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立體視覺特徵點比對演算法分析與實現
  • 發布年度:2011
  • 主要類別:駕駛輔助
  • 次要類別:論文
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    近年來,立體視覺技術逐漸被應用在車輛安全領域,利用立體視覺的原理得到以目標深度為主的資訊,進而偵測障礙物與道路狀況,以確保行車安全。在立體視覺演算法流程中,兩張影像的特徵點比對技術為深度影像準確與否的關鍵技術,本研究擬透過多個不同特徵點比對演算法之實現,歸納出最佳的特徵點比對流程,並以Tsukuba標準測試圖分析各演算法錯誤匹配像素百分率(Percentage of Bad Matching, PBM),得到特徵點比對效果。結果指出,採用像素灰階差的絕對值(Absolute Intensity Differences, AD)建構的比對代價,再以BT法與前景膨脹濾除處理優化比對代價後,以置信度傳遞法(Belief Propagation, BP)[1],並結合Potts模型的平滑性限制條件進行訊息更新與疊代,最後以相似點濾除與孤立點濾除處理,可得到最佳特徵點比對效果。由執行結果可知,於第5次疊代時,PBM即可降至5.5 %。利用本研究之演算法可有效降低PBM,提高深度資訊正確率,有助於提升立體視覺相關系統效能。

    關鍵詞:立體視覺、特徵點比對、置信度傳遞法