双目视觉立体匹配算法的研究

双目视觉立体匹配算法的研究双目视觉立体匹配算法的研究

摘要：双目视觉立体匹配是计算机视觉中的重要研究方向，其目的是寻找左右两个图像中对应像素之间的准确匹配关系。本文系统地研究了当前流行的双目视觉立体匹配算法，并对其存在的问题进行了深入探讨。首先介绍了双目视觉的基本原理和流程，并重点论述了初始匹配、视差计算和视差优化三个关键问题。然后，对比了传统的基于区域的匹配算法和近年来提出的基于深度学习的算法，分析了二者的优劣之处。接着，讨论了立体匹配中常见的问题，如遮挡、纹理不连续、亮度波动等，并提出了一些解决方案。最后，展望了双目视觉立体匹配算法未来的研究方向，包括进一步提高匹配精度、加速算法计算速度、以及更好地适应真实场景等。

关键词：双目视觉；视差；立体匹配；区域匹配；深度学习

正文：

一、引言

计算机视觉是近年来快速发展的学科领域，其中双目视觉立体匹配是研究较早、应用范围较广的一个问题。立体匹配的目的是确定左右径向对应像素之间的视差，从而产生立体感。双目视觉立体匹配常常应用于三维重建、机器人导航、自动驾驶等领域。但是，在实际应用中，双目视觉立体匹配仍然存在一些难以克服的问题，如匹配精度不足、速度过慢等。因此，如何提高匹配准确性、加速算法运行速度是双目视觉立体匹配相关研究的热点问题。

本文系统地研究了双目视觉立体匹配算法，并对其存在的问题进行了深入探讨。首先介绍了双目视觉基本原理和流程，重点论述了初始匹配、视差计算和视差优化三个关键问题。然后，对比了传统的基于区域的匹配算法和近年来提出的基于深度学习的算法，分析了二者的优劣之处。接着，讨论了立体匹配中常见的问题，如遮挡、纹理不连续、亮度波动等，并提出了一些解决方案。最后，展望了双目视觉立体匹配算法未来的研究方向，包括进一步提高匹配精度、加速算法计算速度、以及更好地适应真实场景等。

二、双目视觉立体匹配的基本原理

双目立体匹配首先需要获取左右两幅待处理的图像，然后通过对图像进行处理和计算，得出两幅图像之间的视差，最终产生立体感。图1展示了一个简单的双目立体视觉的原理示意图。


图1双目立体视觉的原理示意图

如上图所示，左右两个相机分别对同一场景进行拍摄，将两个略有差异的二维图像转化为三维空间中的点云，计算点云的深度就可以得出匹配像素的视差，从而产生立体感。

三、双目视觉立体匹配流程

1、图像获取和预处理

在进行双目视觉立体匹配之前，需要先获取左右两幅图像，并对其进行预处理，包括图像去噪、滤波处理、尺度归一化等，以便更好地处理图像。

2、初始匹配

初始匹配是指对左右两幅图像的每个像素点进行初步匹配，即在右图搜索与左图像素点最相似的点。初始匹配需要采用一些方法来计算像素相似性。这里介绍两种经典的匹配方法：NCC（NormalizedCross-Correlation）方法和SAD（SumofAbsoluteDifferences）方法。

NCC方法是一种常见的基于灰度值统计的匹配方法。对于左图像素点i，设均值为μi，标准差为σi，在右图中搜索到和i最相似的像素j后，设其均值为μj，标准差为σj，则NCC方法计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表示邻域窗口，I、J表示左右两幅图像对应像素的灰度值。

SAD方法是对左右两幅图像像素差的绝对值求和。其公式如下：

$$

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

$$

初始匹配的思路是对每个像素点进行逐一遍历，对于右图中每个位置，都计算其与左图对应位置的相似度，再选择相似度最高的作为其匹配像素点。由于每个像素点都要遍历整张图像，所以效率较低，但可以覆盖原来中的所有像素点。初始匹配无法保证匹配的正确性，因此后面需要进行视差计算和优化处理。

3、视差计算

视差（Disparity）是指左右两幅图像对应像素的在左右图之间的水平距离。视差计算是重要的环节，准确的视差计算直接决定了立体匹配的精度。

（1）基于区域法的视差计算

基于区域法是常用的一种视差计算方法。区域法的思想是对图像的各个区域进行处理，提取出其特征，然后对这些特征进行匹配。区域法的优点是容易应对复杂场景和多物体遮挡，但其缺点是计算复杂度较高，需要大量处理时间和空间资源。

目前，基于区域法的视差计算算法很多，其中较为典型的包括BM算法、SGBM算法、CG算法等。

BM算法（BlockMatching）是传统的基于区域匹配的视差计算算法。该算法将左右两幅图像划分为子像素块，并且对每个块计算其位置上下文信息，再通过匹配代价函数确定视差。BM算法的缺点是匹配速度较慢，准确性也不高。

SGBM算法（Semi-GlobalBlockMatching）是BM算法的改进版本，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）是一种基于图像深度学习的算法。CG算法将图像像素转化为二进制码，然后通过梯度下降等方法来计算视差值。该算法具有计算快速、较高的精度等优点。

（2）基于深度学习的视差计算

近年来，深度学习技术在双目立体匹配领域得到了广泛的应用，并在算法的精度和速度两个方面取得了较大的突破。

深度学习技术可以通过卷积神经网络（CNN）来提取图像特征，并通过光流、光度一致性等方法来实现像素点对的配对。由于神经网络的优化技术和的大量数据，基于深度学习的方法取得了比传统方法更高的匹配精度和更快的运行速度。目前，基于深度学习的立体匹配算法有很多，包括PWC-Net、PSMNet、GANet、EDNet等。

4、视差优化

视差优化是立体匹配中非常重要的一个环节，其目的是利用图像先验知识来得到最优的视差结果。一般来讲，视差优化包括两个方面：一是对视差图像进行滤波处理，消除预处理和计算过程中产生的噪声；二是利用视差的空间连续性和图像的纹理特征，消除错误的匹配或减少误差的视差值。

常用的视差优化算法包括全局视差平滑算法、半全局方法和边缘保留平滑算法等。

四、双目视觉立体匹配的常见问题和解决方案

1、遮挡问题

双目匹配中常见的问题之一是遮挡问题。遮挡是指某个点在左图中可以找到对应点，在右图中也可以找到对应点，但是两个点夹在了一些物体之间，因此存在“失配”信息。遮挡问题会导致视差图像产生歧义性，影响匹配的精度。

遮挡问题的解决方案包括划分匹配区域、深度偏置约束和三维重建等方法。区域划分方法的思想是对图像进行区域划分，然后通过对不同区域的处理来解决匹配过程中遮挡问题。深度偏置约束的思想是利用相邻像素之间的深度差异来解决遮挡问题，通过限制像素之间的深度差异大小，可以减少匹配误差。三维重建方法利用多个视角的图像来重建场景的三维形状，并根据三维形状的信息来解决遮挡问题。

2、高反射和透明物体问题

双目匹配中另一个常见的问题是高反射和透明物体问题。高反射物体的存在会导致图像区域出现较大的亮度变化，影响匹配的精度。透明物体的存在会导致图像区域出现透明效果，使匹配的过程更加复杂。

针对高反射和透明物体问题，解决的方法包括使用多光源照射、改进相机硬件、使用纹理信息、深度信息和引导滤波等方法。其中引导滤波是一种有效的方法，它可以利用图像的边缘信息来减少高反射和透明物体问题的影响。

3、不同曝光条件问题

双目匹配中还会出现不同曝光条件的问题，即左右图像在拍摄时使用了不同的曝光条件，导致图像亮度差异或对比度差异。不同曝光条件会导致双目匹配中像素亮度值不同，从而对匹配结果产生影响。为了解决这个问题，需要对图像先进行曝光调整或者直接使用HDR图像进行处理。

5、总结

双目视觉立体匹配是计算机视觉中的一个重要应用，广泛应用于三维重建、机器人视觉和智能交通等领域。在实际应用中，双目视觉立体匹配面临许多挑战，如遮挡问题、高反射和透明物体的问题以及不同曝光条件的问题等。为了解决这些问题，需要采用一系列的方法和技术，包括特征提取、匹配算法、视差优化算法等。随着深度学习技术的发展，基于深度学习的双目视觉立体匹配方法已经成为研究的热点，并取得了良好的效果在双目视觉立体匹配中，除了以上提到的问题外，还存在一些挑战和限制。

首先，双目视觉立体匹配需要两个成像设备，因此其成本和复杂度较高。相比之下，单目视觉系统更为简单和便宜。同时，双目系统的精度和鲁棒性也受到设备的影响，例如相机的质量、位置和校准等因素。

其次，双目系统在不同场景下的应用效果不同。例如在室外环境中，强烈的光照和复杂的背景会增加匹配的难度。在室内环境中，遮挡和透明物体的存在会导致匹配的结果不准确。因此，在不同的场景下需要采用不同的算法和技术。

最后，对于一些复杂的场景，如大规模地形建模和立体视觉导航等，传统的双目视觉立体匹配方法已经不能满足需求。这时需要将双目视觉与其他技术相结合，如激光雷达和RGB-D相机等，从而提高建模和导航的精度。

综上所述，双目视觉立体匹配尽管面临着许多挑战和限制，但是随着技术的不断发展和突破，其应用场景和效果也在不断拓展和提升，具有广阔的发展前景除了以上提到的挑战和限制，双目视觉立体匹配还存在着一些其他的问题。

首先，双目视觉立体匹配的速度相对较慢，尤其是针对高分辨率的图像。这是由于需要进行大量的计算和处理，因此需要耗费大量的时间。尽管研究人员不断努力提高算法的效率和速度，但是目前仍然需要进一步的改进和优化。

其次，双目视觉立体匹配的结果可能会受到噪声的影响。在图像采集和传输的过程中，由于各种原因，例如传感器的噪声、图像处理的误差等，会导致图像中出现一些异常点或错误的信息。这些噪声和误差可能会对双目视觉立体匹配的结果产生不良的影响，从而降低系统的准确性和鲁棒性。

此外，双目视觉立体匹配还受到外部环境的影响。例如在室外环境中，光照的强度和方向可能会发生变化，从而导致图像的对比度和亮度差异。在这种情况下，视觉匹配的准确性和稳定性都会受到一定的影响。此外，在不同的季节和天气情况下，外部环境的变化会导致场景的变化，从而影响匹配结果的准确性。

最后，双目视觉立体匹配需要进行图像拍摄、传输和处理多个环节，因此需要考虑数据的存储和传输问题。对于大规模的数据集，可能需要使用分布式存储和计算的技术来提高效率和准确性。此外，双目视觉立体匹配的过程中可能会产生大量的数据，需要考虑数据的压缩和优化