| 【中文题名】 | 基于区域增长的立体匹配算法的研究 |
| 【英文题名】 | The Research on Stereo Matching Algorithm Based on Region-growth |
| 【学科专业】 | 机械电子工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-1-17 |
| 【中关键词】 | 双目立体匹配,Harris角点,区域增长,视差图,, |
| 【英关键词】 | Binocular and Stereo Match,Harris Corner,Region-growth,Parallax Graph, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>信息处理(信息加工)>模式识别与装置 |
| 【论文摘要】 | 计算机视觉是一个飞速发展并且极其具有挑战性的领域，是一个多学科交叉的研究方向。双目立体匹配是其中非常重要的一个环节，由于涉及的问题众多，双目立体匹配是较难处理的一个问题。虽然稠密匹配算法在众多的匹配算法中表现出一定的优越性，但仍然存在一些问题，还不能满足匹配点数量与精度的要求。该论文以Marr的计算机视觉理论为基础，对特征点检测方面做了一些研究，主要针对目前稠密匹配算法中出现的问题，对基于区域增长的匹配算法做了一些改进。
通过对边缘检测经典算子检测原理的研究，对比这些算子的检测效果得出，Prewitt算子能够考虑较大的邻近区域的影响，检测出清晰且连续的边缘，定位精度较高，受噪声影响小。
该文对比SUSAN算子、MIC算子和Harris算子的原理及实现方法，使用VC6.0编程工具，完成图像的Harris角点检测。从检测结果可以得出，Harris角点检测方法检测速度快、能够得到均匀且准确的角点，算法稳定。
目前常用的匹配算法很难在得到致密的、高精度的图像信息的同时又具有很快的速度，稠密匹配算法在这方面显示了其优越性。该文主要讨论了基于区域增长的匹配算法中存在的问题，... |
| 【论文题纲】 |
|
摘要 |
4-5 |
|
Abstract |
5-9 |
|
1 绪论 |
9-13 |
|
1.1 立体视觉概论 |
9-10 |
|
1.2 立体匹配技术研究现状 |
10-12 |
|
1.2.1 国外立体匹配技术的发展 |
10-11 |
|
1.2.2 国内立体匹配技术的发展 |
11-12 |
|
1.3 本文的主要工作 |
12-13 |
|
2 图像预处理 |
13-20 |
|
2.1 图像灰度化 |
13-14 |
|
2.2 图像平滑与滤波 |
14-17 |
|
2.2.1 空域图像平滑 |
14-15 |
|
2.2.2 频域图像平滑 |
15-17 |
|
2.3 图像分割 |
17-20 |
|
2.3.1 基于区域的分割方法 |
18-19 |
|
2.3.2 基于边界的分割方法 |
19 |
|
2.3.3 基于特定理论的分割方法 |
19-20 |
|
3 边缘检测 |
20-30 |
|
3.1 边缘检测要求及步骤 |
20-21 |
|
3.1.1 边缘检测的要求 |
20 |
|
3.1.2 边缘检测的步骤 |
20-21 |
|
3.2 常用的微分算子 |
21-28 |
|
3.2.1 一阶微分算子 |
22-25 |
|
3.2.2 二阶微分算子 |
25-28 |
|
3.3 检测结果及分析 |
28-30 |
|
3.3.1 检测结果 |
28-29 |
|
3.3.2 结果分析 |
29-30 |
|
4. 角点检测 |
30-38 |
|
4.1 角点检测技术概况 |
30-31 |
|
4.2 SUSAN角点检测算法 |
31-32 |
|
4.3 MIC角点检测算法 |
32-33 |
|
4.4 Harris角点检测算法及其结果验证 |
33-38 |
|
4.4.1 Harris检测算子的原理 |
33-34 |
|
4.4.2 Harris角点检测算法的编程实现 |
34-36 |
|
4.4.3 实验结果及分析 |
36-38 |
|
5 立体匹配 |
38-57 |
|
5.1 立体图像匹配原理 |
39-40 |
|
5.2 匹配的约束条件 |
40 |
|
5.3 匹配方法的分类 |
40-44 |
|
5.3.1 基于特征的匹配 |
41-42 |
|
5.3.2 基于区域的匹配 |
42-43 |
|
5.3.3 基于相位的匹配 |
43-44 |
|
5.4 基于区域增长稠密匹配算法 |
44-51 |
|
5.4.1 稠密匹配问题的提出 |
44 |
|
5.4.2 稠密匹配算法的概况 |
44-45 |
|
5.4.3 区域增长稠密匹配算法的原理 |
45-46 |
|
5.4.4 区域增长稠密匹配算法的实现 |
46-51 |
|
5.5 视差计算与视差图 |
51-53 |
|
5.6 区域增长和视差图像及分析 |
53-56 |
|
5.6.1 区域增长及视差图像 |
53-55 |
|
5.6.2 实验结果分析 |
55-56 |
|
5.7 小结 |
56-57 |
|
结论与展望 |
57-58 |
|
参考文献 |
58-61 |
|
攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
61-62 |
|
致谢 |
62-63 |
|
大连理工大学学位论文版权使用授权书 |
63 |
|
| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.365968 |
