2017级毕业设计-基于双目图像分割的区域匹配技术的研究.doc

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 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，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 information,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 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 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 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 o