第42卷.第!全期
计算机科学
V01.42
No.6A
一.兰堕5年6月
Computer
Sc。ience
June
2015
基于相位一致性的可变窗口立体匹配算法
郭龙源1’2
孙长银1 张国云2
吴健辉z
(东南大学自动化学院
南京210096)1
(湖南理工学院复杂系统优化与控制湖南省普通高等学校重点实验室
岳阳414006)2
摘要
匹配窗口大小和形状是影响区域立体匹配算法效果的关键因素之一。根据相位一致性能反映灰度变化快慢
情况和抗干扰能力较强的特点,对图像进行相位一致性检测,再根据监测的值确定像素的特性,然后按不同特性采用
不同窗口进行匹配,并结合非参量测度和灰度值构成复合费用函数值,得到最终的视差图。实验结果表明,本算法有
较好的匹配效果。
关键词 可变窗口,区域匹配,相位一致性
中图法分类号TP391.41
文献标识码A
Variable
Window
Stereo
Matching
Based
on
Phase
Congruency
GUO
Long—yuanl“SUN
Chang—yinl
ZHANG
Guo-yunz
WU
Jian-hui2
(Sch00I
of
Automation。Southeast
University,Nanjing
210096。China)1
(Key
Laboratory
of
Optimization
and
Control
for
Complex
Systems,Hunan
Institute
of
Science
and
Technology,Yueyang
414006,China)2
Abstract
The
major
challenge
in
area
stereo
matching
algorithms
is
to
find
appropriate
window
size
and
shape.Phase
congruency
is
robust
to
noise
and
can
reflect
the
gray
changes.With
these
benefits,the
paper
first
detected
image
and
determined
pixels
characteristics
according
to
phase
congruency.Then,different
window
was
used
to
match
according
to
different
feature
pixels.After
using
cost
function
which
combined
with
non-parametric
measure
and
gray
va-lue,the
fi—
nal
disparity
map
was
obtained.The
result
of
experiment
indicates
that
the
algorithm
can
generate
nqtore
accurate
dispari-
tymap.
Keywords
Variable
window,Area-based
matching,Phase
congruency
1
引言
双目立体匹配中基于区域的匹配方法能直接产生稠密的
视差图,但需要解决的主要问题是如何确定匹配窗口的大小
和形状。在灰度变化不大的低纹理区域,窗口要大,以便获得
足够的灰度差别信息;在视差不连续的边缘区域,匹配窗口要
足够的小,以避免边缘匹配效果模糊不清。在实践中,固定窗
口很难同时满足这些要求。因此,人们提出了可变和自适应
窗121匹配方法。Kanade
and
Okutomi[u首先提出了自适应窗
口的方法,该方法用初始视差估计值和选择不同的窗口进行
迭代匹配,直到数据收敛为止。这个方法的缺点是计算量大,
结果受初始视差的影响大。Vekslerc2]采用非矩形的匹配窗
口,用最低比例循环算法优化一大类紧凑的窗口来选择窗口
的形状;但这个算法太复杂,不满足实时系统的要求。Yoon
和Kweon[3]提出了局部自适应支持权重匹配方法,每个像素
的权重与中心像素的颜色相异度和空间距离有关;这个方法
容易产生图像噪声。
自适应窗口匹配方法在边缘处一般采用较小的匹配窗
口,因为较大的窗口会导致视差图像边缘模糊;而在弱纹理区
域,较大的窗口可以避免匹配结果的歧义。本文采用相位一
致性方法,先对图像进行相位一致性检测,根据监测的值确定
图像的区域特性,然后根据像素所在区域的特点确定匹配窗
口的大小,并结合非参量测度和灰度值构成复合费用函数值,
得到最终的视差图。首先介绍相位一致性的选择方法,其次
介绍费用函数,最后进行实验并得出结论。
2相位一致性
相位一致性是在频率域上的测度值,它的值从1降到0,
表示从显著特征降到无特征;并且相位一致性对图像的亮度
和反差具有不变性,可以检测出包括边缘特征和线特征在内
的多种图像特征。Kovesi[4]提出的二维信号的相位一致性计
算公式为:
PC2(工户娶监坫掣兴坐尘型
(1)
△HnH\o,l
f
其中,AO(x)=(cos(蛾(z)一垂(z))一I
sin(蛾(z)一中(z))J),
A。和哦(z)分别表示z处第以项振幅和相角,W(工)表示频率
本文受湖南省科学技术厅科技计划项目(2013GK3097),国家自然科学基金青年项目(61201435),湖南省高校重点实验室开放基金项目
(14k042),湖南省高校科技创新团队支持计划(湘教通[2012-]318号)资助。
郭龙源(1973一),男,博士,副教授,主要研究方向为计算机视觉、图像处理,E-mail:guolongyuan@hotmail.com;孙长银(1975~),男,博士,
教授,主要研究方向为人工智能、神经网络;张国云(1971一>,男,博士,教授,主要研究方向为模式识别;吴健辉(1977~),男,博士,副教授,主要
研究方向为图像处理。
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万方数据
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