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基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法

更新时间：2019-12-24 07:01:40 大小：837K 上传用户：zhiyao6查看TA发布的资源 标签：扩展相位 下载积分：1分 评价赚积分 （如何评价?） 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

为获得高精度亚像素级视差以满足小基高比摄影测量需求,提出一种基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法.该方法采用分步式策略,首先利用自适应窗口匹配法计算整像素级视差,然后在整像素级视差的指导下建立同名像点之间的对应关系,再分别以左右同名像点为中心截取子图像,最后利用扩展相位相关匹配法对子图像进行亚像素级匹配,获得亚像素级视差.采用小基高比立体像对和带有亚像素级视差的模拟立体像对进行实验,结果表明基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法在精度和效率方面具有优越性能.


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基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法.pdf 837K

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8
第 期  
Vol． 45 No． 8  
Aug． 2017  
电
子
学
报
2017  
8
年 月  
ACTA ELECTRONICA SINICA  
基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法  
1，2  
1
1
1
，
，
，
马 宁 门宇博 门朝光 李 香  
( 1．  
，
150001;  
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 黑龙江哈尔滨  
2．  
，
哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院 黑龙江哈尔滨  
150001)  
:
，
为获得高精度亚像素级视差以满足小基高比摄影测量需求 提出一种基于扩展相位相关的小基高比立  
摘 要  
．
，
，
体匹配方法 该方法采用分步式策略 首先利用自适应窗口匹配法计算整像素级视差 然后在整像素级视差的指导下  
， ，  
建立同名像点之间的对应关系 再分别以左右同名像点为中心截取子图像 最后利用扩展相位相关匹配法对子图像进  
，
．
，
行亚像素级匹配 获得亚像素级视差 采用小基高比立体像对和带有亚像素级视差的模拟立体像对进行实验 结果表  
．
明基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法在精度和效率方面具有优越性能  
:
;
;
;
关键词  
中图分类号  
URL: http: / /www． ejournal． org． cn  
立体匹配 小基高比 相位相关 亚像素视差  
:
TP391. 4  
:
A
:
0372-2112 ( 2017) 08-1827-09  
DOI: 10． 3969 /j． issn． 0372-2112． 2017． 08． 004  
文献标识码  
文章编号  
电子学报  
A Small Baseline Stereo Matching Method Based on  
Extended Phase Correlation  
1，2  
MA Ning ，MEN Yu-bo ，MEN Chao-guang ，LI Xiang  
( 1． College of Computer Science and Technology，Harbin Engineering University，Harbin，Heilongjiang 150001，China;  
1
1
1
2． College of Computer Science and Information Engineering，Harbin Normal University，Harbin，Heilongjiang 150001，China)  
Abstract: A small baseline stereo matching method based on extended phase correlation is proposed to obtain high  
precision sub-pixel disparity for small baseline photogrammetry． The multi-step strategy is adopted in this method． Firstly，  
the integer pixel disparity is calculated by an adaptive support window local matching method． Then the relationship of corre-  
sponding points is established under the guidance of integer pixel disparity． The sub images are extracted through selecting  
the corresponding points as the center． Finally，the sub-pixel disparity is obtained by matching the sub images utilizing an ex-  
tended phase correlation matching method． The experiments are carried out by using the small baseline stereo image pair and  
artificial synthesis stereo image pair with sub-pixel disparity，the results show that the small baseline stereo matching method  
based on extended phase correlation has superior performance on precision and efficiency．  
Key words: stereo matching; small baseline; phase correlation; sub-pixel disparity  
［4］  
，
配率高 需人工辅助和后期修正才能完成高程测量  
．
1
引言  
、
、
小基高比立体像对具有遮挡范围小 几何畸变小 辐射  
立体匹配是计算机视觉和摄影测量领域的研究热  
，
，
差异小等优点 可解决上述不利因素对匹配的影响 小  
基高比立体匹配已成为新的研究热点［5 ～ 7］ 但小基高比  
．
点 利用立体匹配可以实现全球范围高精度地表高程  
．
［1］  
．
快速获取 基高比是摄影基线长度与摄像机高度的  
，
如要获得与大基高比相同的高程精度 视差需精确到  
［3］  
，T ．  
像素 为大小基高比的比值 小基高比立体匹  
． :  
比值 根据立体视觉模型可知 地面目标的高程精度与  
1 /T  
， ，  
基高比成反比 当视差精度一定时基高比越小 高程误  
．
配的核心问题是如何获得高精度亚像素级视差  
［2］  
．
差越大 传统摄影测量采用大基高比立体匹配来保  
、
亚像素级立体匹配方法可以归纳为插值法 拟合  
［3］  
，
．
障高程精度 视差只需达到整像素级 但大基高比立  
．
法和全局优化法 插值法利用插值函数上采样立体像  
、 ，  
体像对存在大量遮挡 几何畸变和辐射差异 导致误匹  
，
对或匹配代价 通过匹配插值后的立体像对或搜索插  
: 2016-04-18;  
: 2016-11-08;  
:
收稿日期  
修回日期  
责任编辑 马兰英  
:
( No． 61100004，No． 11547157) ;  
( No． F201320)  
基金项目 国家自然科学基金  
黑龙江省自然科学基金  
1828  
2017  
电
子
学
报
年
值后的代价空间极值获得亚像素级视差［8 ～ 10］ 该方法  
．
，
满足采样定理的小基高比立体像对 该像对可用经典  
、
视差精度受插值方式 上采样频率及信噪比等因素限  
:
立体模型表示  
．
制 拟合法利用抛物线函数拟合代价空间的峰值邻域  
，
L( x，y) = R( x + d( x，y) ，y) + g ( x，y)  
( 1)  
b
通过搜索抛物线函数极值获得亚像素级视差［11，12］  
该
式中  
为左图像  
．
，L( x，y)  
，R( x，y)  
，d( x，y)  
为右图像 为描  
，
，
．
L
R
，
方法效率高 计算量小 但视差精度低 全局优化法通过  
述 和 之间几何位置变化的有界视差函数 包括整像  
d ( x，y) d ( x，y) ，g ( x)  
为标准差  
，
求解基于连续视差场的全局能量函数极小值 获得亚  
素视差  
和亚像素视差  
z
s
b
像素级视差［13，14］ 该方法获得的视差具有平滑连续性  
σ 的高斯噪声与平滑函数 的卷积 大小基高比成像  
b
．
，
g
．
．
，
2
，
但精度较低 综上所述 现有的亚像素级立体匹配方法  
方式如图 所示 小基高比立体像对在两次成像时仅有  
，
均无法满足小基高比立体匹配对视差精度的要求 本  
，
微小的摄像角度变化 可以减少物体遮挡和非朗伯表  
，
面对辐射差异的影响 在这种条件下拍摄的立体像对  
文提出一种基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方  
，
法 用于获得高精度的亚像素级视差  
．
．
L
R
可以近似满足经典立体模型 该模型假设 和 之间仅  
，
存在几何位置变化和噪声 几乎没有遮挡和辐射差异  
，
2
算法框架  
，
这只有在小基高比条件下才能满足 随着基高比减小  
，
本文算法匹配经极线校正的立体像对 并最终获  
．
，
0. 01  
，
时 噪声误  
模型会更加精确 但是 当基高比小于  
差会成为匹配误差中不可控制的主导因素 目前通  
0. 01 ～ 0. 1  
［2］  
．
得亚像素级的视差 极线校正是将立体像对的对应极  
．
．
线调整为平行于水平方向的技术 原始的小基高比立  
，
范围 该范围使得立体像  
常将基高比选定在  
，
体像对需要预先极线校正 才可作为本文算法的输入  
，
对能够近似满足经典立体模型 且噪声误差可以通过  
算法的设计进行控制［2 ～ 4，6］  
．
数据 由于相位相关法在视差搜索范围较大时稳定性  
．
［7］  
，
，
差 因此本文采用分步式策略 首先对立体像对做整  
3． 2  
整像素级预匹配  
， ，  
像素级预匹配 在整像素视差的指导下 建立同名像点  
整像素级预匹配可以获得同名像点之间的粗略对  
，
间的对应关系 然后分别以同名像点为中心截取子图  
．
应关系 本文采用自适应窗口方法做整像素级预匹配  
，
，
，
像 最后利用基于扩展相位相关方法对子图像进行亚  
支撑窗口的大小通过噪声引起的匹配误差进行调节  
． ，  
像素级匹配 在亚像素级匹配中 提出基于等间隔采样  
．
［2］ ( x ，y )  
以此提高准确率 由文献 可知当像点 选择  
0
0
．
的峰值估计方法提高视差精度 算法整体框架如图  
1
，
N
:
φ( x ，y ) 为支撑窗口时 由噪声引起的匹配误差 为  
e
0
0
2
．
所示  
g
σ
b
φ
( x0，y0)  
N ( L，g， ，  
) =  
φ( x ，y )  
0 0  
( 2)  
σ
e
b
L
L
〈C( x ，y ) ，1〉  
3
模型及算法关键步骤  
φ
φ
( x0，y0  
( x0，y0)  
0
0
)
槡
L
，〈·，·〉 ， ·  
，C  
( x0，y0)  
式中  
分别为内积和范数  
φ
φ
( x0，y0  
( x0，y0)  
)
3． 1  
小基高比立体模型分析  
L
为图像 在像点  
( x ，y )  
:
处的密度函数  
0
0
L
R
、
假设左图像 和右图像 组成经极线校正的 近似  
2
2
L
(
L( x，y) ) －〈L( x，y) ， L( x，y) 〉 L( x，y) L( x，y)  
x
x
x
φ
φ
( x0，y0  
( x0，y0)  
)
L
C( x ，y )  
=
( 3)  
4
0
0
L
φ
( x0，y0)  

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