立体图像对视差估计及校正

论文摘要

随着光电技术的快速发展,立体视觉技术在广播电视技术和信息技术中获得越来越广泛的应用。在图像显示领域,人们开始不满足于二维的平面的图像,而是更希望能够得到人机真实性交互、具有三维深度信息、多层次信息、位置信息的立体图像。裸眼3D显示器是实现真实感临场感的新型显示设备,使用双摄像头获得的图像映射到各自亚屏幕上,然后在光学元件精确控制下形成各眼睛的独立视区,从而完成3D显示。由于3D图像视差具有深度线索,在虚拟现实人机交互中具有重要应用,所以本文从立体视觉的基础理论出发,利用图像处理技术获得景物空间坐标,方便后续应用领域的进一步研究。本文在立体摄像机标定、图像获取、特征提取、立体匹配方法、三维信息处理等方面做了部分工作,与裸眼3D显示器结合讨论立体匹配技术与视差估计方法。双眼视图立体匹配是3D视频处理中关键的工作,而特征提取是完成3D匹配的前提和条件。常见的图像特征主要包括角点、边缘点、拐点、闭合曲线、灰度的局部最大值等,本文使用几种典型算子如Moravec算子、Harris算子、SUSAN算子对3D视图进行处理并对它们进行了性能比较。视差估计就是寻找同名点在左右视图上的投影之间的匹配关系,使用基于特征点的SIFT匹配算法对两幅图像进行匹配,从结果来看,该方法具有良好的稳定性和有效性,匹配的精度很高。视差估计的结果可以解算出景物空间坐标,从而为人机交互提供技术基础。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 立体视觉的研究背景
• 1.2 立体视觉理论
• 1.2.1 Marr理论
• 1.2.2 立体视觉原理
• 1.3 本文的主要工作及论文结构安排
• 第二章 立体视觉主要理论及视差估计
• 2.1 裸眼可视立体视觉技术研究情况
• 2.2 立体图像的获取
• 2.3 立体视觉成像几何原理
• 2.3.1 立体视觉成像系统模型及视差
• 2.3.2 双目平行立体摄像系统及视差
• 2.3.3 双目汇聚立体摄像系统及视差
• 2.4 视差特性分析
• 2.4.1 视差估计中的各种约束条件
• 第三章 特征点的提取及立体匹配
• 3.1 特征点提取
• 3.1.1 SUSAN算子
• 3.1.2 Moravec算子
• 3.1.3 Harris算子
• 3.1.4 几种算子比较和总结
• 3.2 立体匹配
• 3.2.1 基于特征点的立体匹配
• 3.2.2 SIFT特征点
• 3.2.3 SIFT关键点的匹配问题
• 第四章 视差估计校正
• 4.1 视差估计校正
• 4.1.1 误差检测
• 4.1.2 误差校正
• 第五章 总结与展望
• 5.1 论文工作总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• 攻读学位期间的研究成果