曲少軍 鞠李聃

摘 要：計算機視覺研究的目的是為了實現(xiàn)人類視覺的功能，也就是利用二維影像來實現(xiàn)對客觀世界三維場景的感知與理解。立體匹配技術(shù)是計算機視覺研究領(lǐng)域中最基本、最關(guān)鍵和最難徹底解決的問題之一。對這一技術(shù)進行研究可以使通過像點獲取距離信息以及實現(xiàn)三維立體再現(xiàn)目標成為可能。因此，計算機視覺下的立體匹配技術(shù)是今后該領(lǐng)域研究的一個重點方向?；谟嬎銠C視覺下，文章主要介紹了立體匹配技術(shù)的相關(guān)內(nèi)容、原理、主要算法及其未來發(fā)展的趨勢。

關(guān)鍵詞：立體匹配技術(shù) 計算機視覺 原理 算法 發(fā)展趨勢

中途分類號：TP391.41 文獻識別碼：A 文章編號：1672-3791（2015）08（a）-0014-02

計算機等科學技術(shù)的飛速發(fā)展，使得其在人類視覺系統(tǒng)領(lǐng)域內(nèi)得到了廣泛的應(yīng)用，并對人類肉眼觀察難以看到的一些東西具有一定的輔助作用。其在人類視覺研究中所具有的巨大價值和意義使得其逐漸成為眾人所追捧的一門技術(shù)。人們對視覺技術(shù)的不斷探索，促使人們將視覺技術(shù)與計算機技術(shù)良好的融合在一起。立體匹配技術(shù)作為兩者結(jié)合的產(chǎn)物，在計算機視覺下，研究立體匹配技術(shù)可以取得較好的成果。

1 立體匹配技術(shù)內(nèi)容介紹

立體視覺是興起于20世紀60年代中期的一門交叉性學科，對計算機視覺下，立體匹配技術(shù)的研究具有是十分重要的意義。它研究的主要內(nèi)容是在借助成像技術(shù)的前提下，如何從圖像中獲取場景內(nèi)物體的距離信息。實踐證明，立體視覺在很多領(lǐng)域內(nèi)都具有較大的應(yīng)用價值，例如三維測量學、微操作系統(tǒng)的檢測與控制以及虛擬現(xiàn)實等。實現(xiàn)立體視覺的基本方法是采用兩個或多個視點對同一物體目標進行觀察，以獲取一組不同視角下的圖像信息，然后利用視覺成像原理計算出不同圖像中對應(yīng)像素間的相位信息，進而對物體目標的空間位置進行較為準確的推斷。

立體視覺進行匹配的過程主要分為兩步。第一，在兩個或多個點中找出其之間的對應(yīng)關(guān)系，并在此基礎(chǔ)上計算出各個點處的視差。第二，根據(jù)得出的視差信息借助一定的投影設(shè)備，將原始場景畫面進行還原，在成像模型已知的前提下，可以直接通過對對應(yīng)點所蘊含的視差信息進行恢復，進而完成圖像信息的三維重建。由此可以看出，找出匹配的對應(yīng)點是立體匹配技術(shù)中的關(guān)鍵。

2 立體匹配技術(shù)的原理

立體畫也稱為三維立體畫，它不是一種圖像，而是一種技術(shù)，一種使人們可以從三維立體圖中獲得二維平面圖信息的技術(shù)。三維立體圖是由一組相同的二維圖片按照一定順序大量堆積而成，所以其具有立體性效果。在正常情況下，通過人類肉眼觀察，三維立體圖像表面似乎毫無規(guī)則，但若借助一些特殊的技術(shù)和一些高科技的觀察設(shè)備進行合理的觀察，人們就可以看到一組井然有序的、神奇美妙的圖片。

人類眼睛觀察物體大致遵循以下原理，即當人類利用左、右眼對其所在的空間平面進行觀察的時候，人們能夠看到的都只是一些雜亂無序的圖片。然而，當人類將左、右眼重新聚焦或是在觀察畫面過程中呈現(xiàn)出一定的層次感，那么人類左、右眼觀察到的這組重復的畫面在經(jīng)過人腦識別以后，這些畫面之間便會存在一定的距離差異，進而在人腦中形成一種立體感。

立體匹配技術(shù)正是基于人眼觀察事物的原理，并且從兩個不同的方向?qū)κ挛镞M行觀察，以從中獲得目標圖像的信息，然后通過對其進行一定的處理，最終獲得三維重建的物體立體信息技術(shù)。

3 立體匹配技術(shù)主要算法

3.1 基于區(qū)域的匹配算法

對于給定場景一樣的兩幅圖像，其尺度上圖像對空間具有很大的相似性。若將圖像對空間劃分為許多個小圖像塊，那么每一個小圖像塊與劃分前對應(yīng)的圖像相比都更為相似。由此可見，基于區(qū)域匹配算法的實質(zhì)就是利用局部窗口之間灰度信息之間的相關(guān)程度，這種算法在細節(jié)較為豐富且變化較為平緩的地方可以達到較高的匹配精度。區(qū)域匹配算法對區(qū)域的確定通常是通過將圖像對空間劃分為許多個小圖像塊，或是通過改變圖像對空間尺度的大小來實現(xiàn)。基于區(qū)域的匹配算法，以基準圖中的待匹配點作為中心創(chuàng)建一個窗口，并用相鄰區(qū)域圖像像素的灰度值分布來表示該窗口的像素，接著在對準圖中尋找像素與之相同的區(qū)域，再以其為中心創(chuàng)建一個相同的窗口，并同樣將其相鄰區(qū)域范圍內(nèi)像素與之相同的灰度值分布來作為該窗口的像素，這兩個窗口之間的相似性必須能夠滿足一定的閾值條件。

3.2 基于相位的匹配算法

與其他兩種算法相比，基于相位的匹配算法起步較晚，是近二十年才逐漸發(fā)展起來的。相位作為匹配算法中的基元，具有反映信號結(jié)構(gòu)信息的功能，同時對圖像的高頻噪聲還具有很好的抑制作用。相位匹配算法適用于并行處理，并能獲取到精度為亞像素級別的致密視差。基于相位的匹配算法是在一種假定的基礎(chǔ)之上建立的，這種假定認為像對中各對應(yīng)點的局部相位是相等的。從平移定理的角度分析，信號在空間域中的平移能夠在頻率域上產(chǎn)生相互成比例的相位平移。從數(shù)學表達的角度來看，頻率域信號的分析更有助于區(qū)域的分析。從變換空間支撐為無限的角度考慮，通?；谙辔坏钠ヅ渌惴▽ο駥﹂g視差的獲取是通過對帶通濾波信號的相位信息進行處理而實現(xiàn)。相位差頻率法和相位相關(guān)法是基于相位的匹配算法中最常采用的兩種方法。

4 計算機視覺下立體匹配技術(shù)難點及發(fā)展趨勢分析

現(xiàn)階段的立體匹配技術(shù)主要是通過計算機來尋找所采集到的兩幅或多幅圖片中各像對之間的對應(yīng)關(guān)系，然后根據(jù)這些關(guān)系對二維圖像信息進行判定，最終生成三維重建。但在這一過程中，二維圖像信息的匹配卻面臨重重困難，導致采集到的畫面信息存在瑕疵，使得尋找圖片匹配點的難度大大增加；選定場景中一些深度不連續(xù)的區(qū)域大多處于場景的邊緣地帶，而這些位置的圖片采集容易出現(xiàn)邊緣不清晰、像素不高等問題，又進一步給圖像匹配帶來了一定的難度等。

根據(jù)以上分析可知，目前的立體匹配技術(shù)在技術(shù)方面存在很多難點，而這些難點都在很大程度上限制了其在計算機技術(shù)領(lǐng)域中的應(yīng)用和發(fā)展。因此，設(shè)計出準確、高效、快速、通用性強的立體匹配技術(shù)及其算法已成為其未來發(fā)展與研究的重點方向。

結(jié)合當前情況分析，可以大致推斷出立體匹配技術(shù)接下來的發(fā)展方向主要體現(xiàn)在以下幾方面。第一，逐漸由傳統(tǒng)的雙目視覺轉(zhuǎn)變?yōu)槎嗄恳曈X，由靜態(tài)視覺轉(zhuǎn)變?yōu)閯討B(tài)視覺，并通過增加信息的輸入來降低視覺計算的難度。第二，在信息化時代的影響下，逐漸向著智能化的方向發(fā)展，并在基于知識、規(guī)則和模型的基礎(chǔ)上制定出立體視覺研究方法。第三，立體匹配算法逐漸并行化。隨著并行流水線機制和專用的信號處理機制在立體匹配技術(shù)中應(yīng)用的越來越廣泛和越來越成熟，不僅立體匹配系統(tǒng)會越來越具有實用性，而且會在很大程度上引導立體匹配算法區(qū)域并行化。

5 結(jié)語

通過眼睛的觀看人們可以感受到外界事物的存在，可以看到外界有形事物的具體形態(tài)，可以清楚的了解到事物的立體信息，可以看到事物距離的遠近。所以從某種角度而言，人類視覺感知系統(tǒng)就是一個立體感知系統(tǒng)。根據(jù)文章分析，計算機視覺下的立體匹配技術(shù)正是基于人眼視覺觀察物體的原理。因此，將計算機技術(shù)與立體匹配技術(shù)進行完美的融合，不僅有助于人類視覺可以觀察到物體三維結(jié)構(gòu)中信息這一目標的實現(xiàn)，而且能夠幫助人們更加容易的獲取到物體的信息。

參考文獻

[1] 裴聰.基于計算機視覺中雙目立體匹配技術(shù)研究[D].鎮(zhèn)江：江蘇大學，2010.

[2] 郭龍源.計算機視覺立體匹配相關(guān)理論與算法研究[D].南京：南京理工大學，2009.

[3] 侯小麗.立體視覺中的立體匹配技術(shù)研究的現(xiàn)狀與展望綜述[J].太原城市職業(yè)技術(shù)學院學報，2008（12）：162-163.