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1、基于双目图像分割的区域匹配技术的研究计算机科学与技术学院2009级 01班陈建华 53090119 中文摘要：计算机视觉系统的诞生，是计算机发展史上的一次伟大革命，无论是发展到后来的模式识别，图像追踪，还是三维还原，多目测距等技术，都为生产和生活带来了极大的便利。 而立体匹配技术是计算机视觉中至关重要的一部分，通过立体匹配可以得到几个二维图像中物体的3D信息，立体匹配算法的选择和使用，也直接影响了后续对图形的进一步处理的结果。所以说立体匹配技术也是整个立体视觉系统之中的核心的所在。对2幅二维图像的特征点进行较为准确的匹配，从而达到立体匹配效果，这就需要我们对2幅图像进行一些处理，使图中的特征点
2、所占的比例尽可能的大一些，这样，在后续匹配算法的执行过程中，特征点的匹配数量越多，所达到的匹配效果就更好，转化的深度图也将更为精确。为了尽可能多的保留处理图像中的特征点，忽略掉一些非特征点，我们将对图像进行分割处理，这就引入了图像分割技术。图像分割技术同样是图像处理中的一项关键技术，使用图像分割技术可以将图像当中有意义的特征点的集合提取出来（如物体的边缘，特征区域等），忽略掉一些不具有特征的点（或者说人们分析问题时不感兴趣的点）。由此可见，良好的图像分割技术可以为后续的区域匹配和立体匹配打下坚实的基础。本文将着重对图像分割问题进行较为细致的讨论，在后文当中将例举出2种图像分割算法并对其进行比较
3、，其中包括分水岭算法和mean shift分割算法，并给出分割的实验现象。实验过程中由OPENCV在VS2008平台上实现。关键词： 图像分割区域匹配mean shift算法 分水岭算法SAD算法ABSTRACT:Stereo matching technology has been more and more important to solve the problems in the domain of computer vision .Using this technology ,we can match two or more images to get the objects inf
4、ormation,which are in the situation we took up. Stereo matching is also the core of the computer vision system because of the great influence . In order to match feature points accurately between two images,so as to achieve the effect of stereo matching ,we need to make some processing which remain
5、the feature points and ignore the non-feature points as much as possible.After that ,the proportion of the feature points will be major in the point collection .Accordingly ,using the technology of image segmentation is necessary.Image segmentation is the key technology in image processing .We will
6、select the points which we are interested in in image because these points can help us analyze the problems about the stereo matching.As for the points which are not useful ,we had better eliminate them by image segmentation algorithm. Therefore,a suitable image segmentation technology lays a solid
7、foundation for area matching .This paper will focus on the two discussions in detail which are the image segmentation and area matching ,writing program by OPENCV on VS2008 platform.目录：第1章绪论.11.1研究背景及其意义.11.2 国内外研究进展.21.3 本文研究的内容及方向.2第2章2.1图像分割的概念.32.2图像分割算法.42.3分水岭算法.82.3.1 分水岭算法介绍.82.3.2分水岭算法实验现象.
8、102.4Mean shift 算法.112.4.1mean shift 算法介绍.112.4.2图像分割的实验现象.152.6基于图像分割的区域匹配.162.7区域匹配的SAD算法.182.7.1 区域匹配的实验现象.19第3章3.1总结与展望.203.1.1工作总结.203.1.2结论.203.1.3对未来的展望.223.2致谢.223.3附录.23第1章绪论1.1 研究背景及意义双目视觉技术是近年来计算机领域的热门话题。人类利用所获取的视觉信息来观察世界，改造世界，是因为人眼可以很好的将周围景物所成的像转化为三维的立体感知。那么如果将计算机也赋予这种可以从数个图像中获取三维信息的能力，那
9、么计算机的应用领域将更加广泛，计算机的功能也将更加强大。众所周知，计算机拥有计算能力强，工作时间长，失误率低，精确度高等很多人所不具有的工作能力，所以让计算机实现图像处理的功能，无疑是生产力上的一次革命性的飞跃。那么如何才能赋予计算机这种从二维图像获取三维信息的能力呢，伴随着这个应用性问题的提出，计算机视觉技术便诞生了出来。双目立体视觉技术是计算机视觉技术的一个分支，它所强调的是让计算机通过输入的2幅不同点所拍摄的图像，从而得到场景中物体的三维几何描述及深度信息的能力。经过了人们几十年不断的探索与研究，双目立体视觉的理论正在不断的完善与发展。1.2 海内外研究进展20世纪80年代，美国麻省理工的Marr首次提出通过具有像素差的几个二维图像获得物体的深度的方法，从而正式提出立体匹配算法。而微软公司与华盛顿大学合作为卫星“探测者”号设计了宽基线立体视觉系统，日本东京大学集成双目视觉理论体系与人工智能开发构建了机器人的动态行走导航系统，可以实时进行双目测
