【摘要】：隨著計(jì)算機(jī)視覺和人工智能技術(shù)的持續(xù)發(fā)展,3D視覺逐漸成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn),如何提供準(zhǔn)確、可靠的深度信息是3D視覺技術(shù)的一個(gè)核心問題。3D視覺技術(shù)廣泛應(yīng)用于移動(dòng)機(jī)器人導(dǎo)航、物體識別以及行人跟蹤等領(lǐng)域,這些應(yīng)用領(lǐng)域除了對深度信息有較高的精度要求外,還需要算法具有實(shí)時(shí)性。本論文以主動(dòng)式雙目匹配算法為研究對象,以提升深度相機(jī)輸出深度信息的魯棒性和精度為目標(biāo),重點(diǎn)針對聚類算法、雙目匹配算法以及算法的FPGA(Field Programmable Gate Array,現(xiàn)場可編程門陣列)設(shè)計(jì)進(jìn)行了深入的分析與研究,本文的主要工作如下:1.聚類算法研究。使用機(jī)器學(xué)習(xí)中的聚類算法對雙目圖像中每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行分類,提取特征,并映射成二值化的特征向量,再利用特征向量計(jì)算代價(jià)值。根據(jù)雙目匹配的具體應(yīng)用選擇合適的算法框架,設(shè)計(jì)聚類算法流程,優(yōu)化算法參數(shù),并設(shè)計(jì)相應(yīng)的聚類效果評估方法。2.主動(dòng)式雙目匹配算法研究。針對主動(dòng)式雙目匹配算法的特點(diǎn),選擇局部匹配算法作為算法基礎(chǔ),利用視差傳播算法提高算法在結(jié)構(gòu)光紋理較弱處(圖像邊緣、遠(yuǎn)處物體)的匹配完整度,改進(jìn)傳統(tǒng)亞像素插值使用的雙線性插值方法,減少三維點(diǎn)云的分布不均勻情況。3.匹配算法的FPGA設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)。主動(dòng)式雙目匹配算法的運(yùn)算量比較大,一般的運(yùn)算平臺(tái)無法達(dá)到實(shí)時(shí)輸出深度信息的要求,FPGA有強(qiáng)大的并行運(yùn)算能力,可以對算法進(jìn)行加速。針對FPGA運(yùn)算的特點(diǎn),對算法進(jìn)行重新設(shè)計(jì),使匹配算法在嵌入式平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)輸出。4.匹配算法精度評估方案設(shè)計(jì)與實(shí)驗(yàn)研究。設(shè)計(jì)、搭建主動(dòng)式雙目相機(jī)圖像采集裝置,采集數(shù)據(jù)集。設(shè)計(jì)能夠有效評估主動(dòng)式雙目匹配算法精度的評估方法,評估、對比幾種匹配算法的效果與精度。
【學(xué)位授予單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.41;TN791
【圖文】：

蘆古，詩悘醇辨．解Ｖ媜ｒ桶逡逑圖２－１消除灰度差前后互維點(diǎn)云對比圖逡逑如圖２－１所示，用上文中提到的方法消除左、右圖像的灰度值差異后，Ｈ維逡逑重建出的點(diǎn)云平面（圖２－１中右圖）起伏明顯減小，跳動(dòng)精度得到提升。點(diǎn)云平逡逑面上空洞基本消失，匹配完整度也有所提高。逡逑本章聚焦于無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)［２４］算法中的聚類算法［２５］的研究，通過雙目視覺逡逑８逡逑

過復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法計(jì)算，可Ｗ極大地提高算法運(yùn)行速度。逡逑

本文編號：2712724