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融合多特征表示和超像素优化的双目立体匹配汇报人：2024-01-31

contents目录引言相关技术基础融合多特征表示方法超像素优化算法设计实验结果与分析结论与总结

引言01

立体视觉是计算机视觉领域的重要研究方向，双目立体匹配是其中的关键技术之一。在实际应用中，双目立体匹配技术广泛应用于三维重建、机器人导航、自动驾驶等领域。然而，传统的双目立体匹配方法存在匹配精度低、计算量大等问题，难以满足复杂场景下的应用需求。因此，研究融合多特征表示和超像素优化的双目立体匹配方法具有重要的理论意义和应用价值。研究背景与意义

通过对这两幅图像进行像素点匹配，可以计算出像素点之间的视差，进而获取场景的三维信息。双目立体匹配技术的核心问题是如何准确、快速地找到两幅图像中对应像素点的匹配关系。双目立体匹配是指通过模拟人类双眼视觉原理，利用两个相机从不同角度拍摄同一场景，获取场景的两幅图像。双目立体匹配技术概述

融合多特征表示和超像素优化的双目立体匹配方法，可以综合利用多种特征信息和超像素的优势，提高匹配的准确性和效率，为实际应用提供更好的技术支持。融合多特征表示是指将多种不同类型的特征进行融合，以提高匹配的准确性和鲁棒性。常用的特征包括颜色、纹理、形状等。超像素优化是指将图像中的像素点进行聚类，形成超像素，以减少匹配过程中的计算量，并提高匹配的精度。融合多特征表示与超像素优化方法

相关技术基础02

双目立体视觉原理视差与深度信息获取双目立体视觉通过左右两个相机拍摄同一场景，利用视差原理获取深度信息。相机标定与校正为保证双目立体视觉系统的准确性，需要对相机进行标定和校正，消除畸变和误差。双目立体匹配通过匹配左右相机拍摄的图像中的对应点，获取视差图，进而计算深度信息。

传统特征提取方法如SIFT、SURF、ORB等，这些方法通过提取图像的局部特征，如关键点、纹理等，用于后续的匹配和识别。深度学习方法利用深度神经网络提取图像特征，如卷积神经网络（CNN）等，可得到更丰富的特征表示。特征融合策略将不同特征进行融合，以提高特征的表示能力和鲁棒性。特征提取与表示方法

03超像素在立体匹配中的应用利用超像素分割结果对图像进行预处理，可提高立体匹配的效率和准确性。01超像素概念超像素是指将图像中相邻且具有相似性质的像素聚集在一起形成的小区域，可有效地降低图像处理的复杂度。02超像素分割算法如SLIC、SEEDS等，这些算法可根据颜色、纹理等特征将图像分割成多个超像素。超像素分割技术

局部立体匹配算法全局立体匹配算法深度学习方法性能评价指标立体匹配算法分类及性能评价指于窗口或局部区域的匹配方法，如SAD、SSD等。考虑整幅图像的匹配方法，如动态规划、图割等。基于深度神经网络的立体匹配方法，如MC-CNN、GC-Net等。包括匹配准确率、运行时间、内存消耗等，用于评估不同立体匹配算法的性能优劣。

融合多特征表示方法03

将RGB颜色空间转换为更适合立体匹配的颜色空间，如HSV、Lab等。颜色空间转换颜色直方图颜色矩统计图像中颜色的分布情况，形成颜色直方图作为颜色特征。通过计算颜色的一阶矩、二阶矩和三阶矩来描述颜色的分布特征。030201颜色特征提取与表示

灰度共生矩阵统计图像中灰度值的空间关系，形成灰度共生矩阵来描述纹理特征。Gabor滤波器使用Gabor滤波器提取图像中的纹理特征，包括纹理的方向、尺度和频率等。局部二值模式（LBP）通过比较像素点与邻域像素点的灰度值大小关系来描述纹理特征。纹理特征提取与表示030201

123使用边缘检测算法提取图像中的边缘信息，作为形状特征。边缘检测通过轮廓提取算法获取目标的轮廓信息，描述目标的形状特征。轮廓提取计算目标的矩形度、圆形度等形状参数来描述形状特征。矩形度、圆形度等形状参数形状特征提取与表示

串行融合并行融合加权融合特征选择多特征融合策略将不同特征按照一定的顺序进行融合，形成新的特征向量。根据不同特征的重要程度，给每个特征分配不同的权重，然后进行加权融合。将不同特征进行并行处理，然后将处理结果进行融合。从多个特征中选择出最重要的特征进行融合，以降低特征维度和计算复杂度。

超像素优化算法设计04

经典超像素分割算法概述01SLIC、ERGC、SEEDS等算法的原理和特点。针对双目立体匹配的改进思路02引入边缘保持、颜色空间转换等策略，提高超像素分割的准确性和鲁棒性。超像素分割质量评价指标03介绍常用的超像素分割质量评价指标，如边界召回率、欠分割误差等。超像素分割算法选择及改进思路

阐述基于超像素的局部立体匹配算法的基本原理和流程。局部立体匹配算法原理匹配代价计算与聚合视差图生成与优化介绍匹配代价计算方法和聚合策略，如基于颜色、纹理等特征的匹配代价计算，以及基于超像素的代价聚合。阐述视差图生