雙目視覺立體匹配算法的研究

雙目視覺立體匹配算法的研究雙目視覺立體匹配算法的研究

摘要：雙目視覺立體匹配是計算機(jī)視覺中的重要研究方向，其目的是尋找左右兩個圖像中對應(yīng)像素之間的準(zhǔn)確匹配關(guān)系。本文系統(tǒng)地研究了當(dāng)前流行的雙目視覺立體匹配算法，并對其存在的問題進(jìn)行了深入探討。首先介紹了雙目視覺的基本原理和流程，并重點(diǎn)論述了初始匹配、視差計算和視差優(yōu)化三個關(guān)鍵問題。然后，對比了傳統(tǒng)的基于區(qū)域的匹配算法和近年來提出的基于深度學(xué)習(xí)的算法，分析了二者的優(yōu)劣之處。接著，討論了立體匹配中常見的問題，如遮擋、紋理不連續(xù)、亮度波動等，并提出了一些解決方案。最后，展望了雙目視覺立體匹配算法未來的研究方向，包括進(jìn)一步提高匹配精度、加速算法計算速度、以及更好地適應(yīng)真實(shí)場景等。

關(guān)鍵詞：雙目視覺；視差；立體匹配；區(qū)域匹配；深度學(xué)習(xí)

正文：

一、引言

計算機(jī)視覺是近年來快速發(fā)展的學(xué)科領(lǐng)域，其中雙目視覺立體匹配是研究較早、應(yīng)用范圍較廣的一個問題。立體匹配的目的是確定左右徑向?qū)?yīng)像素之間的視差，從而產(chǎn)生立體感。雙目視覺立體匹配常常應(yīng)用于三維重建、機(jī)器人導(dǎo)航、自動駕駛等領(lǐng)域。但是，在實(shí)際應(yīng)用中，雙目視覺立體匹配仍然存在一些難以克服的問題，如匹配精度不足、速度過慢等。因此，如何提高匹配準(zhǔn)確性、加速算法運(yùn)行速度是雙目視覺立體匹配相關(guān)研究的熱點(diǎn)問題。

本文系統(tǒng)地研究了雙目視覺立體匹配算法，并對其存在的問題進(jìn)行了深入探討。首先介紹了雙目視覺基本原理和流程，重點(diǎn)論述了初始匹配、視差計算和視差優(yōu)化三個關(guān)鍵問題。然后，對比了傳統(tǒng)的基于區(qū)域的匹配算法和近年來提出的基于深度學(xué)習(xí)的算法，分析了二者的優(yōu)劣之處。接著，討論了立體匹配中常見的問題，如遮擋、紋理不連續(xù)、亮度波動等，并提出了一些解決方案。最后，展望了雙目視覺立體匹配算法未來的研究方向，包括進(jìn)一步提高匹配精度、加速算法計算速度、以及更好地適應(yīng)真實(shí)場景等。

二、雙目視覺立體匹配的基本原理

雙目立體匹配首先需要獲取左右兩幅待處理的圖像，然后通過對圖像進(jìn)行處理和計算，得出兩幅圖像之間的視差，最終產(chǎn)生立體感。圖1展示了一個簡單的雙目立體視覺的原理示意圖。


圖1雙目立體視覺的原理示意圖

如上圖所示，左右兩個相機(jī)分別對同一場景進(jìn)行拍攝，將兩個略有差異的二維圖像轉(zhuǎn)化為三維空間中的點(diǎn)云，計算點(diǎn)云的深度就可以得出匹配像素的視差，從而產(chǎn)生立體感。

三、雙目視覺立體匹配流程

1、圖像獲取和預(yù)處理

在進(jìn)行雙目視覺立體匹配之前，需要先獲取左右兩幅圖像，并對其進(jìn)行預(yù)處理，包括圖像去噪、濾波處理、尺度歸一化等，以便更好地處理圖像。

2、初始匹配

初始匹配是指對左右兩幅圖像的每個像素點(diǎn)進(jìn)行初步匹配，即在右圖搜索與左圖像素點(diǎn)最相似的點(diǎn)。初始匹配需要采用一些方法來計算像素相似性。這里介紹兩種經(jīng)典的匹配方法：NCC（NormalizedCross-Correlation）方法和SAD（SumofAbsoluteDifferences）方法。

NCC方法是一種常見的基于灰度值統(tǒng)計的匹配方法。對于左圖像素點(diǎn)i，設(shè)均值為μi，標(biāo)準(zhǔn)差為σi，在右圖中搜索到和i最相似的像素j后，設(shè)其均值為μj，標(biāo)準(zhǔn)差為σj，則NCC方法計算相似度的公式如下：

$$

NCC=\frac{\sum_{k\inW_{i}}\left(I_{k}-\mu_{i}\right)\left(J_{k}-\mu_{j}\right)}{\sqrt{\sum_{k\inW_{i}}\left(I_{k}-\mu_{i}\right)^{2}}\sqrt{\sum_{k\inW_{i}}\left(J_{k}-\mu_{j}\right)^{2}}}

$$

其中，W表示鄰域窗口，I、J表示左右兩幅圖像對應(yīng)像素的灰度值。

SAD方法是對左右兩幅圖像像素差的絕對值求和。其公式如下：

$$

SAD=\sum_{k\inW_{i}}\left|I_{k}-J_{k}\right|

$$

初始匹配的思路是對每個像素點(diǎn)進(jìn)行逐一遍歷，對于右圖中每個位置，都計算其與左圖對應(yīng)位置的相似度，再選擇相似度最高的作為其匹配像素點(diǎn)。由于每個像素點(diǎn)都要遍歷整張圖像，所以效率較低，但可以覆蓋原來中的所有像素點(diǎn)。初始匹配無法保證匹配的正確性，因此后面需要進(jìn)行視差計算和優(yōu)化處理。

3、視差計算

視差（Disparity）是指左右兩幅圖像對應(yīng)像素的在左右圖之間的水平距離。視差計算是重要的環(huán)節(jié)，準(zhǔn)確的視差計算直接決定了立體匹配的精度。

（1）基于區(qū)域法的視差計算

基于區(qū)域法是常用的一種視差計算方法。區(qū)域法的思想是對圖像的各個區(qū)域進(jìn)行處理，提取出其特征，然后對這些特征進(jìn)行匹配。區(qū)域法的優(yōu)點(diǎn)是容易應(yīng)對復(fù)雜場景和多物體遮擋，但其缺點(diǎn)是計算復(fù)雜度較高，需要大量處理時間和空間資源。

目前，基于區(qū)域法的視差計算算法很多，其中較為典型的包括BM算法、SGBM算法、CG算法等。

BM算法（BlockMatching）是傳統(tǒng)的基于區(qū)域匹配的視差計算算法。該算法將左右兩幅圖像劃分為子像素塊，并且對每個塊計算其位置上下文信息，再通過匹配代價函數(shù)確定視差。BM算法的缺點(diǎn)是匹配速度較慢，準(zhǔn)確性也不高。

SGBM算法（Semi-GlobalBlockMatching）是BM算法的改進(jìn)版本，相比于BM算法，SGBM算法具有更快的速度和更高的匹配精度。

CG算法（CensusTransform+GradientDescent）是一種基于圖像深度學(xué)習(xí)的算法。CG算法將圖像像素轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制碼，然后通過梯度下降等方法來計算視差值。該算法具有計算快速、較高的精度等優(yōu)點(diǎn)。

（2）基于深度學(xué)習(xí)的視差計算

近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在雙目立體匹配領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，并在算法的精度和速度兩個方面取得了較大的突破。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來提取圖像特征，并通過光流、光度一致性等方法來實(shí)現(xiàn)像素點(diǎn)對的配對。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化技術(shù)和的大量數(shù)據(jù)，基于深度學(xué)習(xí)的方法取得了比傳統(tǒng)方法更高的匹配精度和更快的運(yùn)行速度。目前，基于深度學(xué)習(xí)的立體匹配算法有很多，包括PWC-Net、PSMNet、GANet、EDNet等。

4、視差優(yōu)化

視差優(yōu)化是立體匹配中非常重要的一個環(huán)節(jié)，其目的是利用圖像先驗(yàn)知識來得到最優(yōu)的視差結(jié)果。一般來講，視差優(yōu)化包括兩個方面：一是對視差圖像進(jìn)行濾波處理，消除預(yù)處理和計算過程中產(chǎn)生的噪聲；二是利用視差的空間連續(xù)性和圖像的紋理特征，消除錯誤的匹配或減少誤差的視差值。

常用的視差優(yōu)化算法包括全局視差平滑算法、半全局方法和邊緣保留平滑算法等。

四、雙目視覺立體匹配的常見問題和解決方案

1、遮擋問題

雙目匹配中常見的問題之一是遮擋問題。遮擋是指某個點(diǎn)在左圖中可以找到對應(yīng)點(diǎn)，在右圖中也可以找到對應(yīng)點(diǎn)，但是兩個點(diǎn)夾在了一些物體之間，因此存在“失配”信息。遮擋問題會導(dǎo)致視差圖像產(chǎn)生歧義性，影響匹配的精度。

遮擋問題的解決方案包括劃分匹配區(qū)域、深度偏置約束和三維重建等方法。區(qū)域劃分方法的思想是對圖像進(jìn)行區(qū)域劃分，然后通過對不同區(qū)域的處理來解決匹配過程中遮擋問題。深度偏置約束的思想是利用相鄰像素之間的深度差異來解決遮擋問題，通過限制像素之間的深度差異大小，可以減少匹配誤差。三維重建方法利用多個視角的圖像來重建場景的三維形狀，并根據(jù)三維形狀的信息來解決遮擋問題。

2、高反射和透明物體問題

雙目匹配中另一個常見的問題是高反射和透明物體問題。高反射物體的存在會導(dǎo)致圖像區(qū)域出現(xiàn)較大的亮度變化，影響匹配的精度。透明物體的存在會導(dǎo)致圖像區(qū)域出現(xiàn)透明效果，使匹配的過程更加復(fù)雜。

針對高反射和透明物體問題，解決的方法包括使用多光源照射、改進(jìn)相機(jī)硬件、使用紋理信息、深度信息和引導(dǎo)濾波等方法。其中引導(dǎo)濾波是一種有效的方法，它可以利用圖像的邊緣信息來減少高反射和透明物體問題的影響。

3、不同曝光條件問題

雙目匹配中還會出現(xiàn)不同曝光條件的問題，即左右圖像在拍攝時使用了不同的曝光條件，導(dǎo)致圖像亮度差異或?qū)Ρ榷炔町?。不同曝光條件會導(dǎo)致雙目匹配中像素亮度值不同，從而對匹配結(jié)果產(chǎn)生影響。為了解決這個問題，需要對圖像先進(jìn)行曝光調(diào)整或者直接使用HDR圖像進(jìn)行處理。

5、總結(jié)

雙目視覺立體匹配是計算機(jī)視覺中的一個重要應(yīng)用，廣泛應(yīng)用于三維重建、機(jī)器人視覺和智能交通等領(lǐng)域。在實(shí)際應(yīng)用中，雙目視覺立體匹配面臨許多挑戰(zhàn)，如遮擋問題、高反射和透明物體的問題以及不同曝光條件的問題等。為了解決這些問題，需要采用一系列的方法和技術(shù)，包括特征提取、匹配算法、視差優(yōu)化算法等。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的雙目視覺立體匹配方法已經(jīng)成為研究的熱點(diǎn)，并取得了良好的效果在雙目視覺立體匹配中，除了以上提到的問題外，還存在一些挑戰(zhàn)和限制。

首先，雙目視覺立體匹配需要兩個成像設(shè)備，因此其成本和復(fù)雜度較高。相比之下，單目視覺系統(tǒng)更為簡單和便宜。同時，雙目系統(tǒng)的精度和魯棒性也受到設(shè)備的影響，例如相機(jī)的質(zhì)量、位置和校準(zhǔn)等因素。

其次，雙目系統(tǒng)在不同場景下的應(yīng)用效果不同。例如在室外環(huán)境中，強(qiáng)烈的光照和復(fù)雜的背景會增加匹配的難度。在室內(nèi)環(huán)境中，遮擋和透明物體的存在會導(dǎo)致匹配的結(jié)果不準(zhǔn)確。因此，在不同的場景下需要采用不同的算法和技術(shù)。

最后，對于一些復(fù)雜的場景，如大規(guī)模地形建模和立體視覺導(dǎo)航等，傳統(tǒng)的雙目視覺立體匹配方法已經(jīng)不能滿足需求。這時需要將雙目視覺與其他技術(shù)相結(jié)合，如激光雷達(dá)和RGB-D相機(jī)等，從而提高建模和導(dǎo)航的精度。

綜上所述，雙目視覺立體匹配盡管面臨著許多挑戰(zhàn)和限制，但是隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和突破，其應(yīng)用場景和效果也在不斷拓展和提升，具有廣闊的發(fā)展前景除了以上提到的挑戰(zhàn)和限制，雙目視覺立體匹配還存在著一些其他的問題。

首先，雙目視覺立體匹配的速度相對較慢，尤其是針對高分辨率的圖像。這是由于需要進(jìn)行大量的計算和處理，因此需要耗費(fèi)大量的時間。盡管研究人員不斷努力提高算法的效率和速度，但是目前仍然需要進(jìn)一步的改進(jìn)和優(yōu)化。

其次，雙目視覺立體匹配的結(jié)果可能會受到噪聲的影響。在圖像采集和傳輸?shù)倪^程中，由于各種原因，例如傳感器的噪聲、圖像處理的誤差等，會導(dǎo)致圖像中出現(xiàn)一些異常點(diǎn)或錯誤的信息。這些噪聲和誤差可能會對雙目視覺立體匹配的結(jié)果產(chǎn)生不良的影響，從而降低系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和魯棒性。

此外，雙目視覺立體匹配還受到外部環(huán)境的影響。例如在室外環(huán)境中，光照的強(qiáng)度和方向可能會發(fā)生變化，從而導(dǎo)致圖像的對比度和亮度差異。在這種情況下，視覺匹配的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性都會受到一定的影響。此外，在不同的季節(jié)和天氣情況下，外部環(huán)境的變化會導(dǎo)致場景的變化，從而影響匹配結(jié)果的準(zhǔn)確性。

最后，雙目視覺立體匹配需要進(jìn)行圖像拍攝、傳輸和處理多個環(huán)節(jié)，因此需要考慮數(shù)據(jù)的存儲和傳輸問題。對于大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，可能需要使用分布式存儲和計算的技術(shù)來提高效率和準(zhǔn)確性。此外，雙目視覺立體匹配的過程中可能會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，需要考慮數(shù)據(jù)的壓縮和優(yōu)化