【正文】 ( , )LRI x d y? 的一種映射關(guān)系。 匹配函數(shù) 表述公式 NCC ,22,( ( , ) ) ( ( , ) )( ( , ) ) ( ( , ) )L L R RxyL L R RxyI x y I I x y II x y I I x y I? ? ?? ? ??? SSD 2, ( ( , ) ( , ) )LRxy I x y I x d j??? SAD , | ( , ) ( , ) |LRxy I x y I x d y??? Rank ,( ( , ) ( , ) )( , ) ( , ) ( , )LRxyk k kmnI x y I x d yI x y I m n I x y????? ???? 表 那么匹配代價 ( , , )Cx yd 的矩陣值就構(gòu)成了視差空間，圖 ，它的三個維度，分別表示圖像的高度 H 、寬度 W 以及視差的搜索范圍 ? ?min max,dd（通常一幅圖像的視差范圍是不確定的，為了完整的提取出整個圖像的視差值，通常我們將范圍取的很大，一般 mind 從 0 開始到 maxd ，但是這樣嚴(yán)重影響了算法的效率）。對于整個圖像所有像素以及對應(yīng)視差值就構(gòu) 成了初始視差空間 ? ?,C x y d 。具體方法是首先獲取左圖像 LI 和右圖像 RI 的坐標(biāo)以及灰度值信息，然后從 0 到 maxd 遍歷，運(yùn)用公式 31? 計(jì)算出 maxd 個視差空間 B、 匹配代價聚和值計(jì)算 以 3 3 固定窗口塊匹配為例。 從上面實(shí)驗(yàn)結(jié)果中我們不難看到：窗口尺寸選取的不同會對實(shí)驗(yàn)結(jié)果造成很大不同，當(dāng)窗口選取的較小時，圖像中會出現(xiàn)許多的噪聲的小斑點(diǎn)，而且平滑的效果比較差，但是物體的輪廓 是最清晰的；當(dāng)窗口尺寸增大后（一定的限度）噪點(diǎn)會大幅度下降，使得平滑的效果也比較理想，但是物體的輪廓也會逐漸的模糊。 滑動窗口示意圖 3 3 滑動窗口匹配 5 5 滑動窗口匹配 左圖像 右圖像 第 15 頁 共 29 頁 7 7 滑動窗口匹配 真實(shí)視差圖像 結(jié)果分析：實(shí)驗(yàn)使用 Tsukuba 的左圖像、右圖像作為測試圖像，對其實(shí)行滑動窗口塊匹配算法，匹配效果如圖上面所示。顯然不同階段是對產(chǎn)品的一個前面各個狀態(tài)的小結(jié)，有一個個的小 結(jié)構(gòu)成了最終的整個生產(chǎn)線。 具體流程是： 首先通過抽象描述最優(yōu)解的結(jié)構(gòu)，然后利用遞歸的方法去定義這種結(jié)構(gòu)方法，最后就是從下到上計(jì)算出最優(yōu)解的值。 該思想主要是就對通過固定 iy 利用 ),( iyxdx? 二維平面進(jìn)行第一輪掃描，并且每次處理一行掃描線，并根據(jù)動態(tài)規(guī)劃的方法搜索出最佳的全局路徑，第二輪在第一輪的基礎(chǔ)上，通過垂直方向進(jìn)行路徑掃描。 給出公式如下： 1( 0 , , ) ( 0 , , )( , , ) ( , , ) m i n ( 1 , , ) , ( 1 , , 1 ) 0 . 5 , ( )RhR R R Rh h h xE y d C y dE x y d C x y d E x y d E x y d M y?? ????? ? ? ? ? ? ??? 1( 1 , , ) ( 1 , , )( , , ) ( , , ) m i n ( 1 , , ) , ( 1 , , 1 ) 0 . 5 , ( )LhL L L Lh h h xE W y d C W y dE x y d C x y d E x y d E x y d M y?? ?? ? ???? ? ? ? ? ? ??? 說明：矩陣 ERh 為從左到右累積匹配代價，同理 ELh 表示從右到左的累積匹配代價矩陣，而 )(Mr 1x y 表示當(dāng)前像素 1x? 處最小的累積匹配代價。 類比于水平方向的最優(yōu)路徑，我們固定 x ，利用 d?y 二維平面進(jìn) 行處理，進(jìn)行列的最優(yōu)化查找公式如下： ? ?? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ?, , , , 39。 第 4 章 總結(jié)與展望 本文主要針對現(xiàn)有的立體匹配算法， 進(jìn)行分析與總結(jié)，包括優(yōu)缺點(diǎn)的分析，包括區(qū)域匹配和全局的匹配，并重點(diǎn)分析了全局算法中的動態(tài)規(guī)劃算法，針對傳統(tǒng)動態(tài)規(guī)劃立體匹配存在由于僅采用行單獨(dú)的行掃描線來尋找最小的全局能量函數(shù)，缺乏全局整體性約束，使得實(shí)驗(yàn)后的圖像存在橫向條紋，存在一定的誤匹配的現(xiàn)象，并且當(dāng)匹配圖像中出現(xiàn)垂直方向圖形比較細(xì)小時候，這種算法的誤匹配概率明顯上升，因此我們提出基于動態(tài)規(guī)劃的分層正交立體匹配的算法思想。 參考文獻(xiàn) [1]． 維基百科 [2]． Scharstein D. and Szeliski R., A taxonomy and evaluation of dense twoframe stereo correspondence algorithms[J], IJCV, 20xx, 47(13): 7~42. [3]． , some generalized orderdisorder transitions, In Proc. Camb. Phil. Soc., 1952, vol,48:106~109 第 21 頁 共 29 頁 學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明 本人鄭重聲明：所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作所取得的成果。 學(xué)位論文作者（本人簽名）： 年 月 日 學(xué)位論文出版授權(quán)書 本 人及導(dǎo)師完全同意《中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫出版章程》、《中國優(yōu)秀 碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫出版章程》 (以下簡稱“章程” )，愿意將本人的學(xué)位論文提交“中國學(xué)術(shù)期刊（光盤版）電子雜志社”在《中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫》、《中國優(yōu)秀碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫》中全文發(fā)表和以電子、網(wǎng)絡(luò)形式公開出版，并同意編入 CNKI《中國知識資源總庫》，在《中國博碩士學(xué)位論文評價 數(shù)據(jù)庫》中使用和在互聯(lián)網(wǎng)上傳播，同意按“章程”規(guī)定享受相關(guān)權(quán)益。 本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。 首先非常感謝學(xué)校開設(shè)這個課題，為本人日后從事計(jì)算機(jī)方面的工作提供了經(jīng)驗(yàn)，奠定了基礎(chǔ)。這期間凝聚了很多人的心血，在此我表示由衷的感謝。從他身上，我學(xué)到了許多能受益終生的東西。 最后，我要感謝我的父母對我的關(guān)系和理解，如果沒有他們在我的學(xué)習(xí)生涯中的無私奉獻(xiàn)和默默支持，我將無法順利完成今天的學(xué)業(yè)。感謝老師四年來對我孜孜不倦的教誨，對我成長的關(guān)心和愛護(hù)。 最后，我要特別感謝我的導(dǎo)師趙達(dá)睿 老師、和研究生助教熊偉麗老師。在論文的撰寫過程中老師們給予我很大的幫助，幫助解決了不少的難點(diǎn)，使得論文能夠及時完成，這里一并表示真誠的感謝。老師們認(rèn)真負(fù)責(zé)的工作態(tài)度，嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)精神和深厚的理論水平都使我收益匪淺。四年的風(fēng)風(fēng)雨雨，我們一同走過，充滿著關(guān)愛，給我留下了值得珍藏的最美好的記憶。從這里走出，對我的人生來說，將是踏上一個新的征程，要把所學(xué)的知識應(yīng)用到實(shí)際工作中去。 其次，我要感謝大學(xué)四年中所有的任課老師和輔導(dǎo)員在學(xué)習(xí)期間對我的嚴(yán)格要求，感謝他們對我學(xué)習(xí)上和生活上的幫助，使我了解了許多專業(yè)知識和為人的道理，能夠在今后的生活道路上有繼續(xù)奮斗的力量。 首先，我要特別感謝我的知道郭謙功老師對我的悉心指導(dǎo)，在我的論文書寫及設(shè)計(jì)過程中給了我大量的幫助和指導(dǎo)，為我理清了設(shè)計(jì)思路和操作方法，并對我所做的課題提出了有效的改進(jìn)方案。本次畢業(yè)設(shè)計(jì)是對我大學(xué)四年學(xué)習(xí)下來最好的檢驗(yàn)。 本人愿意按照學(xué)校要求提交學(xué)位論文的印刷本和電子版，同意學(xué)校保存學(xué)位論文的印刷本和電子版，或采用影印、數(shù)字化或其它復(fù)制手段保存設(shè)計(jì)（論文）；同意學(xué)校在不以 營利為目的的前提下，建立目錄檢索與閱覽服務(wù)系統(tǒng)，公布設(shè)計(jì)（論文）的部分或全部內(nèi)容，允許他人依法合理使用。盡我所知，除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本設(shè)計(jì)（論文）不含任何其他個人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個人和集體，均已在文中以明確方式注明并表示感謝。 但是由于匹配算法的復(fù)雜性，針對遮擋代價等沒有做較好的處理，同時算法效率也不是很高，沒有做好算法復(fù)雜度的優(yōu)化，并且雖然本文提出的方法較傳 統(tǒng)方法有明顯的優(yōu)點(diǎn)，但是還是存在少量的帶狀條紋產(chǎn)生。E dyxi表示從左到右的累積匹配代價加上從右到左的累積匹配代價減去匹配代價聚合值。結(jié)果導(dǎo)致帶了明顯的帶狀條紋。 potts 模型函數(shù) ? 定義如下： 1 () 0 0?? ??? ? ??其 它 我們引出公式如下： ? ?? ? ? ?? ? ? ? ? ?? ?, , , , , 1 ,i i i i ixxE d x y C x y d x y d x y d x y??? ? ? ??? 第 18 頁 共 29 頁 其中函數(shù) C 代表匹配代價