基于自适应聚合的立体视觉合作算法

提出了一种恢复高质量稠密视差图的立体视觉合作算法.该算法采用基于形态学相似性的自适应加权方法,迭代地进行局部邻域的自适应聚合和抑制放大,实现高效率和高质量稠密视差图计算.将该算法推广到三目摄像机立体匹配系统中,通过重建摄像机坐标系实现图像校正,并根据连续性假设和唯一性假设,建立视差空间中的支持关系和三目摄像机之间的抑制关系.实验结果表明,三目立体合作算法能够得到精确的场景视差映射,并可以实现多基线方向的遮挡检测.该算法特别适用于由多个廉价摄像机组成的立体视觉系统,在几乎不增加软件和硬件资源的情况下,就可以得到高质量的稠密视差图.

三目立体视觉外极线校正及其FPGA实现方法

提出一种三目立体视觉外极线校正的快速算法.3个摄像机呈直角三角形配置,且已知摄像机透视投影矩阵.根据校正基本约束确定校正后的图像平面,利用图像不变形约束计算校正所需的三阶矩阵,用于在平面仿射坐标系下对图像进行重取样,使图像的行列对齐.给出了基于FPGA的实时计算三目立体视觉外极线校正的硬件实现方法.在时钟频率为60 MH z,图像可分辨的像素数为640×480时,三目立体视觉外极线校正速度达到48帧/s.