計(jì)算機(jī)視覺ppt課件(編輯修改稿)
2025-05-30 07:14 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ：實(shí)際中求解對(duì)應(yīng)問題是非常困難的，一是計(jì)算量大，二是匹配的準(zhǔn)確度要求高。 ?解決：為了求解對(duì)應(yīng)，建立了許多約束來減少對(duì)應(yīng)點(diǎn)誤匹配，并最終得到正確的匹配特征點(diǎn)的對(duì)應(yīng)。 puter vision 23 立體匹配 ?外極線約束 ?對(duì)于兩幅從不同角度獲取的同一場(chǎng)景的圖像來說，傳統(tǒng)的特征點(diǎn)搜索方法是首先在一幅圖像中選擇一個(gè)特征點(diǎn)，然后在第二幅圖像上搜索對(duì)應(yīng)的特征點(diǎn)。這是一個(gè)二維搜索問題。 ?因?yàn)橐环鶊D像上的特征點(diǎn)一定位于一幅圖像上對(duì)應(yīng)的外極線上，因此在匹配的過程中只要求的外極線，則在外極線上而不用在整個(gè)二維圖像平面上求解對(duì)應(yīng)解，從而轉(zhuǎn)化到一維搜索。 ?如果已知目標(biāo)與攝像機(jī)之間的距離在某一區(qū)間內(nèi)，則搜索范圍還可以限制在外極線上的一個(gè)小區(qū)間內(nèi)。 puter vision 24 立體匹配 ?外極線約束 Δz1 Δz2 P4 P3 P2 P1 C1 C2 puter vision 25 立體匹配 ?一致性約束 ?立體視覺通常有兩個(gè)或兩個(gè)以上攝像機(jī)組成，各攝像機(jī)的特性一般是不同的 ，如果場(chǎng)景中對(duì)應(yīng)點(diǎn)處的光強(qiáng)相差很大時(shí)，直接進(jìn)行相似性匹配，得到的匹配值變化也會(huì)很大。 ?一般在進(jìn)行匹配之前，必須對(duì)圖像進(jìn)行規(guī)范化處理，設(shè)參考攝像機(jī)和其他攝像機(jī)的圖像函數(shù)分別為 f0(i,j)和 fk(i,j)，在 m n圖像窗內(nèi)規(guī)范化圖像函數(shù)為： 其中 μ 是圖像窗內(nèi)光強(qiáng)均值， σ 是光強(qiáng)分布參數(shù) ????0 0 0 0( , ) ( ( , ) ) /( , ) ( ( , ) ) /k k k kf i j f i jf i j f i j????puter vision 26 立體匹配 ?一致性約束 ?在 m n圖像窗內(nèi)規(guī)范化圖像函數(shù)為： 其中 μ 是圖像窗內(nèi)光強(qiáng)均值， σ 是光強(qiáng)分布參數(shù) ?相似評(píng)價(jià)函數(shù)為差值絕對(duì)值之和（ SAD） ????0 0 0 0( , ) ( ( , ) ) /( , ) ( ( , ) ) /k k k kf i j f i jf i j f i j??????22111 ( ( , ) )nmjif i jmn??????? 0111 ( , ) ( , )nmkkjif i j f i jmn??????puter vision 27 立體匹配 ?唯一性約束 ?由于在任何時(shí)刻位于某一物質(zhì)表面上的一個(gè)給定點(diǎn)在空間只占有一個(gè)唯一的位置，即一幅圖像上的特征點(diǎn)只能與另一幅圖像上的 唯一一個(gè)特征點(diǎn)對(duì)應(yīng) ，所以除了極個(gè)別的情況以外，某個(gè)匹配基元只能與另一幅圖象中的一個(gè)匹配基元相匹配。這樣，圖象中的 每個(gè)匹配基元最多只能有一個(gè)視差值 。 puter vision 28 立體匹配 ?連續(xù)性約束 ?物體表面一般都是光滑，因此物體表面上各點(diǎn)在圖像上的投影也是連續(xù)的，它們的視差也是連續(xù)的，例如， 物體上非常接近的兩點(diǎn)，其視差也十分接近，因?yàn)樗鼈兊纳疃纫膊粫?huì)相差很大 。 ?連續(xù)性約束對(duì)物體邊界不成立 ，在邊界處兩側(cè)的兩個(gè)點(diǎn)，其視差十分接近，但深度值相差很大。 puter vision 29 立體匹配 ?邊緣匹配算法步驟： ?用四個(gè)不同寬度的高斯濾波其對(duì)立體圖像對(duì)中的每一幅圖象進(jìn)行濾波，其中前一次濾波的寬度是下一次濾波寬度的兩倍，這一過程可以反復(fù)通過對(duì)最小的濾波其進(jìn)行不斷的卷積實(shí)現(xiàn)。 ?在某一行上計(jì)算各邊緣的位置。 ?通過比較邊緣的方向和強(qiáng)度粗略的進(jìn)行邊緣匹配，顯然，水平邊緣是無(wú)法進(jìn)行匹配的。 ?通過在精細(xì)尺度上進(jìn)行匹配，可以得到精細(xì)的視差估計(jì)。 puter vision 30 立體匹配 ?區(qū)域相關(guān)性： ?雖然邊緣特征是圖像的基本特征，但是邊緣特征往往對(duì)應(yīng)著物體的邊界，而物體邊界的深度值一般是不確定的； ?物體邊界深度值可以是物體封閉邊緣的深度距離和背景點(diǎn)深度距離之間的任意一個(gè)值。 ?曲面物體的封閉邊緣時(shí)物體的輪廓影像邊緣，在兩幅圖像平面中觀察到的輪廓影像邊緣與真實(shí)的物體邊緣并不是相對(duì)應(yīng)的。 ?所以就需要尋找另一種特征進(jìn)行匹配，這里選擇立體圖像對(duì)中識(shí)別 興趣點(diǎn)（ Interesting Point） ，然后使用區(qū)域相關(guān)法進(jìn)行匹配。 puter vi
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