1、素分类校正优化的立体匹配算法，对算法的代价计算和聚合进行了研究，同时针对弱纹理区域和遮挡区域视差值难以估计的问题，提出了分类校正优化的思想，并采用基于彩色分割的算法对结果进行进步优化。第四章基于和的快速收敛立体匹配算法。本章分析了置信传播算法的过程，对置信传播能量函数的建立和优化进行了研究，针对该算法运行时间长万方数据绪论效率低的问题，提出了基于和的快速收敛立体匹配算法，将局部算法的结果作为约束加入到能量函数的建立中，并提出置信度和视差收敛的概念，对算法进行改进，同时用计算机模拟仿真。第五章总结与展望。本章主要总结了论文的研究内容及创新之处，分析了缺陷和不足，并对下步工作的方向和内容给出了建议。万方数据基于双目立体视觉的图像匹配算法研究万方数据立体视觉原理。

2、下的问题，提出了种基于像素灰度绝对值差别之和第三，本文分析了置信传播算法的过程，对全局能量函数的建立和优化进行了研究。针对传理区域遮挡区域匹配不精确以及存在误匹配的问题，提出了种基于像素分类校正优化的匹配算法。第步是用局部算法生成初始可靠的视差图，然后进行相关置信度检测和弱纹理区域检测将匹配像素分类，并对分类像素进行校正，再通过基于分割的算法对视差值进行优化，得到最终的视差图。第三，本文分析了置信传播算法的过程，对全局能量函数的建立和优化进行了研究。针对传统置信传播立体匹配算法运算次数较多效率低下的问题，提出了种基于像素灰度绝对值差别之和，和置信传播的快速收敛立体匹配算法。首先使用作为代价函数来计算初始视差值，并将可靠视差值作为约束项加入全局能量函数中，进。

3、，测试了其结果的准确性在全局算法方面，研究了基于置信传播的立体匹配算法，针对其运算效率低的问题，结合局部算法对传统置信传播算法进行改进，并模拟仿真实验，测试算法的可行性和效率性。本文共分为五章，每章研究内容如下第章绪论。从总体上对立体匹配算法的研究目的意义和选题背景进行了简要阐述，并概括了近些年立体匹配的发展状况及其研究难点和重点，同时介绍了本文研究的主要内容和组织构架。第二章立体视觉原理及匹配方法。内容包括立体视觉及其匹配技术的些基本概念和几何原理，并且详细阐述了其实现步骤。同时介绍了些比较流行的立体匹配算法和些关键点，以及评价匹配算法的参数和目前立体匹配算法存在的些挑战性难题。第三章基于像素分类校正优化的立体匹配算法。本章在局部算法的基础上，提出了基于。

4、改进算法，实验结果表明了改进算法的可行性和有效性。置信度收敛的速度。本文以提高匹配效率为切入点，对局部匹配和全局匹配的算法进行了研究并提出相应的,。第步是用局部算法生成初始可靠的视差图，然后进行相关置信度检测和弱纹理区域检测将匹配像素分类，并对分类像素进行校正，再通过基于分割的算法对视差值进行优化，得到最终的视差图。第三，本文分析了置信传播算法的过程，对全局能量函数的建立和优化进行了研究。针对传统置信传播立体匹配算法运算次数较多效率低下的问题，提出了种基于像素灰度绝对值差别之和，和置信传播的快速收敛立体匹配算法。首先使用作为代价函数来计算初始视差值，并将可靠视差值作为约束项加入全局能量函数中，进行全局的能量函数的优化统置信传播立体匹配算法运算次数较多效率低。

5、上所述，不管在国内还是国外，立体匹配算法的研究都针对匹配代价能量函数的建立和优化，目的都是减小基元特征在匹配中的模糊性和歧义性，以便能尽量地寻找像素真实的视差值。研究内容及结构立体匹配算法的研究，本质是寻找图像对中的对应像素点，其途径是通过建立反应像素的真实视差值的能量函数来寻找对应点，并估计其视差值。由于存在遮挡弱纹理重复纹理场景深度不连续光照变化和倾斜区域等因素，立体匹配具有歧义性和模糊性。本文针对场景中出现的弱纹理重复纹理以及场景深度不连续问题，以及全局匹配算法效率低的问题，对基于双目立体视觉的匹配技术进行研究。针对局部算法的缺陷，本文研究了基于窗体和自适应等代价聚合的方法，对视差优化算法也进行实验，并结合基于均值漂移的彩色分割技术对局部算法进行改进。

6、匹配方法第二章立体视觉原理及匹配方法立体视觉目的是通过同场景不同角度的图像，计算场景的三维几何参数，有双目立体视觉系统和多目立体视觉系统。多目立体视觉系统是由双目立体视觉系统构成的，其原理也是基于双目视觉原理。本章首先介绍双目立体视觉的原理，然后详细分析匹配算法的实现步骤，同时介绍些立体匹配的相关知识。双目立体视觉原理对人类的生物视觉系统的研究促进了机器视觉的发展，双目立体视觉系统便采用双目摄像机模拟人眼对客观场景进行感知，获取左视图和右视图，依据场景点在左右视图中的位置差别，来计算该点的三维信息。双目立体视觉的几何原理如图所示为基本的双目立体视觉系统空间几何关系，由双目摄像机光心和场景中的点构成三角形，利用三角关系以及摄像机的位置关系，来获取场景点的深度。

7、全局的能量函数的优化。然后在优化过程中更新计算每个像素点的置信度时，考虑其收敛性，从而减少了置信传播节点数并提高了置信度收敛的速度。本文以提高匹配效率为切入点，对局部匹配和全局匹配的算法进行了研究并提出相应的改进算法，实验结果表明了改进算法的可行性和有效性。关键词立体匹配像素分类分割优化置信传播快速收敛万方数据万方数据面优于现有的其他算法。还有其他大量的应用于全局立体匹配优化的算法，如应用动态规划图割和扫描线最优化很好地实现了立体匹配。国内对匹配的研究主要集中在基元特征的选择以及匹配代价聚合方式方面，同时针对遮挡的问题弱纹理等问题也有定的讨论。和在原有的算法基础上，对选取的特征进行改进，将梯度边缘检测算子和基于区域的绝对差别之和结合，提出了种新的代价聚合方。

8、视图中就无法定位相对应的点，会出现对多或多对的情况。而自遮挡是场景中物体本身特性或放置位置所引起的，表现为在左视图可见的点于右视图中却不存在，造成图中的点在其待匹配图中找不到对应点的情况。为了解决此类问题，依据图像获取的几何学原理光学性质和物体的些自然属性，介绍几种常用的匹配约束，用来降低对应点寻找过程中的歧义性和不明确性。万方数据立体视觉原理及匹配方法极线约束空间任何点在左右视图的投影成像，都在其对应的极线上，如图所示。所以在搜寻对应匹配点时，搜寻范围只针对其对应的极线。将二维搜寻降低到维搜寻，使得对应点的寻找过程大大简化。图极线几何如图中，在交叉光轴的立体匹配中，基线与成像平面的交点为极点，空间点在左右摄像机中成像为，分别连接它们与极点，形成了极线和。。

9、式，该算法使得匹配的精度和效率都有了显著的提高和提出了种基于区域之间相关性优化的匹配算法，首先将图像进行彩色分割，形成不同区域，并利用自适应权重算法在同区域对代价进行聚合，然后对相关的区域再进行自适应权重的优化，使得匹配精度得到进步提高，该算法具有较大的价值。三星尖端技术研究所中国实验室的和等提出种基于图形处理器的精确立体匹配算法,在匹配代价计算步骤，通过建立变换生成像素间的串位码，然后计算像素间的汉明距离，结合像素间绝对灰度差值，提出了种新的代价计算方法，并且在聚合和优化视差值方面，采用并行结构设计算法，使得算法的万方数据基于双目立体视觉的图像匹配算法研究速率大大提高，满足实时应用的需求，而且其精确性在立体匹配算法测试平台上效果最佳，具有较大的实用价值。。

10、度与基线距离摄像机焦距以及的值有关，其中与是已知参数，为水平方向上的两个成像平面的视差值，设定。本文讨论的双目立体视觉是基于平行光轴，并成像平面在同水平线上，所以文章后面称水平视差为视差值。依据式和式，三维信息获取的关键在于左右视图中对应匹配点的寻找以及其视差值的计算。几种约束本文讨论的双目立体视觉，经过了摄像机平行光轴约束以及同高度设置等，使得场景中点的深度计算只考虑存在水平方向的对应点，即对于左视图中点，只在右视图的同水平线上寻找其对应点。然而即使如此，搜寻对应点依然是个病态的问题，因为在搜寻对应点过程中会不可避免的出现诸如均匀亮度和自遮挡等现象。均匀亮度主要出现在弱纹理区域，设想在弱纹理区域内，亮度值均衡且无明显区别的特征，那么在左视图和右。

11、线约束则限定点的对应点在极线上。而对于光轴平行，且成像平面在同平面的立体匹配，极线约束则限定点的对应点在同水平线上，前文章节中的平行光轴双目立体视觉原理便是基于此约束，如图所示。图平行光轴的极线约束唯性约束在去除自遮挡和图像采集边缘的情况下，幅视图的个像素或基元，只能对应于其待匹配图像中的个像素或基元，这体现了像素之间对应的关系。对称性约束如果左右视图互换，即分别把左右视图作为参考图，在另基线左图成像平面极点右图成像平面极点极线极线左光轴右光轴左光轴右光轴极线极线基线万方数据山西大学届硕士学位论文基于双目立体视觉的图像匹配算法研究作者姓名何树成指导教师张丽红副教授学科专业物理电子学研究方向图像处理培养单位物理电子工程学院学习年限年月至年月二〇四年六月万方数。

12、信息，该系统的数学模型简单，便于研究。图中两台摄像机的结构和参数相同，采用平行放置且高度相同，使得两个成像平面在同平面上。图双目平行光轴摄像机成像原理两台摄像机的光心距离为基线距离，参数相同且焦距为，两光轴平行。在以观察者为中心的世界坐标系里场景中点的坐标为，它投射在左右摄像机成像平面的点分别为,和,。在平行光轴且相机成像平面在同水平线上时，成像点的纵坐标相同，即。于是三角关系如式空间点所在平面基线距离右摄像机光轴成像平面左摄像机光轴光心平面万方数据基于双目立体视觉的图像匹配算法研究依据式，可获取场景中点的三维信息，计算如式可见对于平行光轴双目立体视觉，场景。

参考资料：

[1]牛津高中英语模块1 Unit3 Reading PPT课件 编号34（第36页，发表于2022-06-25）

[2]牛津高中英语模块1 Unit3 Reading PPT课件 编号35（第36页，发表于2022-06-25）

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[8]牛津高中英语模块1 Unit3 Reading课件PPT课件 编号41（第36页，发表于2022-06-25）

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