立體匹配作為計(jì)算機(jī)視覺中的基本挑戰(zhàn),其任務(wù)是獲得左右圖片中像素的對(duì)應(yīng)關(guān)系,計(jì)算出視差圖。在過去的很長一段時(shí)間,科研人員都在提高立體匹配算法的精度和速度上不斷探索。近年來,深度學(xué)習(xí)技術(shù)快速發(fā)展,在計(jì)算機(jī)視覺的諸多領(lǐng)域中獲得了巨大成功,例如語義分割,物體檢測(cè),圖像識(shí)別等。現(xiàn)如今深度學(xué)習(xí)在立體匹配上取得了成功的應(yīng)用�；谏疃葘W(xué)習(xí)的立體匹配是將傳統(tǒng)立體匹配方法的四個(gè)步驟,包括代價(jià)計(jì)算、代價(jià)聚合、視差計(jì)算和視差細(xì)化,融入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中。在KITTI數(shù)據(jù)集上,大多數(shù)排名靠前的方法都是基于深度學(xué)習(xí)的方法。但是在Middlebury數(shù)據(jù)集上,這些方法卻表現(xiàn)的不好。因?yàn)镵ITTI數(shù)據(jù)集采集于室外場(chǎng)景,而Middlebury數(shù)據(jù)集采集于室內(nèi)場(chǎng)景。而目前學(xué)術(shù)界還缺少一個(gè)大型的室內(nèi)場(chǎng)景立體匹配數(shù)據(jù)集。為了彌補(bǔ)室內(nèi)場(chǎng)景立體匹配數(shù)據(jù)集的缺少,本文搭建了一個(gè)雙相機(jī)-單投影儀的結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)來采集室內(nèi)場(chǎng)景立體匹配數(shù)據(jù)集。通過這個(gè)數(shù)據(jù)集對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)化訓(xùn)練能提高網(wǎng)絡(luò)模型在室內(nèi)場(chǎng)景立體匹配數(shù)據(jù)集的泛化能力。首先完成結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)的標(biāo)定,和單相機(jī)-單投影儀的系統(tǒng)不同,本文的結(jié)構(gòu)光系統(tǒng)不需要進(jìn)行相對(duì)復(fù)雜的投影儀標(biāo)定,只需要進(jìn)行相...

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

圖1.1雙目立體視覺法的模型

圖1.2雙目立體視覺相機(jī)模型

圖1.3對(duì)極幾何Fig1.3Epipolargeometry

圖1.4結(jié)構(gòu)光法原理圖

本文編號(hào)：3889845