● 摘要
在机器视觉系统中，双目立体视觉系统的研究过程是：由双摄像机从不同角度同时获取同一立体景物的两幅数字图像，或由单摄像机在不同时刻从不同角度获取同一立体景物的两幅数字图像，基于视差原理恢复出物体三维几何信息，重构该立体景物的三维形状和位置。 立体视觉问题中的匹配是视差测距过程中的重要步骤之一，对于由视差得到立体景物的深度信息的过程的约束主要体现在采用的匹配算法上，而匹配算法也根据匹配所采用的基元以及成像几何的不同，效果也是千差万别。立体匹配的处理对象--数字图像，是由摄像机通过成像透镜将三维场景的投影到摄像机二维像平面上的这个过程得到，若匹配的基元是图像中的几何线特征，和二维的特征识别的对象相比，前者的几何线特征更具有不规律性，是任意的形状表征，从几何学观察角度来说，属于自由的曲线段。本文主要就是针对这种特征来进行匹配算法的研究，因此在题目中也选用了自由曲线段的表述，来强调匹配基元的任意性。本论文旨在对双目立体视觉系统中的以自由曲线段形式的图像特征为匹配基元的立体匹配技术进行分析与研究，研究中突出了算法实时性和稳定性要求。本文的研究内容主要有：1. 研究有效的特征提取策略。包括两类图像类型的特征提取：一是航拍城市建筑物图像的特征提取，采用以边缘梯度相位特性为主要依据的梯度相位编组算法，提取出来的特征以直线段形式表征；二是山体图的拍摄图像的特征提取，拍摄对象为沙盘模型，提取的特征集中在山体模型的山脊、山谷等等关键部分，提出了一种改进的提取山区图的山脊线、山谷线的边缘信息的分水岭算法。该算法首先对梯度图进行一种改进的多尺度梯度算子处理，以减小图像噪声对分水岭的过度分割的影响，然后加以基于标记符控制的最小强制技术去除由噪声和不必要的图像细节形成的谷底，使改进后的方法能准确的提取出所需要的关键边缘信息。2. 研究快速的直线段特征匹配算法。针对直线型特征特有的特性：线性表达，方向、相互位置分布等，采用一种基于拓扑思想的快速直线段特征匹配方法，包括两个步骤：一是通过判断直线段特征之间的有向性相对位置分布，确定相互间的空间分布信息； 二是通过已知直线段相对空间分布信息判断可能匹配对的滤除概率，算法迭代至稳定的结果。3. 研究关于极线校正的算法原理，并实现了一种关于校正极线的算法，该算法可应用在任意不同的两个角度拍摄的两幅图像上，将两幅图像所在的平面调整至平行 。4. 提出了一种新的针对山体图像边缘的立体匹配算法。为了保证匹配的准确性，首先引入极线方向上的视差梯度约束，然后在考察唯一性的基础上，通过搜索并考察边缘端点周围的角点信息来引导边缘的匹配，并且限定边缘端点的角点搜索范围，最终匹配结果保证了两幅图像中的匹配对是一对一的唯一对应。实验结果表明，不同约束方法的融合在很大程度上提高了匹配速度和匹配精度。