基于SIFT特征描述子的立体匹配算法研究(模式识别与智能系统专业优秀论文).pdf

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文档介绍

上海交通大学硕士学位论文 基于SIFT 特征描述子的立体匹配算法研究 基于SIFT 特征描述子的立体匹配算法研究 摘 要 视觉是人类观察世界、认知世界的重要手段,人类从外界获取的

信息约有75%来自视觉系统。立体视觉是一门研究如何用机器来代替

人类视觉对客观世界进行理解和认知的学科,是由多幅图像(一般是

由两幅图像)获取物体三维几何信息的方法,其目标是实现对三维场

景的感知、识别和理解,和其他方法相比,通过立体视觉进行三维重

建具有硬件成本低,实现简单等特点,因此它作为计算机视觉的一个

重要分支受到了国内外研究人员的重视。经过20 多年的研究,立体

视觉在机器人视觉导航、航空测控、军事应用、医学诊断及工业检测

中的应用越来越广,性能不断提高,其理论正处在不断发展与完善之

中。 本文对立体视觉中最困难也是最重要的立体匹配问题作了深入

的研究,参考大量国内外的参考文献,详细介绍了立体视觉的理论基

础,并对立体匹配算法的四大关键要素:特征空间,相似性度量,搜

索空间和搜索策略进行了全面而系统地分析,在此基础上,本文对常

见的立体匹配算法进行了一个简单分类:区域匹配,特征匹配和相位

匹配,详细介绍了每类算法的基本原理、算法特性和优缺点。通过对

各类立体匹配算法的研究发现,立体匹配算法是强依赖于图像本身

的,也就是说往往不同的立体匹配算法都是针对不同类型的图像的匹

配问题的,因此迄今为止,尚不存在一种通用的得到大家公认的立体

匹配算法可以处理任何类型图像的匹配问题,并且随着实际应用中对

系统性能指标要求的不断提高,现有的立体匹配算法有时候可能并不

能完全满足系统的应用需求,尤其是如何在保证算法匹配有效性和准 I

上海交通大学硕士学位论文 基于SIFT 特征描述子的立体匹配算法研究

确性的前提下提高算法的鲁棒性,这已经成为当前立体匹配算法研究

的一个重要目标之一。 基于此研究目标,本文

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