郭宏曦

【摘要】本論文提出一種矩陣式多視點(diǎn)圖像的立體模型。通過(guò)建立深度圖同名點(diǎn)的位置關(guān)系，達(dá)到深度信息間的相互空洞補(bǔ)償?shù)哪康?，從而獲得一幅更精準(zhǔn)的深度圖。

【關(guān)鍵詞】 SGM算法 多視點(diǎn) 視差融合

Abstract：This essay proposes a three-dimensional matrix of multi-view image model. TThrough the establishment of the depth map points with the same relationship， depth information between the mutual compensation， obtain a more accurate depth map.

Keywords： SGM algorithm， multi-view， parallax vision system integration

雙目匹配后噪點(diǎn)位置的深度信息會(huì)陡然變化，影響最終匹配結(jié)果。設(shè)定的窗口為3×3，統(tǒng)計(jì)窗口內(nèi)平均像素，當(dāng)窗口內(nèi)任意像素點(diǎn)與像素平均值的絕對(duì)值大于允許視差誤差時(shí)，這個(gè)點(diǎn)就是誤差點(diǎn)。而六幅視差圖同名點(diǎn)位置對(duì)應(yīng)的六個(gè)點(diǎn)去掉誤差點(diǎn)之后剩余點(diǎn)的個(gè)數(shù)為n。視差差距最大點(diǎn)和視差差距最小點(diǎn)也皆為不可靠點(diǎn)，不可靠點(diǎn)的深度信息是誤差信息。

四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

SGM算法匹配獲得6幅視差圖，存在大面積的誤匹配區(qū)域和不可忽視的信息空洞。通過(guò)本文中的算法對(duì)這六幅視差圖進(jìn)行視差融合入，深度信息補(bǔ)償。視差融合效果如下：

平移臺(tái)在移動(dòng)過(guò)程中會(huì)有力的作用，使得相機(jī)發(fā)生不可察覺(jué)的轉(zhuǎn)角，這在雙目匹配上是一大挑戰(zhàn)。但通過(guò)建立多視點(diǎn)立體模型，將空間點(diǎn)與深度圖上的像點(diǎn)相關(guān)聯(lián)，最后得到清晰的視差圖。

五、結(jié)論

本論文中提出一種多視差圖的圖像融合方法，通過(guò)讀取多幅深度圖上同名點(diǎn)的深度信息，將多圖的深度信息通過(guò)本論文中提出的視差圖融合方法相融合，彌補(bǔ)了平行多目視覺(jué)的缺點(diǎn)，達(dá)到深度信息間的相互空洞補(bǔ)償?shù)哪康?，從而獲得更精準(zhǔn)的深度圖。

參 考 文 獻(xiàn)

[1] M. Michael， J. Salmen， J. Stallkamp， and M. Schlipsing. Real-time stereo vision： optimizing semiglobal matching. IV 2013.

[2]曲興華，宮輝，賈果欣. 數(shù)碼相機(jī)的彩色圖像預(yù)處理過(guò)程[J]. 光學(xué)精密工程，2009，01：207-212.[3] 楊翠. 圖像融合與配準(zhǔn)方法研究[D].西安電子科技大學(xué)，2008.endprint