2 ) SUSAN邊緣檢測 SUSA
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