计算机视觉中立体匹配技术的研究

杨光新 于振梅

摘 要：随着科技的发展，利用计算机能够实现人类视觉的功能，对三维世界，能够利用二维影像进行理解与感知。在计算机视觉研究当中，立体匹配技术是一个核心性的技术，同时也是最为重要的部分。通过研究计算机视觉中的立体匹配技术，能够通过像点对距离信息进行获取，从而对三维立体目标进行再现。基于此，本文对计算机视觉中的立体匹配技术原理、算法、技术难点、以及未来的发展趋势进行了研究。

关键词：计算机视觉；立体匹配技术；研究

随着计算机技术的不断发展，在社会各个领域当中，都得到了广泛的应用。在人类视觉系统领域当中，计算机技术也发挥了很大的作用。对于人类肉眼难以直接观察的事物，可以通过计算机进行辅助。随着视觉技术的研究发展，将其与计算机技术进行结合，通过对立体匹配技术的有效应用，取得了更为良好的视觉效果。

一、立体匹配技术的概述

作为一门交叉性学科，立体视觉的研究，基于计算机视觉技术，能够极大的推动立体匹配技术的研究发展。通过对成像技术的利用，在图像当中，对场景内物体距离信息进行获取。在很多领域当中，例如虚拟现实、微操作系统检测控制、三维测量学等领域当中，立体视觉都具有很大的作用。立体视觉的实现，可以从两个点或多个点来观察一个物体，从而在不同视角下获取图像信息。再通过视觉成像原理，在不同图像中，对对应像素相位信息进行计算，从而准确的推断物体的空间位置。在匹配立体视觉的过程中，首先应当在两个点或多个点当中，对其对应关系进行确认，基于此，对各个点的视差进行计算。然后利用得出的视差信息，利用投影设备来还原原始场景画面。由于成像模型已知，因此，可以直接恢复对应点中的视差信息，从而重建三维的图像信息。因此，在立体匹配技术当中，最为基础性的步骤就是对匹配对应点的查找。

二、立体匹配技术的原理

利用立体匹配技术，在三维立体图当中，可以对二维平面图信息进行获取。按照一定顺序，对一组相同的二维图片进行堆积，能够得到三维立体图，因而体现出立体的视觉效果[ 1 ]。人们通过肉眼对三维立体图像表面进行观察，不会发现什么规则，而利用相应的技术设备，能够观察到一组有序的图片组合。在人类肉眼观察物体的过程中，人们利用左右眼观察所在的空间平面，只能看到一些无序的图片。如果人们对左右眼重新聚焦，就能够感受到一定的画面层次感。也就是说，人们通过左右眼对一组重复画面进行观察，通过大脑识别，会形成一定的距离差异，从而产生一种立体感。基于这一原理，立体匹配技术可从两个不同方向来观察物体，获取物体的图像信息。再通过一定的处理，就能够得到物体立体信息的三维重建。

三、立体匹配技术的算法

1）相位匹配算法。相位匹配算法的发展时间比较短，在匹配算法中，相位是基元，对信号结构信息进行体现，同时能够抑制图像高频噪声。在并行处理中，可利用相位算法，能够获得亚像素精度的致密视差。建立相位匹配算法，需要首先进行某种假定，在像对中，认为各个对应点具有相同的局部相位。基于平移定理，在空间域当中，信号的平移，在频率域当中，产生的相位平移互成比例。而基于数学表达，分析频率域信号，能够帮助更好的分析区域。如果基于无限变化空间支撑，相位匹配算法可以利用处理带通滤波信号相位信息来获取像对间的视差。因此，在相位匹配算法中，相位相关法、相位差频率法是两个最为常用的方法。

2）区域匹配算法。如果两幅给定的图像相同，图像对空间的尺度较为相似。如果将图像对空间进行划分，得到的小图像块也与划分之前对应的图像更加形似。因此，在基于区域的匹配算法当中，主要是对局部窗口灰度信息相关程度加以利用，对于变化平缓、细节丰富的图像，匹配精度较高。在该方法中，通常将图像对空间划分为多个小图像块，或是将图像对空间尺度大小进行改变，以此来确定区域。区域匹配算法将基准图中待匹配点作为中心，进行窗口的创建。对该窗口的像素，利用相邻区域图像像素灰度进行表示。在对准图中，对像素相同区域进行寻找，并以其为中心，进行相同窗口的创建。对新建窗口的像素，同样将相邻区域像素相同的灰度值进行确定。在两个窗口之间，应当具有满足一定阈值条件的相似性。

四、立体匹配技术的难点及发展

在当前的立体匹配技术当中，在两幅或多幅图片当中，利用计算机对像对间的对应关系进行寻找，并且以此为基础，来判定二维图像信息，进而对三维重建加以生成。而在实际应用当中，匹配二维图像信息却面临着很大的难题，所采集到的画面信息，难免总会具有一定的问题，因此，在图片中对匹配点进行寻找更加困难。在选定的场景当中，在场景边缘地带，存在深度不连续区域。因此在采集这些图片当中，很容易存在像素不高、边缘不清晰的情况，从而使图像匹配的难度更大。由此可见，在立体匹配技术当中，仍然存在着很多的难点，对于计算机视觉的发展和应用也造成了较大的限制。因此，在未来的研究和发展当中，对于立体匹配技术及其算法，应当朝着更加高效、通用、快速、准确的方向迈进。就目前的发展现状来看，在立体匹配技术的未来发展当中，传统的双目视觉会进行转变，产生新的多目视觉，而过去的静态视觉也会朝着动态视觉进行转变。对于视觉计算中的难题，可以通过对信息输入的增加来进行处理。基于信息化时代的不断发展，立体匹配技术也会朝着智能化的方向发展，立体视觉研究方法也会更加注重模型、规则、知识等方面。此外，立体匹配算法也会朝着并行化的方向转变。其中，专用信号处理机制、并行流水线机制等，在立体匹配技术当中也得到了越来越广泛的应用，立体匹配系统的实用性将会越来越良好。对于立体匹配算法区域并行化，也会发挥出极大的促进作用，计算机视觉中的立体匹配技术也会取得更为良好的效果。

五、结论

视觉是人类一项基本的生理功能，人们通过研究对外界事物进行观察，能够对外界事物的具体形态进行观察，从而对物体的立体信息进行获取，并且掌握物体的大小、远近等信息。人类的视觉感知系统，可以看作是一个立体的感知系统。基于此，计算机视觉中的立体匹配技术得以建立和发展。通过将立体匹配技术与计算机技术的融合，能够帮助人类视觉对三维结构进行观察，从而更加便利的对物体信息进行获取。

参考文献：

[1] 曲少军，鞠李聃.计算机视觉中立体匹配技术的研究[J].科技资讯，2015，22：14-15.

作者简介：杨光新（1994-），女，山東聊城人，专业或研究方向：计算机科学与技术，指导教师：于振梅。