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立体匹配算法的研究
李金凤
（牡丹江师范学院工学院，黑龙江牡丹江157011）
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摘要：文体匹配技术是文体视领城的关键技术之一，能否解决立体匹配同题直接影响着立体视觉的发展。本文主要介绍了文体医配方法及其分类，并对每一种方法的内客、优缺点及适用范图进行了介绍。最后对本文进行了总结，并对以后立体匹配的发展提出了期望。
关键词：立体视觉；立体医配；视差
1概述
人主要是通过视觉系统来获取、处理与理解外界信息，人认识世界所需要的70%-80%信息都是通过视觉系统所获得，通过人的双目视觉系统所获取图像信息，经过视觉系统和大脑神经系统进行处理，就可以感知场景中的深度信息，从而具有远近、左右等立体感，并进行理解世界。
我们希望利用计算机来处理从外界获得的图像信息(如从照相机或摄相机取得的图像信息），使之具有人眼的功能，通过对多幅二维图像的处理来还原三维图像场景，这就是新兴的科学一计算机视觉。
计算机视觉在国民经济、科学研究以及国防建设等领域都有广泛的应用。其中主要的应用领域有视觉导航、工业自动化生产线，虑拟现实、目标检测与跟踪、工业控制、三维测量学、数字娱乐、医学图像等诸多领域
立体视觉有双目立体视觉和多目立体视觉.就是从不同角度对同一场景进行二维图像的投影，从这两幅或多幅二维图像中找到对应像素点，并计算出视差值，从而得到深度信息来恢复三维场景。立体视觉是建立在对应点的视差基础上，也就是说图像中对应点的匹配关系即立体匹配技术成为立体视觉技术的一个极其重要的间题。
2立体匹配算法分类
目前立体匹配算法按照不同的标准可以分为不同的类别，根据采用优化方法的不同，立体匹配算法可以分为局部匹配算法和全局的匹配算法：根据匹配基元的不同，立体匹配算法可以分为基于区域的匹配算法、基于特征的匹配和基于相位的匹配：根据匹配生成视差图，可以分为稀疏视差匹配算法和稠密的视差匹配算法
2.1区域匹配算法。区域匹配指的是以参考图像的某一像素点为中心选择一个支撑窗口，然后在另一幅图像中根据相应的匹配约束准则，选择一个相似度最高的窗口，在这一窗口中与之对应的像素点即为匹配点，以此来算出相应的视差值。这种方法是假设匹配窗口中的所有点的视差值是相同的，但实际上并不是这样，所以会产生误匹配，
区域匹配算法的重点是如何来选择窗口的大小以及形状。为了减少误匹配，要求窗口选择要足够的大，以包含足够的灰度变化，但这会增加计算时间，如果窗口太小，没有包含足够的灰度变化，会因为信噪比太低而引起误匹配。窗口也不能太大，这样会包含较大的视差变化，而由于物体在不同摄像机上成像的畸变而造成匹配位置不准确。这就要求匹配图口大小与形状的选择要具有较强的适应性。
在选择匹配窗口时，可以在整个图像的匹配过程中选择统一大小的窗口，这样计算起来比较简单，也可使用自适应窗口。在不同的区域.窗日可自动调整大小，有的也可调整形状，一般指调整大小
匹配窗口的大小影响着匹配的精度，同时也影响着运算的时间复杂度，也就是说它严重的影响着匹配的结果。如果匹配窗口过大，会使得匹配结果整体过平滑，边缘出现膨胀现象。对于低纹理区域误匹配率会降低，但在边缘区域和纹理区域，误差反而增加。所以选择合适的窗口是非常重要的
2.2特征匹配算法。基于特征的匹配算法，主要是根据特征点来
特征的匹配算法通常包含三个步骤：特征提取、特征描述、特征匹配。通过特征点获得的视差比较准确，但由于特征点的有限性和不连续性生成的视差图为稀疏视差图。如果想要得到稠密的视差图需要进行插值估计其它像素的视差，这样会使得计算量增大
基于特征的匹配算法的精度高、速度快，特征点选取的好坏直接影响匹配结果的精度
2.3相位匹配算法。假定在图像对应点中，其频率范围内，其局部相位是相等的，在额率范围内进行视差估计。使用相位作为匹配的约束条件，其有环境光影响较小、匹配点密集、计算量小、抗噪声等优点，所以被广泛应用。相位匹配算法适用于并行处理，信息处理非常强，生成稠密视差图
2.4局部匹配方法。局部立体匹配算法是基于区域的，属于区域匹配算法.局部立体匹配算法主要是采用局部优化方法进行视差值估计，即对每一个像素以其为中心构造一个支持窗口，然后将这个窗口在待匹配图像上遍历搜需范围，在局部条件下最优化，与全局立体匹配算法一样，也是通过能量最小化方法进行视差估计，但是，在能量函数中，只有数据项，而没有平滑项。主要是利用局部的信息进行能量最优化，所以得到的视差估计是局部最优，而不是全局最优，容易造成误匹配的错误。局部立体匹配算法得到的视差值准确度不是很高，但是由于该方法计算速度上的优势，使得在一些实时性要求较高的场合应用十分广泛。
2.5全局匹配方法。全局立体匹配算法主要是采用了全局的优化理论方法估计视差，建立全局能量函数，通过最小化全局能量函数得到最优视差值。全局立体匹配算法是通过能量最小化方法进行视差估计，在其建立的能量函数中，除了数据项之外，还有平滑项。数据项主要是测量像素之间的相似性间题，而平潜项是平滑像素之间的视差关系，保证相邻像素之间视差的平滑性。全局立体匹配算法具有视差准确度高的优点，但是其运行时间比较长，不适合实时运行
2.6稀疏视差匹配方法与稠密视差匹配方法。稀疏视差图，主要是利用特征点来进行匹配，只得到这些特征点的视差信息，其它像素的视差信息没有得到，所以深度图是稀疏的。而稠密的视差图，是通过匹配算法得到参考图像上每一像索点的视差信息值，稠密的视差图也可以通过稀疏的视差图进行插值得到，大多数是通过匹配算
法直接得到稠密视差图。 3结论
以上归纳了常用的立体匹配算法，并分析了优缺点及适用范围。在过去的几十年，立体匹配算法在不断的完善与改进，但是还没有一个通用的匹配算法，每种算法都有各自的局限性。立体匹配作为立体视觉研究中的关键步骤还需要进一步的深入研究。
参考文献
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估计视差。可以分为全局特征和局部特征，局部特征包括，过零点、
[5]岛领稳，张正友.计算机视觉一计算理论与算法基础M]北京：科
边缘和线段，全局特征包括多边形和图像的息体形状等特征。基于
项目来源：牡丹江师范学院青年学术骨千项目（QG2014001）。
学出版社，1998
作者简介：李金风(1981-),牡丹江师范学院工学院软件工程系，颈士，制教投，从事方向：立体医配与计算机视觉