基于投影散斑的实时场景深度恢复

摘要：

为了解决传统匹配算法重建散斑图像时在视差不连续区域误匹配较多的问题,提出一种在网格顶点处选择种子点、渐进增长的区域生长匹配方法,以完成散斑图像的深度信息恢复.针对传统区域生长方法种子点选取速度低、覆盖性差的问题,提出在网格顶点处选择种子点的快速定位方法;在生长策略方面,采用逐步放宽种子点选择标准和生长标准的方式,渐进地增长区域;为克服散斑图像亮度不均衡的问题,采用零均值归一化互相关算子作为相关测度算子,并针对该算子冗余计算较多的问题,运用积分图结合其改进计算公式加速计算,确保算法的实时性;最后插值细化视差图,并根据三角测量原理转化视差值为深度值.实验结果表明,该方法深度恢复结果鲁棒性强、速度较快.

关键词：深度恢复、投影散斑、区域生长、零均值归一化互相关、积分图

所属期刊栏目：26

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金面上项目61175034;国家自然科学基金青年基金61103154

在线出版日期：2014-09-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1304-1313