多測度信息融合下立體匹配算法的深度剖析與創(chuàng)新實踐一、引言1.1研究背景與意義在計算機視覺領(lǐng)域中，立體匹配算法是一項至關(guān)重要的研究方向，其目的是從兩個或多個不同視角的圖像中恢復(fù)出場景的深度信息，進而實現(xiàn)三維重建、機器人導(dǎo)航、自動駕駛等高級應(yīng)用。隨著科技的不斷進步，這些應(yīng)用場景對立體匹配算法的精度、實時性和魯棒性提出了越來越高的要求。自動駕駛作為當前交通領(lǐng)域的熱門研究方向，對環(huán)境感知的準確性和實時性要求極高。立體匹配算法通過處理車載攝像頭采集的圖像，能夠為自動駕駛系統(tǒng)提供車輛周圍環(huán)境的深度信息，幫助車輛準確識別道路、障礙物和其他交通參與者的位置與距離，從而實現(xiàn)安全、高效的行駛決策。例如，在車輛行駛過程中，準確的深度信息可以使自動駕駛系統(tǒng)及時檢測到前方障礙物，并做出合理的制動或避讓決策，有效避免碰撞事故的發(fā)生。據(jù)相關(guān)研究表明，配備高精度立體匹配算法的自動駕駛車輛，其事故發(fā)生率相較于傳統(tǒng)車輛顯著降低。機器人導(dǎo)航同樣依賴于精確的立體匹配算法。在復(fù)雜的室內(nèi)或室外環(huán)境中，機器人需要通過視覺系統(tǒng)獲取周圍環(huán)境的三維信息，以實現(xiàn)自主導(dǎo)航和避障功能。通過立體匹配算法，機器人能夠感知自身與周圍物體的距離和位置關(guān)系，從而規(guī)劃出安全、高效的移動路徑。例如，在物流倉儲場景中，移動機器人利用立體匹配技術(shù)識別貨物和貨架的位置，實現(xiàn)自動搬運和存儲任務(wù)，大大提高了物流效率。然而，傳統(tǒng)的立體匹配算法在面對復(fù)雜場景時往往存在局限性。例如，基于區(qū)域的匹配算法易受光照變化、噪聲等因素的影響，導(dǎo)致匹配精度下降；基于特征的匹配算法雖然對圖像變形和遮擋具有較好的魯棒性，但特征提取過程復(fù)雜，且可能丟失一些重要的細節(jié)信息。為了克服這些問題，多測度信息融合的立體匹配算法應(yīng)運而生。多測度信息融合的立體匹配算法通過綜合利用多種不同類型的信息，如灰度信息、梯度信息、顏色信息等，能夠更全面地描述圖像特征，從而提高匹配的準確性和魯棒性。不同測度信息之間具有互補性，能夠在不同的場景條件下發(fā)揮各自的優(yōu)勢。例如，灰度信息在紋理豐富的區(qū)域表現(xiàn)較好，而梯度信息則對邊緣特征更為敏感，顏色信息可以提供額外的語義信息。將這些信息融合在一起，可以有效提升立體匹配算法在復(fù)雜場景下的性能。此外，多測度信息融合還可以增強算法對遮擋和噪聲的魯棒性。在實際應(yīng)用中，圖像往往會受到遮擋和噪聲的干擾，單一測度信息可能無法準確描述圖像特征，導(dǎo)致匹配錯誤。而通過融合多種測度信息，算法可以從多個角度對圖像進行分析，減少遮擋和噪聲對匹配結(jié)果的影響，提高算法的可靠性。綜上所述，多測度信息融合的立體匹配算法在計算機視覺領(lǐng)域具有重要的研究價值和廣泛的應(yīng)用前景。通過深入研究和優(yōu)化該算法，可以為自動駕駛、機器人導(dǎo)航等實際應(yīng)用提供更準確、可靠的深度信息，推動相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)發(fā)展和應(yīng)用創(chuàng)新，具有深遠的社會和經(jīng)濟意義。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀立體匹配算法作為計算機視覺領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，一直是國內(nèi)外學(xué)者研究的重點。近年來，隨著計算機技術(shù)和傳感器技術(shù)的飛速發(fā)展，多測度信息融合的立體匹配算法取得了顯著的研究進展。在國外，早期的研究主要集中在基于單一測度信息的立體匹配算法上。例如，基于灰度信息的SumofAbsoluteDifferences(SAD)算法和SumofSquaredDifferences(SSD)算法，通過計算圖像塊之間的灰度差異來尋找匹配點，這類算法計算簡單，但對光照變化和噪聲較為敏感。隨著研究的深入，學(xué)者們開始探索多測度信息融合的方法。例如，[國外學(xué)者姓名1]提出將顏色信息和梯度信息與灰度信息相結(jié)合，通過構(gòu)建多特征融合的匹配代價函數(shù)，提高了算法在復(fù)雜場景下的匹配精度。實驗結(jié)果表明，該方法在紋理豐富和光照變化的場景中，能夠有效減少誤匹配點的數(shù)量，提升了深度信息的準確性。[國外學(xué)者姓名2]則從特征提取的角度出發(fā)，利用尺度不變特征變換(Scale-InvariantFeatureTransform，SIFT)和加速穩(wěn)健特征(Speeded-UpRobustFeatures，SURF)等特征提取算法獲取圖像的特征信息，并與其他測度信息融合進行立體匹配。這種方法在圖像存在旋轉(zhuǎn)、尺度變化等情況下，依然能夠保持較好的匹配性能，為解決復(fù)雜場景下的立體匹配問題提供了新的思路。在國內(nèi)，相關(guān)研究也在不斷推進。一些學(xué)者致力于改進傳統(tǒng)的立體匹配算法，通過融合多測度信息來提升算法性能。比如，[國內(nèi)學(xué)者姓名1]提出了一種基于局部二值模式(LocalBinaryPattern，LBP)特征和灰度信息融合的立體匹配算法。該算法利用LBP特征對紋理信息的敏感特性，與灰度信息互補，增強了對紋理復(fù)雜場景的適應(yīng)性。在實驗中，該算法在Middlebury數(shù)據(jù)集上的平均誤差率相較于傳統(tǒng)算法降低了[X]%，展現(xiàn)出了更好的匹配效果。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起，國內(nèi)學(xué)者也開始將其應(yīng)用于多測度信息融合的立體匹配算法中。[國內(nèi)學(xué)者姓名2]等人提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)的多測度信息融合模型，該模型能夠自動學(xué)習(xí)不同測度信息之間的關(guān)聯(lián)和權(quán)重，實現(xiàn)了更高效的信息融合。實驗結(jié)果表明，該模型在KITTI數(shù)據(jù)集上的精度達到了[X]%，在實時性和準確性方面都取得了較好的平衡，為立體匹配算法的發(fā)展開辟了新的方向。盡管多測度信息融合的立體匹配算法取得了一定的成果，但當前研究仍存在一些不足之處。一方面，不同測度信息的融合方式和權(quán)重分配缺乏統(tǒng)一的理論指導(dǎo)，大多依賴于經(jīng)驗和實驗調(diào)試，這使得算法的通用性和可擴展性受到限制。另一方面，在面對復(fù)雜場景，如嚴重遮擋、反光、低紋理等情況時，算法的魯棒性仍有待提高。此外，隨著對實時性要求的不斷提高，如何在保證匹配精度的前提下，進一步降低算法的計算復(fù)雜度，也是亟待解決的問題。1.3研究內(nèi)容與創(chuàng)新點本文主要聚焦于多測度信息融合的立體匹配算法，深入探索如何通過融合多種測度信息，提升算法在復(fù)雜場景下的匹配精度、實時性和魯棒性。具體研究內(nèi)容包括：多測度信息的選擇與分析：系統(tǒng)地研究灰度信息、梯度信息、顏色信息以及其他潛在的圖像特征信息，如紋理信息、相位信息等在立體匹配中的特性和優(yōu)勢。通過理論分析和實驗驗證，明確不同測度信息在不同場景條件下對匹配結(jié)果的影響，為后續(xù)的信息融合提供堅實的理論依據(jù)。例如，深入研究在光照變化劇烈的場景中，顏色信息如何與灰度信息相互補充，以提高匹配的準確性；在紋理匱乏的區(qū)域，相位信息如何輔助梯度信息來準確識別邊緣特征，從而實現(xiàn)更精準的匹配。融合策略的設(shè)計與優(yōu)化：設(shè)計創(chuàng)新的多測度信息融合策略，致力于解決不同測度信息的融合方式和權(quán)重分配問題。摒棄傳統(tǒng)依賴經(jīng)驗和實驗調(diào)試的方法，引入基于機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)權(quán)重分配機制。通過大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，讓模型自動學(xué)習(xí)不同測度信息在各種場景下的重要程度，實現(xiàn)動態(tài)的權(quán)重調(diào)整。例如，構(gòu)建基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的融合模型，利用反向傳播算法優(yōu)化權(quán)重，使模型能夠根據(jù)輸入圖像的特點自動確定各測度信息的最佳融合比例，從而提高算法的通用性和自適應(yīng)性。算法的優(yōu)化與加速：在保證匹配精度的前提下，對多測度信息融合的立體匹配算法進行全面優(yōu)化，降低其計算復(fù)雜度，提高實時性。采用并行計算技術(shù)，如利用圖形處理器（GPU）的并行計算能力，實現(xiàn)算法的并行化處理，加速匹配過程。同時，結(jié)合數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和算法流程改進，減少不必要的計算步驟。例如，采用高效的數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)，快速訪問和處理圖像數(shù)據(jù)；優(yōu)化匹配代價計算過程，避免重復(fù)計算，從而在不損失精度的情況下顯著提高算法的運行速度。復(fù)雜場景下的性能驗證：使用Middlebury、KITTI等標準數(shù)據(jù)集以及實際采集的復(fù)雜場景圖像，對所提出的算法進行嚴格的性能驗證。在實驗中，重點評估算法在嚴重遮擋、反光、低紋理等復(fù)雜場景下的匹配精度、魯棒性和實時性。通過與傳統(tǒng)立體匹配算法以及其他先進的多測度融合算法進行對比分析，全面驗證本文算法的有效性和優(yōu)越性。例如，在KITTI數(shù)據(jù)集的復(fù)雜道路場景中，對比不同算法在車輛遮擋、路面反光等情況下的深度估計精度，直觀展示本文算法在復(fù)雜場景下的優(yōu)勢。本文的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：多測度選擇的創(chuàng)新性：首次提出將相位信息與傳統(tǒng)的灰度、梯度、顏色信息相結(jié)合的多測度組合方式。相位信息對圖像的結(jié)構(gòu)變化非常敏感，能夠在低紋理和復(fù)雜光照場景下提供獨特的特征描述，與其他信息形成良好的互補，為立體匹配提供更全面、準確的特征表達。融合策略的創(chuàng)新：基于深度學(xué)習(xí)的自適應(yīng)融合策略，通過構(gòu)建端到端的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，自動學(xué)習(xí)不同測度信息之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)和權(quán)重分配。該模型能夠根據(jù)輸入圖像的場景特征動態(tài)調(diào)整融合權(quán)重，相較于傳統(tǒng)的固定權(quán)重融合方法，具有更強的自適應(yīng)性和泛化能力，有效提升了算法在各種復(fù)雜場景下的性能。算法優(yōu)化的創(chuàng)新：提出一種基于稀疏表示和并行計算的混合加速策略。通過對圖像進行稀疏表示，減少數(shù)據(jù)量，降低計算復(fù)雜度；同時結(jié)合GPU并行計算技術(shù)，實現(xiàn)算法的高效并行處理。這種混合加速策略在保證匹配精度的前提下，顯著提高了算法的運行速度，為實時性要求較高的應(yīng)用場景提供了可能。二、立體匹配算法基礎(chǔ)理論2.1立體匹配基本原理立體匹配作為計算機視覺領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)，其核心任務(wù)是從兩個或多個不同視角的圖像中，準確找出對應(yīng)點，進而恢復(fù)場景的深度信息。這一過程模仿了人類視覺系統(tǒng)中雙眼感知深度的原理。人類視覺系統(tǒng)中，左右眼觀察同一物體時，由于雙眼位置存在差異，所看到的圖像會有微小的不同，這種差異被稱為視差。通過大腦對左右眼圖像的處理和分析，人類能夠根據(jù)視差來感知物體的深度和距離，從而實現(xiàn)對三維空間的認知。在計算機視覺中，立體匹配同樣基于視差原理來實現(xiàn)。假設(shè)空間中有一點M，它在兩個攝像機的成像面上分別投影為m_l和m_r，這兩個投影點m_l和m_r被稱為對應(yīng)點。通過一系列算法和計算，找到這些對應(yīng)點的過程就是立體匹配。而視差d則定義為這兩個對應(yīng)點在圖像中的位置差異，通常在平行式立體視覺模型中，由于兩攝像機光軸互相平行，視差矢量退化為標量，即視差主要體現(xiàn)在水平方向上的位置差。根據(jù)三角測量原理，視差與物體的深度之間存在著明確的數(shù)學(xué)關(guān)系。在簡單的雙目立體視覺模型中，已知兩個攝像機的焦距f以及它們之間的基線距離b，對于圖像中的某一像素點，其視差d與該點所對應(yīng)的空間點的深度z滿足公式z=\frac{b\timesf}ssmcceo。從這個公式可以看出，視差d越大，對應(yīng)的深度z越小，即物體離攝像機越近；反之，視差越小，物體離攝像機越遠。因此，通過準確計算視差，就能夠獲取場景中各個點的深度信息，進而實現(xiàn)三維重建等高級應(yīng)用。在實際應(yīng)用中，立體匹配算法通常需要解決以下幾個關(guān)鍵問題：匹配基元的選?。浩ヅ浠侵赣糜谄ヅ涞膱D像特征。常見的匹配基元包括像素點、特征點（如角點、邊緣點等）、圖像塊以及基于特定算法提取的特征描述子等。不同的匹配基元具有不同的特性和適用場景。例如，像素點是最基本的匹配基元，但由于其信息單一，在復(fù)雜場景下容易受到噪聲和光照變化的影響，導(dǎo)致匹配不準確；特征點則具有較強的穩(wěn)定性和獨特性，對圖像的旋轉(zhuǎn)、尺度變化等具有一定的魯棒性，適用于特征較為明顯的場景；圖像塊包含了一定區(qū)域內(nèi)的像素信息，能夠提供更多的上下文信息，在紋理豐富的區(qū)域表現(xiàn)較好。相似性測度的確定：為了確定兩個圖像中的對應(yīng)點，需要一種度量準則來衡量點與點之間的相似性，即相似性測度。相似性測度的選擇直接影響著匹配的準確性和可靠性。常見的相似性測度有灰度絕對值差（AD，AbsoluteDifferences）、灰度絕對值差之和（SAD，SumofAbsoluteDifferences）、歸一化相關(guān)系數(shù)（NCC，NormalizedCross-correlation）、互信息（MI，MutualInformation）法、Census變換（CT，CensusTransform）法等。例如，SAD算法通過計算兩個圖像塊對應(yīng)像素灰度值的絕對值差之和來衡量相似性，計算簡單直觀，但對光照變化敏感；NCC算法則通過計算兩個圖像塊的歸一化相關(guān)系數(shù)來度量相似性，對光照變化具有一定的魯棒性，但計算復(fù)雜度較高。匹配約束條件的應(yīng)用：由于立體匹配是一個從二維圖像恢復(fù)三維信息的“逆”過程，存在著不確定性，為了避免誤匹配和有效解決這種“病態(tài)”問題，需要引入一系列匹配約束條件。常見的約束條件包括極線約束、唯一性約束、視差連續(xù)性約束、順序一致性約束等。極線約束利用了立體視覺系統(tǒng)中兩個攝像機的幾何關(guān)系，將對應(yīng)點的搜索范圍限制在極線上，大大減少了匹配的搜索空間，提高了匹配效率；唯一性約束要求一幅圖像中的每個點在另一幅圖像中只能有一個對應(yīng)點，避免了一對多的錯誤匹配；視差連續(xù)性約束假設(shè)相鄰像素的視差變化是連續(xù)的，在平滑區(qū)域能夠有效減少噪聲和誤匹配的影響；順序一致性約束則保證了在同一掃描線上，左右圖像中對應(yīng)點的順序是一致的，有助于處理遮擋等復(fù)雜情況。優(yōu)化算法的運用：在實際的成像過程中，圖像往往會受到遮擋、低紋理區(qū)、重復(fù)紋理、噪聲等復(fù)雜因素的影響，使得僅僅依靠相似性測度和匹配約束難以得到理想的匹配效果。因此，需要運用優(yōu)化算法對匹配結(jié)果進行進一步處理和優(yōu)化。常見的優(yōu)化算法包括動態(tài)規(guī)劃、遺傳算法、模擬退火、圖割算法、置信度傳播算法等。例如，動態(tài)規(guī)劃算法通過將匹配問題分解為多個子問題，并利用子問題之間的重疊性質(zhì)，高效地求解最優(yōu)匹配路徑，能夠在一定程度上解決遮擋和視差不連續(xù)的問題；圖割算法則將立體匹配問題轉(zhuǎn)化為圖論中的最小割問題，通過尋找最小割來得到最優(yōu)的視差分配，在處理復(fù)雜場景時表現(xiàn)出較好的性能。2.2常見立體匹配算法類型立體匹配算法種類繁多，根據(jù)其實現(xiàn)原理和策略的不同，可大致分為基于局部窗口的算法、基于全局能量最小化的算法以及基于特征的算法。這些算法在不同的場景下各有優(yōu)劣，下面將對它們進行詳細的介紹和分析。2.2.1基于局部窗口的算法基于局部窗口的算法是一類較為基礎(chǔ)且應(yīng)用廣泛的立體匹配算法，其核心思想是在圖像中選取一定大小的窗口，通過比較左右圖像中對應(yīng)窗口內(nèi)的像素信息來計算匹配代價，從而確定視差。這類算法的計算過程相對直觀，以SumofAbsoluteDifferences（SAD）算法和SumofSquaredDifferences（SSD）算法為典型代表。SAD算法通過計算左右圖像中對應(yīng)窗口內(nèi)像素灰度值的絕對值差之和來衡量匹配程度。具體而言，對于左圖像中的一個窗口W_l和右圖像中對應(yīng)位置且視差為d的窗口W_r，SAD算法的匹配代價C_{SAD}(x,y,d)計算公式為：C_{SAD}(x,y,d)=\sum_{(i,j)\inW}|I_l(x+i,y+j)-I_r(x+i+d,y+j)|其中，(x,y)為窗口中心像素的坐標，I_l和I_r分別表示左、右圖像的灰度值，W為窗口內(nèi)像素的集合。該算法計算簡單，易于實現(xiàn)，在紋理豐富、光照變化較小的場景下，能夠快速準確地找到匹配點，得到較為可靠的視差結(jié)果。然而，SAD算法對噪聲較為敏感，當圖像中存在噪聲干擾時，窗口內(nèi)像素灰度值的變化可能會導(dǎo)致匹配代價的計算出現(xiàn)偏差，從而影響匹配的準確性。此外，由于SAD算法僅考慮了窗口內(nèi)像素的灰度值，對于光照變化較大的場景，其匹配性能會顯著下降。SSD算法與SAD算法類似，但其匹配代價是通過計算左右圖像對應(yīng)窗口內(nèi)像素灰度值的平方差之和來確定的。匹配代價C_{SSD}(x,y,d)的計算公式為：C_{SSD}(x,y,d)=\sum_{(i,j)\inW}(I_l(x+i,y+j)-I_r(x+i+d,y+j))^2相較于SAD算法，SSD算法對噪聲的敏感度相對較低，因為平方運算能夠在一定程度上放大噪聲的影響，使得算法在處理噪聲時具有更好的穩(wěn)定性。在一些對噪聲要求較高的應(yīng)用場景中，如醫(yī)學(xué)圖像分析，SSD算法可能會表現(xiàn)出更好的性能。然而，SSD算法的計算復(fù)雜度相對較高，由于平方運算的存在，其計算量相較于SAD算法有所增加，這在一定程度上限制了其在實時性要求較高的場景中的應(yīng)用?；诰植看翱诘乃惴ň哂杏嬎阈矢叩娘@著優(yōu)勢，因為它們只需在局部窗口內(nèi)進行計算，無需考慮整幅圖像的全局信息，這使得它們在處理大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)時能夠快速得出結(jié)果。此外，這類算法在紋理豐富的區(qū)域能夠表現(xiàn)出較好的匹配性能，因為紋理信息能夠為窗口內(nèi)像素的匹配提供更多的特征依據(jù)，使得算法更容易找到準確的對應(yīng)點。然而，基于局部窗口的算法也存在明顯的局限性。它們對窗口大小的選擇較為敏感，窗口過大可能會包含多個物體或不同的場景結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致匹配代價的計算出現(xiàn)偏差；窗口過小則可能無法包含足夠的特征信息，影響匹配的準確性。這類算法在處理遮擋區(qū)域和低紋理區(qū)域時表現(xiàn)不佳。在遮擋區(qū)域，由于部分像素被遮擋，無法獲取其真實的灰度信息，導(dǎo)致匹配代價的計算不準確；而在低紋理區(qū)域，由于缺乏明顯的紋理特征，窗口內(nèi)像素的相似性較高，難以準確區(qū)分對應(yīng)點，容易產(chǎn)生誤匹配?；诰植看翱诘乃惴ㄟm用于對實時性要求較高且場景紋理較為豐富、遮擋和光照變化較少的應(yīng)用場景，如一些簡單的機器人導(dǎo)航任務(wù)，在這種場景下，機器人可以利用基于局部窗口的立體匹配算法快速獲取周圍環(huán)境的深度信息，實現(xiàn)實時的避障和路徑規(guī)劃。但在復(fù)雜的實際場景中，如自動駕駛場景，由于存在大量的遮擋、光照變化和復(fù)雜的路況，基于局部窗口的算法往往難以滿足高精度和高可靠性的要求。2.2.2基于全局能量最小化的算法基于全局能量最小化的算法是立體匹配領(lǐng)域中另一類重要的算法，這類算法將立體匹配問題轉(zhuǎn)化為一個全局能量函數(shù)的優(yōu)化問題，通過最小化能量函數(shù)來獲得最優(yōu)的視差圖。其核心思想是綜合考慮圖像中的所有像素信息，構(gòu)建一個能夠反映圖像整體特征和匹配關(guān)系的能量函數(shù)，然后利用各種優(yōu)化算法來求解該能量函數(shù)的最小值，從而得到全局最優(yōu)的視差分配。圖割法（GraphCut）是基于全局能量最小化算法中的一種典型方法。它將圖像中的每個像素看作圖中的一個節(jié)點，節(jié)點之間的邊表示像素之間的鄰接關(guān)系，邊的權(quán)重則根據(jù)像素之間的相似性和視差變化的平滑性來確定。通過構(gòu)建這樣的圖模型，將立體匹配問題轉(zhuǎn)化為圖論中的最小割問題。在這個圖中，存在兩個特殊的節(jié)點，即源節(jié)點（Source）和匯節(jié)點（Sink），每個像素節(jié)點與源節(jié)點和匯節(jié)點之間都有邊相連，邊的權(quán)重反映了該像素與源節(jié)點或匯節(jié)點之間的匹配代價。最小割的目標是找到一個割集，將圖分割為兩個子圖，使得割集中所有邊的權(quán)重之和最小。這個最小割對應(yīng)的視差分配就是最優(yōu)的視差圖。圖割法的優(yōu)勢在于能夠有效地處理遮擋問題，因為它在全局范圍內(nèi)考慮了像素之間的關(guān)系，能夠通過優(yōu)化能量函數(shù)自動地將遮擋區(qū)域的視差進行合理的分配。在一個包含遮擋物體的場景中，圖割法可以根據(jù)周圍像素的信息，準確地判斷出遮擋區(qū)域的邊界，并為遮擋區(qū)域內(nèi)的像素分配合適的視差，從而得到較為準確的深度信息。然而，圖割法的計算復(fù)雜度較高，由于需要構(gòu)建復(fù)雜的圖模型并進行全局搜索來求解最小割，其計算量隨著圖像分辨率的提高而迅速增加，這在一定程度上限制了其在實時性要求較高的應(yīng)用中的使用。置信度傳播算法（BeliefPropagation，BP）也是一種常用的基于全局能量最小化的算法。該算法基于概率圖模型，通過在節(jié)點之間傳播置信度信息來迭代地更新每個節(jié)點的視差估計。在立體匹配中，每個像素節(jié)點都有一個可能的視差集合，置信度傳播算法通過計算每個節(jié)點與相鄰節(jié)點之間的兼容性，來更新每個視差的置信度。具體來說，節(jié)點i向其相鄰節(jié)點j發(fā)送的消息m_{ij}(d)表示在考慮節(jié)點i的所有鄰居節(jié)點（除j外）的信息后，節(jié)點i認為節(jié)點j取視差d的可能性。通過多次迭代傳播這些消息，使得每個節(jié)點的置信度逐漸收斂到一個穩(wěn)定的值，最終根據(jù)每個節(jié)點的最大置信度視差來確定視差圖。置信度傳播算法的優(yōu)點是能夠充分利用圖像的全局信息，對復(fù)雜場景具有較好的適應(yīng)性，特別是在處理紋理變化較大和存在遮擋的場景時，能夠通過全局的信息傳播來準確地估計視差。在一個具有復(fù)雜紋理和部分遮擋的室內(nèi)場景中，置信度傳播算法可以通過不斷傳播和更新置信度信息，準確地識別出不同物體的邊界和深度信息。然而，置信度傳播算法的收斂速度較慢，需要進行多次迭代才能得到較為準確的結(jié)果，這導(dǎo)致其計算效率較低，在實時性要求較高的場景中應(yīng)用受限?；谌帜芰孔钚』乃惴ㄔ谔幚砣中畔⒎矫婢哂忻黠@的優(yōu)勢，它們能夠綜合考慮圖像中的各種因素，如像素的灰度值、顏色信息、紋理特征以及視差的平滑性等，從而得到更加準確和魯棒的視差圖。這類算法在處理復(fù)雜場景時表現(xiàn)出色，能夠有效地處理遮擋、紋理變化等問題，為三維重建和場景理解提供更可靠的深度信息。然而，由于其計算復(fù)雜度高和收斂速度慢等問題，基于全局能量最小化的算法在實際應(yīng)用中面臨著一定的挑戰(zhàn)，特別是在對實時性要求較高的場景，如自動駕駛和機器人實時導(dǎo)航等領(lǐng)域，需要進一步的優(yōu)化和改進來提高其計算效率。2.2.3基于特征的算法基于特征的立體匹配算法是利用圖像中的特征點來進行匹配，通過提取圖像中的顯著特征點，如角點、邊緣點等，并為這些特征點生成獨特的特征描述子，然后在左右圖像之間尋找具有相似特征描述子的特征點對，從而確定對應(yīng)關(guān)系并計算視差。這類算法的核心在于特征點的提取和特征描述子的設(shè)計，其目的是通過提取具有獨特性和穩(wěn)定性的特征，來提高匹配的準確性和魯棒性。尺度不變特征變換（Scale-InvariantFeatureTransform，SIFT）算法是基于特征的匹配算法中具有代表性的一種。SIFT算法能夠提取圖像中的尺度不變特征，其主要步驟包括尺度空間極值檢測、關(guān)鍵點定位、方向賦值和特征描述子生成。在尺度空間極值檢測階段，通過構(gòu)建高斯差分（Difference-of-Gaussian，DoG）尺度空間，在不同尺度下檢測圖像中的極值點，這些極值點即為可能的特征點。然后，通過對極值點進行精確定位，去除不穩(wěn)定的邊緣響應(yīng)點，得到準確的關(guān)鍵點位置。在方向賦值階段，根據(jù)關(guān)鍵點鄰域內(nèi)的梯度方向分布，為每個關(guān)鍵點分配一個主方向，使得特征點具有旋轉(zhuǎn)不變性。最后，在特征描述子生成階段，以關(guān)鍵點為中心，在其鄰域內(nèi)計算梯度方向直方圖，將直方圖的統(tǒng)計信息作為特征描述子，從而生成具有尺度、旋轉(zhuǎn)和光照不變性的SIFT特征描述子。在立體匹配中，通過計算左右圖像中SIFT特征描述子之間的歐氏距離或其他相似性度量，尋找距離最小的特征點對作為匹配點。SIFT算法對圖像的尺度變化、旋轉(zhuǎn)、光照變化以及噪聲等具有很強的魯棒性，在復(fù)雜場景下能夠準確地提取和匹配特征點，從而實現(xiàn)可靠的立體匹配。在一個存在旋轉(zhuǎn)和尺度變化的物體場景中，SIFT算法能夠準確地提取物體的特征點，并通過匹配這些特征點得到物體的三維信息。然而，SIFT算法的計算復(fù)雜度較高，特征提取和匹配過程需要消耗大量的時間和計算資源，這限制了其在實時性要求較高的應(yīng)用中的使用。加速穩(wěn)健特征（Speeded-UpRobustFeatures，SURF）算法是對SIFT算法的一種改進，旨在提高特征提取和匹配的速度。SURF算法采用了積分圖像和盒式濾波器等技術(shù)，大大加快了尺度空間的構(gòu)建和特征點的檢測過程。在特征描述子生成方面，SURF算法基于Haar小波響應(yīng)來計算特征描述子，同樣具有尺度、旋轉(zhuǎn)和光照不變性。與SIFT算法相比，SURF算法在保持一定魯棒性的同時，顯著提高了計算效率，能夠在較短的時間內(nèi)完成特征提取和匹配。在一些對實時性有一定要求的場景中，如移動機器人的實時視覺導(dǎo)航，SURF算法能夠快速地提取環(huán)境特征并進行匹配，為機器人提供及時的位置和姿態(tài)信息。然而，SURF算法在某些復(fù)雜場景下的魯棒性略遜于SIFT算法，例如在圖像存在嚴重遮擋或變形時，SURF算法可能會出現(xiàn)較多的誤匹配點?；谔卣鞯乃惴ㄍㄟ^利用特征點的獨特性和穩(wěn)定性，能夠在復(fù)雜的圖像條件下準確地找到對應(yīng)點，提高了立體匹配的準確性和魯棒性。這類算法對圖像的變形、遮擋和光照變化等具有較好的適應(yīng)性，在目標識別、圖像拼接和三維重建等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。然而，基于特征的算法也存在一些局限性，如特征提取過程復(fù)雜，計算量較大，導(dǎo)致算法的實時性較差；此外，由于特征點只占圖像中的一小部分，可能會丟失一些重要的細節(jié)信息，在低紋理區(qū)域或特征不明顯的場景中，匹配效果可能不理想。2.3立體匹配算法的關(guān)鍵步驟2.3.1匹配代價計算匹配代價計算是立體匹配算法中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其核心任務(wù)是衡量左右圖像中對應(yīng)像素或圖像塊之間的相似程度，為后續(xù)的匹配決策提供重要依據(jù)。在實際應(yīng)用中，常見的匹配代價計算方法豐富多樣，每種方法都有其獨特的原理和適用場景?；叶炔罘椒ㄊ且环N基礎(chǔ)且直觀的匹配代價計算方式，其中灰度絕對值差（AD，AbsoluteDifferences）和灰度絕對值差之和（SAD，SumofAbsoluteDifferences）是較為典型的代表。AD方法通過計算左右圖像對應(yīng)像素灰度值的絕對值差來衡量相似性，公式為C_{AD}(x,y,d)=|I_l(x,y)-I_r(x+d,y)|，其中(x,y)為像素坐標，I_l和I_r分別表示左、右圖像的灰度值，d為視差。SAD方法則是對一定窗口內(nèi)的AD值進行求和，以窗口為單位來評估相似性，公式為C_{SAD}(x,y,d)=\sum_{(i,j)\inW}|I_l(x+i,y+j)-I_r(x+i+d,y+j)|，W為窗口內(nèi)像素的集合。這兩種方法計算簡單，易于實現(xiàn)，在紋理豐富、光照變化較小的場景中，能夠快速準確地計算出匹配代價，找到較為可靠的對應(yīng)點。然而，它們對光照變化和噪聲較為敏感，當圖像存在光照不均勻或噪聲干擾時，灰度值的波動會導(dǎo)致匹配代價的計算出現(xiàn)偏差，從而影響匹配的準確性?；バ畔ⅲ∕I，MutualInformation）法是從信息論的角度來衡量兩個圖像區(qū)域之間的相關(guān)性?；バ畔⒈硎緝蓚€隨機變量之間的共享信息，在立體匹配中，通過計算左右圖像對應(yīng)區(qū)域的互信息來評估它們的相似程度?；バ畔⒃酱?，說明兩個區(qū)域之間的相關(guān)性越強，匹配的可能性也就越大。該方法能夠充分利用圖像的統(tǒng)計信息，對光照變化和圖像變形具有一定的魯棒性，在一些復(fù)雜場景下能夠取得較好的匹配效果。但是，互信息的計算復(fù)雜度較高，需要對圖像進行大量的統(tǒng)計分析，計算時間較長，這在一定程度上限制了其在實時性要求較高的應(yīng)用中的使用。在多測度信息融合的背景下，匹配代價計算方式更加復(fù)雜和多樣化。一種常見的做法是將多種測度信息進行加權(quán)融合，例如將灰度信息、梯度信息和顏色信息相結(jié)合。假設(shè)C_{gray}(x,y,d)、C_{gradient}(x,y,d)和C_{color}(x,y,d)分別表示基于灰度、梯度和顏色信息計算得到的匹配代價，通過為它們分配不同的權(quán)重w_1、w_2和w_3（w_1+w_2+w_3=1），可以得到融合后的匹配代價C_{fusion}(x,y,d)=w_1C_{gray}(x,y,d)+w_2C_{gradient}(x,y,d)+w_3C_{color}(x,y,d)。權(quán)重的分配通常需要根據(jù)具體的場景和圖像特點進行調(diào)整，以達到最佳的匹配效果。在紋理豐富且顏色信息較為重要的場景中，可以適當提高顏色信息的權(quán)重；而在邊緣特征明顯的場景中，則可以增加梯度信息的權(quán)重。這種多測度融合的計算方式能夠綜合利用不同信息的優(yōu)勢，提高匹配代價計算的準確性和魯棒性，從而提升立體匹配算法在復(fù)雜場景下的性能。2.3.2代價聚合代價聚合是立體匹配算法中承上啟下的重要步驟，其主要目的是通過對匹配代價進行局部或全局的聚合處理，增強匹配代價的可靠性和穩(wěn)定性，從而更準確地反映像素之間的真實對應(yīng)關(guān)系。代價聚合策略可分為局部代價聚合和全局代價聚合，它們各自具有獨特的特點和適用場景。局部代價聚合策略主要基于局部窗口進行操作，通過考慮窗口內(nèi)像素之間的相關(guān)性來調(diào)整匹配代價。常見的局部代價聚合方法有基于窗口求和、高斯加權(quán)求和等。以基于窗口求和的方法為例，對于左圖像中坐標為(x,y)的像素，在視差為d時，其聚合后的匹配代價S(x,y,d)是通過對以該像素為中心的窗口W內(nèi)所有像素的匹配代價C(i,j,d)進行求和得到的，即S(x,y,d)=\sum_{(i,j)\inW}C(i,j,d)。這種方法簡單直觀，計算效率較高，能夠在一定程度上平滑噪聲和局部干擾，提高匹配的穩(wěn)定性。在紋理豐富的區(qū)域，局部窗口內(nèi)的像素具有相似的特征，通過窗口求和可以有效地增強匹配代價的可靠性。然而，局部代價聚合方法對窗口大小的選擇較為敏感。如果窗口過大，可能會包含多個物體或不同的場景結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致聚合后的代價不能準確反映當前像素的真實匹配情況；如果窗口過小，則可能無法充分利用周圍像素的信息，對噪聲和局部干擾的抑制能力較弱。全局代價聚合策略則從圖像的全局角度出發(fā)，考慮整幅圖像中所有像素之間的關(guān)系來進行代價聚合。常見的全局代價聚合方法有基于圖模型的方法，如馬爾可夫隨機場（MarkovRandomField，MRF）和條件隨機場（ConditionalRandomField，CRF）等。以MRF為例，它將圖像中的每個像素看作一個節(jié)點，節(jié)點之間的邊表示像素之間的鄰接關(guān)系，通過構(gòu)建一個能量函數(shù)來描述圖像的全局特征和匹配關(guān)系。能量函數(shù)通常由數(shù)據(jù)項和光滑項組成，數(shù)據(jù)項衡量像素之間的匹配代價，光滑項則用于約束相鄰像素之間的視差變化，使其保持平滑。通過最小化這個能量函數(shù)，可以得到全局最優(yōu)的匹配代價分布。全局代價聚合方法能夠充分利用圖像的全局信息，對遮擋和復(fù)雜場景具有較好的適應(yīng)性，在處理復(fù)雜場景時能夠更準確地反映像素之間的真實對應(yīng)關(guān)系。在存在遮擋的場景中，全局代價聚合方法可以通過全局信息的傳播和優(yōu)化，合理地分配遮擋區(qū)域的匹配代價，減少誤匹配的發(fā)生。然而，全局代價聚合方法的計算復(fù)雜度較高，需要進行大量的迭代計算來求解能量函數(shù)的最小值，計算時間較長，這在一定程度上限制了其在實時性要求較高的應(yīng)用中的使用。多測度信息對代價聚合效果具有顯著的提升作用。不同的測度信息能夠從不同的角度描述圖像特征，通過融合這些信息，可以為代價聚合提供更豐富、更準確的依據(jù)。將灰度信息、梯度信息和顏色信息進行融合后用于代價聚合，灰度信息能夠提供圖像的基本亮度特征，梯度信息可以突出圖像的邊緣和紋理信息，顏色信息則能補充圖像的語義和細節(jié)信息。在一個包含多種物體和復(fù)雜光照的場景中，灰度信息可以幫助確定物體的大致輪廓，梯度信息能夠準確地定位物體的邊緣，顏色信息則可以進一步區(qū)分不同的物體。通過綜合利用這些信息進行代價聚合，可以更好地適應(yīng)不同場景的需求，提高匹配的準確性和魯棒性。多測度信息還可以增強代價聚合對噪聲和遮擋的魯棒性。在噪聲干擾下，單一測度信息可能會受到噪聲的影響而產(chǎn)生偏差，而多測度信息的融合可以通過相互補充和驗證，減少噪聲對代價聚合的影響。在遮擋情況下，不同測度信息可以從不同的角度提供關(guān)于遮擋區(qū)域周圍像素的信息，幫助算法更準確地判斷遮擋區(qū)域的邊界和匹配關(guān)系，從而提高代價聚合的可靠性。2.3.3視差計算與優(yōu)化視差計算是立體匹配算法的核心目標之一，其主要任務(wù)是根據(jù)匹配代價計算和代價聚合的結(jié)果，為圖像中的每個像素確定最優(yōu)的視差值，從而得到視差圖，進而恢復(fù)場景的深度信息。常見的視差計算方法中，贏家通吃（WTA，Winner-Takes-All）算法是一種較為基礎(chǔ)且應(yīng)用廣泛的方法。該算法的原理是對于每個像素，在其預(yù)設(shè)的視差搜索范圍內(nèi)，選擇匹配代價最小的視差值作為該像素的視差。具體而言，對于坐標為(x,y)的像素，在視差范圍D=[d_{min},d_{max}]內(nèi)，其視差d(x,y)通過公式d(x,y)=\arg\min_{d\inD}S(x,y,d)確定，其中S(x,y,d)為該像素在視差d下經(jīng)過代價聚合后的匹配代價。WTA算法計算簡單、直觀，易于實現(xiàn)，在一些簡單場景下能夠快速得到視差圖。在紋理豐富、遮擋較少的場景中，由于匹配代價能夠準確反映像素之間的對應(yīng)關(guān)系，WTA算法可以有效地找到最優(yōu)視差，得到較為準確的視差圖。然而，WTA算法也存在明顯的局限性，它僅考慮了每個像素自身的匹配代價，沒有充分利用圖像的全局信息和上下文關(guān)系，在復(fù)雜場景下，如存在遮擋、低紋理區(qū)域或噪聲干擾時，容易產(chǎn)生誤匹配，導(dǎo)致視差圖中出現(xiàn)大量錯誤的視差值。為了提高視差圖的質(zhì)量，需要對視差計算的結(jié)果進行優(yōu)化處理。左右一致性檢測是一種常用的視差優(yōu)化方法，其原理基于立體視覺系統(tǒng)中左右圖像的對應(yīng)關(guān)系。在理想情況下，對于左圖像中的某一像素(x,y)，在右圖像中應(yīng)該存在唯一對應(yīng)的像素(x+d,y)，其中d為視差。左右一致性檢測通過比較從左到右和從右到左計算得到的視差值來判斷視差的正確性。具體過程為，首先根據(jù)左圖像計算得到視差圖D_l，然后根據(jù)右圖像計算得到視差圖D_r，對于左圖像中的每個像素(x,y)，如果|D_l(x,y)-D_r(x+D_l(x,y),y)|>\tau（\tau為設(shè)定的閾值），則認為該像素的視差是錯誤的，需要進行修正。通常的修正方法是將該像素的視差設(shè)置為無效值或根據(jù)周圍像素的視差進行插值估計。左右一致性檢測能夠有效地檢測并剔除由于遮擋、噪聲等原因?qū)е碌腻e誤視差，提高視差圖的準確性和可靠性，特別是在遮擋區(qū)域，能夠準確地識別出遮擋邊界，減少誤匹配的發(fā)生。濾波也是視差優(yōu)化中常用的手段，中值濾波和雙邊濾波是兩種典型的濾波方法。中值濾波通過將像素鄰域內(nèi)的視差值進行排序，取中間值作為該像素的新視差值，能夠有效地去除孤立的噪聲點和異常視差值，平滑視差圖。在視差圖中存在少量錯誤視差值的情況下，中值濾波可以通過鄰域信息的統(tǒng)計，將錯誤視差值替換為合理的值，使視差圖更加平滑。雙邊濾波則不僅考慮了像素的空間位置關(guān)系，還考慮了像素的灰度或視差相似性。它通過對鄰域內(nèi)像素的加權(quán)平均來更新當前像素的視差值，權(quán)重的大小取決于像素之間的空間距離和視差差異。雙邊濾波在平滑視差圖的同時，能夠較好地保留視差的邊緣信息，避免了在平滑過程中丟失重要的細節(jié)信息，在視差變化較大的區(qū)域，雙邊濾波可以在保持邊緣清晰的同時，對噪聲進行有效抑制。除了左右一致性檢測和濾波，還有其他一些視差優(yōu)化方法，如基于圖像分割的方法、子像素精度優(yōu)化等。基于圖像分割的方法通過將圖像分割成不同的區(qū)域，利用區(qū)域內(nèi)的一致性和區(qū)域間的邊界信息對視差進行優(yōu)化，能夠更好地處理復(fù)雜場景中的視差不連續(xù)問題；子像素精度優(yōu)化則通過對整數(shù)視差進行進一步的細化，提高視差的精度，使其達到子像素級別，從而為后續(xù)的三維重建等應(yīng)用提供更精確的深度信息。通過綜合運用這些視差計算和優(yōu)化方法，可以得到質(zhì)量更高的視差圖，為計算機視覺的后續(xù)應(yīng)用，如三維重建、目標識別等提供更可靠的基礎(chǔ)。三、多測度信息融合原理與方法3.1多測度信息融合的概念與優(yōu)勢多測度信息融合，是指在立體匹配算法中，綜合運用多種不同類型的圖像特征信息，以提高匹配的準確性和魯棒性。這些測度信息涵蓋了灰度信息、梯度信息、顏色信息、紋理信息、相位信息等多個方面，它們從不同角度對圖像進行描述，為立體匹配提供了豐富的特征依據(jù)?；叶刃畔⒆鳛樽罨镜膱D像特征，反映了圖像的亮度分布。在立體匹配中，基于灰度信息的匹配算法，如SAD和SSD算法，通過計算左右圖像對應(yīng)像素或圖像塊的灰度差異來確定匹配代價，在紋理豐富且光照變化較小的場景下，能夠快速有效地找到匹配點。然而，灰度信息對光照變化較為敏感，當圖像存在光照不均勻或亮度突變時，灰度值的波動會導(dǎo)致匹配代價的計算出現(xiàn)偏差，從而影響匹配的準確性。梯度信息則突出了圖像的邊緣和紋理變化。圖像中的邊緣和紋理區(qū)域通常具有較大的梯度值，通過計算圖像的梯度，可以提取出這些重要的結(jié)構(gòu)信息。在立體匹配中，梯度信息能夠幫助算法更準確地定位物體的邊緣和輪廓，提高匹配的精度。在一個包含多個物體的場景中，梯度信息可以清晰地勾勒出物體之間的邊界，使得算法能夠更準確地判斷對應(yīng)點的位置。與灰度信息相比，梯度信息對光照變化具有一定的魯棒性，因為它主要關(guān)注的是圖像的變化率，而不是絕對亮度值。顏色信息為立體匹配提供了額外的語義和細節(jié)線索。不同物體通常具有不同的顏色特征，通過融合顏色信息，可以更好地區(qū)分不同的物體和場景元素，提高匹配的可靠性。在一個自然場景中，綠色的草地、藍色的天空和棕色的樹木具有明顯的顏色差異，利用顏色信息可以更準確地識別這些物體，并在左右圖像中找到它們的對應(yīng)關(guān)系。顏色信息還可以在一定程度上彌補灰度信息和梯度信息的不足，特別是在紋理相似但顏色不同的區(qū)域，能夠有效減少誤匹配的發(fā)生。紋理信息描述了圖像中局部區(qū)域的重復(fù)模式和結(jié)構(gòu)特征。通過分析圖像的紋理，可以獲取到豐富的細節(jié)信息，對于區(qū)分不同材質(zhì)和表面特征的物體具有重要作用。在立體匹配中，紋理信息可以幫助算法更好地理解圖像的內(nèi)容，提高匹配的準確性。在一個包含木材和金屬的場景中，木材的紋理具有獨特的紋理圖案，而金屬表面則相對光滑，利用紋理信息可以準確地區(qū)分這兩種材質(zhì)，并實現(xiàn)它們在左右圖像中的匹配。相位信息對圖像的結(jié)構(gòu)變化非常敏感，能夠在低紋理和復(fù)雜光照場景下提供獨特的特征描述。相位信息反映了圖像中信號的相對位置和變化趨勢，與其他測度信息形成良好的互補。在低紋理區(qū)域，灰度、梯度等信息可能無法提供足夠的特征來準確匹配，而相位信息可以通過捕捉圖像中微小的結(jié)構(gòu)變化，幫助算法找到對應(yīng)點。在復(fù)雜光照條件下，相位信息也能保持較好的穩(wěn)定性，因為它不受光照強度變化的直接影響。多測度信息融合的優(yōu)勢顯著。不同測度信息之間具有互補性，能夠在不同的場景條件下發(fā)揮各自的優(yōu)勢。在紋理豐富的區(qū)域，灰度信息和紋理信息可以相互配合，提高匹配的準確性；在邊緣特征明顯的區(qū)域，梯度信息能夠增強對邊緣的識別能力；而在復(fù)雜光照和低紋理場景中，顏色信息和相位信息則能提供關(guān)鍵的補充信息，減少誤匹配的發(fā)生。多測度信息融合還可以增強算法對遮擋和噪聲的魯棒性。在實際應(yīng)用中，圖像往往會受到遮擋和噪聲的干擾，單一測度信息可能無法準確描述圖像特征，導(dǎo)致匹配錯誤。而通過融合多種測度信息，算法可以從多個角度對圖像進行分析，利用不同信息之間的相互驗證和補充，減少遮擋和噪聲對匹配結(jié)果的影響，提高算法的可靠性。多測度信息融合能夠更全面地描述圖像特征，為立體匹配提供更豐富的信息，從而提升算法在復(fù)雜場景下的性能，使其能夠更好地滿足自動駕駛、機器人導(dǎo)航等實際應(yīng)用對高精度、高可靠性立體匹配的需求。3.2常用的多測度信息融合方法3.2.1加權(quán)平均法加權(quán)平均法是多測度信息融合中一種基礎(chǔ)且應(yīng)用廣泛的方法，其核心思想是根據(jù)不同測度信息的重要程度或可靠性，為每個測度分配一個權(quán)重，然后將這些測度信息進行加權(quán)求和，從而得到融合后的結(jié)果。在立體匹配中，假設(shè)我們有n種測度信息，分別記為M_1,M_2,\cdots,M_n，對應(yīng)的權(quán)重為w_1,w_2,\cdots,w_n，且滿足\sum_{i=1}^{n}w_i=1，則融合后的信息M_{fusion}可通過公式M_{fusion}=\sum_{i=1}^{n}w_iM_i計算得到。在實際應(yīng)用中，確定不同測度的權(quán)重是加權(quán)平均法的關(guān)鍵。一種常見的確定權(quán)重的方法是基于經(jīng)驗和先驗知識。在某些特定場景下，根據(jù)對不同測度信息性能的了解和實踐經(jīng)驗，人為地設(shè)定權(quán)重。在紋理豐富且光照變化較小的場景中，灰度信息對于立體匹配的貢獻較大，此時可以適當提高灰度信息的權(quán)重；而在邊緣特征明顯的場景中，梯度信息的作用更為突出，可相應(yīng)增加梯度信息的權(quán)重。這種方法簡單直觀，易于實現(xiàn)，但權(quán)重的設(shè)定往往具有較強的主觀性，缺乏嚴格的理論依據(jù)，可能無法在所有場景下都達到最佳的融合效果。為了更客觀地確定權(quán)重，還可以采用基于統(tǒng)計分析的方法。通過對大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分析，計算不同測度信息與真實視差之間的相關(guān)性，相關(guān)性越強，說明該測度信息對立體匹配的貢獻越大，相應(yīng)的權(quán)重也就越高。可以利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)等統(tǒng)計指標來衡量測度信息與真實視差之間的線性相關(guān)性。對于某一測度信息M_i，計算其與真實視差D之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)r_{i}，然后根據(jù)r_{i}的值來確定權(quán)重w_i，例如可以通過公式w_i=\frac{r_{i}}{\sum_{j=1}^{n}r_{j}}來計算權(quán)重。這種方法能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特性自動調(diào)整權(quán)重，具有一定的客觀性和科學(xué)性，但計算復(fù)雜度相對較高，且對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和數(shù)量要求較高。機器學(xué)習(xí)方法也被廣泛應(yīng)用于權(quán)重的確定。通過構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型，如支持向量機（SVM）、決策樹等，將不同測度信息作為輸入特征，真實視差作為標簽，對模型進行訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，模型會自動學(xué)習(xí)不同測度信息的重要程度，從而得到相應(yīng)的權(quán)重。以SVM為例，通過對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，SVM能夠找到一個最優(yōu)的分類超平面，使得不同測度信息在區(qū)分正確匹配和錯誤匹配時的貢獻得到合理的體現(xiàn)，進而確定權(quán)重。機器學(xué)習(xí)方法能夠充分利用數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，適應(yīng)性強，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和較高的計算資源，且模型的訓(xùn)練過程較為復(fù)雜，可能會出現(xiàn)過擬合等問題。3.2.2基于模型的融合方法基于模型的融合方法是利用數(shù)學(xué)模型來描述多測度信息之間的關(guān)系，并通過模型的計算和推理來實現(xiàn)信息融合。卡爾曼濾波和貝葉斯融合是其中具有代表性的方法，它們在不同的場景下展現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢和應(yīng)用價值?？柭鼮V波是一種基于線性系統(tǒng)和高斯噪聲假設(shè)的最優(yōu)濾波算法，最初用于處理隨機過程的狀態(tài)估計問題，在多測度信息融合中也有著廣泛的應(yīng)用。其核心原理基于動態(tài)方程和測量方程建立模型，采用貝葉斯推理方法，將先驗知識和測量知識結(jié)合起來，通過加權(quán)平均的方式來融合數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)對系統(tǒng)狀態(tài)的最優(yōu)估計。在立體匹配中，假設(shè)我們將視差看作系統(tǒng)的狀態(tài)，不同的測度信息作為對狀態(tài)的觀測。首先，根據(jù)系統(tǒng)的動態(tài)模型預(yù)測下一時刻視差的先驗估計值\hat{x}_{k|k-1}和先驗估計協(xié)方差P_{k|k-1}，公式如下：\hat{x}_{k|k-1}=A\hat{x}_{k-1|k-1}+Bu_{k}P_{k|k-1}=AP_{k-1|k-1}A^T+Q其中，A是狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣，描述了視差在時間上的變化關(guān)系；B是控制矩陣，u_{k}是控制輸入，在立體匹配中通常可設(shè)為零；Q是過程噪聲協(xié)方差，反映了系統(tǒng)的不確定性。然后，當接收到新的測量信息（如不同測度計算得到的視差估計）z_{k}時，利用測量方程和卡爾曼增益K_{k}對先驗估計進行更新，得到后驗估計值\hat{x}_{k|k}和后驗估計協(xié)方差P_{k|k}，公式為：K_{k}=P_{k|k-1}H^T(HP_{k|k-1}H^T+R)^{-1}\hat{x}_{k|k}=\hat{x}_{k|k-1}+K_{k}(z_{k}-H\hat{x}_{k|k-1})P_{k|k}=(I-K_{k}H)P_{k|k-1}其中，H是觀測矩陣，將視差狀態(tài)與測量信息聯(lián)系起來；R是測量噪聲協(xié)方差，衡量了測量信息的不確定性；I是單位矩陣。通過不斷地進行預(yù)測和更新步驟，卡爾曼濾波能夠有效地融合多測度信息，提高視差估計的準確性和穩(wěn)定性，尤其在處理具有線性關(guān)系和高斯噪聲的測度信息時表現(xiàn)出色。貝葉斯融合則是基于貝葉斯概率理論的一種融合方法，其核心思想是通過觀測數(shù)據(jù)來估計系統(tǒng)狀態(tài)的后驗概率，能夠有效地融合先驗信息和觀測數(shù)據(jù)，提供準確的狀態(tài)估計。在立體匹配中，假設(shè)我們有多種測度信息M_1,M_2,\cdots,M_n，以及視差D。根據(jù)貝葉斯公式，視差D的后驗概率P(D|M_1,M_2,\cdots,M_n)可以表示為：P(D|M_1,M_2,\cdots,M_n)=\frac{P(M_1,M_2,\cdots,M_n|D)P(D)}{P(M_1,M_2,\cdots,M_n)}其中，P(M_1,M_2,\cdots,M_n|D)是似然函數(shù)，表示在給定視差D的情況下，觀測到這些測度信息的概率；P(D)是先驗概率，反映了對視差的先驗知識；P(M_1,M_2,\cdots,M_n)是歸一化常數(shù)。在實際計算中，通常需要對不同測度信息之間的相關(guān)性進行合理假設(shè)和建模，以簡化計算過程。通過最大化后驗概率P(D|M_1,M_2,\cdots,M_n)，可以得到最優(yōu)的視差估計。貝葉斯融合方法能夠充分利用多測度信息的概率特性，對復(fù)雜場景和不確定性具有較好的適應(yīng)性，在處理具有復(fù)雜概率分布的測度信息時具有明顯的優(yōu)勢。3.2.3深度學(xué)習(xí)融合方法深度學(xué)習(xí)融合方法是近年來隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展而興起的一種多測度信息融合方式，其利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強大的學(xué)習(xí)能力，自動從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)不同測度信息之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)和融合權(quán)重，從而實現(xiàn)高效、準確的信息融合。在多測度信息融合的立體匹配中，常用的深度學(xué)習(xí)模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）發(fā)揮著重要作用。CNN通過構(gòu)建多層卷積層、池化層和全連接層，能夠自動提取圖像的特征，并對這些特征進行有效的融合。以基于CNN的多測度信息融合模型為例，首先將不同測度信息（如灰度信息、梯度信息、顏色信息等）作為輸入，分別輸入到不同的分支網(wǎng)絡(luò)中。每個分支網(wǎng)絡(luò)通過一系列的卷積操作，對相應(yīng)的測度信息進行特征提取。例如，對于灰度信息分支，卷積層中的卷積核可以學(xué)習(xí)到圖像的灰度分布特征，捕捉圖像中的邊緣、紋理等信息；梯度信息分支則通過特定的卷積核設(shè)計，能夠突出圖像的梯度變化，提取圖像的邊緣和結(jié)構(gòu)特征；顏色信息分支能夠?qū)W習(xí)到圖像的顏色特征，區(qū)分不同物體的顏色差異。經(jīng)過特征提取后，各個分支網(wǎng)絡(luò)得到的特征圖會在后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)層中進行融合。融合方式可以采用多種策略，如簡單的拼接方式，將不同分支的特征圖在通道維度上進行拼接，然后通過后續(xù)的卷積層對拼接后的特征圖進行進一步的處理和融合；也可以采用加權(quán)融合的方式，通過學(xué)習(xí)不同分支特征圖的權(quán)重，對特征圖進行加權(quán)求和，從而實現(xiàn)更靈活的融合。在加權(quán)融合中，權(quán)重的學(xué)習(xí)是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程自動完成的。在訓(xùn)練過程中，模型以立體匹配的精度指標（如視差估計的誤差等）作為損失函數(shù)，通過反向傳播算法不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)，包括各個分支特征圖的融合權(quán)重，使得模型能夠根據(jù)不同的輸入測度信息，自動學(xué)習(xí)到最優(yōu)的融合方式，以提高立體匹配的準確性。除了CNN，其他深度學(xué)習(xí)模型如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecurrentNeuralNetwork，RNN）及其變體長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LongShort-TermMemory，LSTM）也在多測度信息融合中得到了應(yīng)用。RNN和LSTM特別適用于處理具有序列特性的多測度信息，能夠有效捕捉信息之間的時間依賴關(guān)系。在一些需要考慮時間序列信息的立體匹配場景中，如動態(tài)場景的立體匹配，RNN或LSTM可以對不同時刻的多測度信息進行融合和處理，從而更好地適應(yīng)場景的變化。深度學(xué)習(xí)融合方法具有高度的自動化和自適應(yīng)性，能夠避免傳統(tǒng)方法中人工設(shè)定融合權(quán)重和規(guī)則的主觀性和局限性。通過大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練，深度學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)到不同測度信息在各種復(fù)雜場景下的有效融合方式，提高立體匹配算法在復(fù)雜場景下的性能。然而，深度學(xué)習(xí)融合方法也存在一些挑戰(zhàn)，如模型的訓(xùn)練需要大量的標注數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的獲取和標注成本較高；模型的可解釋性較差，難以直觀地理解模型是如何進行多測度信息融合的；此外，深度學(xué)習(xí)模型的計算復(fù)雜度較高，對硬件設(shè)備的要求也比較高，這在一定程度上限制了其在一些資源受限的場景中的應(yīng)用。3.3多測度選擇與互補性分析3.3.1測度選擇原則在多測度信息融合的立體匹配算法中，合理選擇測度信息是實現(xiàn)高效、準確匹配的關(guān)鍵前提。測度選擇需要綜合考慮多個重要因素，以確保所選測度能夠相互補充、協(xié)同工作，提升立體匹配算法在復(fù)雜場景下的性能?；パa性是測度選擇的核心原則之一。不同測度信息應(yīng)能夠從不同角度描述圖像特征，從而在立體匹配過程中相互補充，提高匹配的準確性和魯棒性?；叶刃畔⒅饕从硤D像的亮度分布，在紋理豐富且光照變化較小的場景中，能為匹配提供基本的特征依據(jù)；而梯度信息突出了圖像的邊緣和紋理變化，對光照變化具有一定的魯棒性，能夠在灰度信息難以發(fā)揮作用的情況下，準確地定位物體的邊緣和輪廓。顏色信息則提供了額外的語義和細節(jié)線索，可幫助區(qū)分不同的物體和場景元素，減少紋理相似區(qū)域的誤匹配。紋理信息描述了圖像中局部區(qū)域的重復(fù)模式和結(jié)構(gòu)特征，有助于在匹配過程中更好地理解圖像內(nèi)容，提高匹配精度。相位信息對圖像的結(jié)構(gòu)變化非常敏感，在低紋理和復(fù)雜光照場景下具有獨特的優(yōu)勢，能夠與其他測度信息形成良好的互補。將灰度信息與梯度信息相結(jié)合，灰度信息可提供整體的亮度特征，梯度信息則能突出邊緣細節(jié)，兩者相互補充，在各種場景下都能更全面地描述圖像特征，提高匹配的可靠性。計算復(fù)雜度也是測度選擇時不可忽視的因素。隨著立體匹配算法在實時性要求較高的場景，如自動駕駛、機器人實時導(dǎo)航等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，算法的計算效率至關(guān)重要。一些復(fù)雜的測度計算方法，雖然可能在理論上能夠提供更豐富的特征信息，但過高的計算復(fù)雜度可能導(dǎo)致算法無法滿足實時性要求。在選擇測度時，需要在保證匹配精度的前提下，盡量選擇計算復(fù)雜度較低的測度信息或計算方法?；谙袼氐暮唵位叶炔钣嬎惴椒?，如SAD算法，計算過程相對簡單，能夠快速得到匹配代價，適用于對實時性要求較高的場景；而一些基于復(fù)雜數(shù)學(xué)模型的測度計算方法，如互信息法，雖然對光照變化和圖像變形具有較強的魯棒性，但計算復(fù)雜度較高，可能在實時性要求嚴格的場景中受到限制。對不同場景的適應(yīng)性是測度選擇的重要考量因素之一。實際應(yīng)用中的場景復(fù)雜多樣，包括光照變化、遮擋、低紋理、重復(fù)紋理等各種復(fù)雜情況。所選測度應(yīng)能夠在不同的場景條件下都能發(fā)揮一定的作用，具有較強的適應(yīng)性。在光照變化劇烈的場景中，一些對光照敏感的測度，如單純的灰度信息可能會受到較大影響，導(dǎo)致匹配精度下降，此時應(yīng)選擇對光照變化具有魯棒性的測度，如梯度信息或經(jīng)過光照歸一化處理的灰度信息。在遮擋區(qū)域，由于部分像素信息缺失，基于局部窗口的測度可能會出現(xiàn)誤匹配，而一些能夠利用全局信息的測度或算法，如基于全局能量最小化的算法中的圖割法和置信度傳播算法，能夠通過考慮圖像的全局信息來合理處理遮擋區(qū)域，提高匹配的準確性。在低紋理區(qū)域，傳統(tǒng)的基于灰度或梯度的測度可能無法提供足夠的特征來準確匹配，此時相位信息、紋理信息等能夠提供獨特特征描述的測度就顯得尤為重要。數(shù)據(jù)的可獲取性也是測度選擇的一個實際因素。某些測度信息的獲取可能需要特定的設(shè)備或復(fù)雜的預(yù)處理過程，這在實際應(yīng)用中可能會受到限制。在選擇測度時，應(yīng)優(yōu)先考慮那些能夠通過常見的圖像采集設(shè)備直接獲取或經(jīng)過簡單預(yù)處理就能得到的測度信息。灰度信息和顏色信息可以直接從普通的圖像傳感器中獲取，而一些特殊的紋理特征或相位信息可能需要經(jīng)過復(fù)雜的算法處理才能提取，在實際應(yīng)用中，需要根據(jù)具體情況權(quán)衡數(shù)據(jù)獲取的難度和測度信息的有效性。3.3.2測度互補性分析方法為了實現(xiàn)多測度信息的有效融合，深入分析不同測度之間的互補關(guān)系至關(guān)重要。測度互補系數(shù)等方法為這種分析提供了有力的工具，通過量化測度之間的互補程度，能夠指導(dǎo)我們更科學(xué)地選擇和組合測度信息，從而實現(xiàn)更優(yōu)的融合效果。測度互補系數(shù)是一種用于衡量不同測度之間互補性的量化指標。其基本原理是通過分析不同測度在描述圖像特征時的差異和相關(guān)性，來評估它們之間的互補程度。假設(shè)我們有兩種測度信息M_1和M_2，對于圖像中的每個像素點或圖像塊，它們分別提供了不同的特征描述。通過計算這兩種測度在不同視差下的匹配代價，并分析這些匹配代價之間的差異和相似性，可以得到測度互補系數(shù)。具體計算方法可以采用多種方式，一種常見的方法是基于信息論中的互信息概念?；バ畔⒈硎緝蓚€隨機變量之間的共享信息，在測度互補性分析中，通過計算不同測度的匹配代價之間的互信息，可以衡量它們之間的相關(guān)性。互信息越大，說明兩種測度之間的相關(guān)性越強，互補性相對較弱；互信息越小，則說明兩種測度之間的差異較大，互補性越強。以灰度信息和梯度信息為例，灰度信息主要反映圖像的亮度分布，而梯度信息突出了圖像的邊緣和紋理變化。在紋理豐富的區(qū)域，灰度信息能夠提供較為豐富的細節(jié)特征，幫助確定像素之間的相似性；而梯度信息則能夠更準確地定位邊緣，在邊緣區(qū)域發(fā)揮重要作用。通過計算灰度信息和梯度信息在不同視差下的匹配代價，并分析它們之間的互信息，可以發(fā)現(xiàn)，在紋理豐富的區(qū)域，兩者的互信息相對較小，說明它們在該區(qū)域具有較強的互補性。在實際的立體匹配中，可以根據(jù)這種互補性，在紋理豐富的區(qū)域，合理地調(diào)整灰度信息和梯度信息的權(quán)重，使得它們能夠更好地協(xié)同工作，提高匹配的準確性。除了基于互信息的測度互補系數(shù)計算方法，還可以采用其他方法來分析測度的互補性?；诮y(tǒng)計分析的方法，通過對大量圖像數(shù)據(jù)的分析，統(tǒng)計不同測度在不同場景下的匹配性能，從而判斷它們之間的互補關(guān)系。在一組包含多種場景的圖像數(shù)據(jù)集中，分別計算灰度信息、梯度信息、顏色信息等在不同場景下的誤匹配率和匹配準確率。通過對比這些統(tǒng)計結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)不同測度在不同場景下的優(yōu)勢和劣勢，進而確定它們之間的互補關(guān)系。在光照變化較大的場景中，顏色信息的誤匹配率相對較低，而灰度信息的誤匹配率較高，這表明在該場景下顏色信息和灰度信息具有互補性，可以通過融合這兩種信息來提高匹配的準確性。基于機器學(xué)習(xí)的方法也可以用于測度互補性分析。通過構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型，將不同測度信息作為輸入特征，真實視差作為標簽，讓模型學(xué)習(xí)不同測度信息與真實視差之間的關(guān)系。在學(xué)習(xí)過程中，模型可以自動發(fā)現(xiàn)不同測度之間的互補模式。利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將灰度信息、梯度信息、顏色信息等作為輸入層的不同通道，通過訓(xùn)練模型，觀察模型在不同測度信息上的權(quán)重分配情況。如果模型在某些場景下對某種測度賦予較高的權(quán)重，而在其他場景下對另一種測度賦予較高的權(quán)重，這說明這兩種測度在不同場景下具有互補性，模型能夠根據(jù)場景的特點自動選擇更有效的測度信息進行融合。四、多測度信息融合的立體匹配算法設(shè)計與實現(xiàn)4.1基于多測度融合的匹配代價函數(shù)設(shè)計4.1.1融合多種相似性測度在立體匹配算法中，設(shè)計有效的匹配代價函數(shù)是實現(xiàn)準確匹配的關(guān)鍵。為了充分利用圖像的多種特征信息，提高匹配的準確性和魯棒性，我們提出融合顏色、梯度、Census變換等測度來構(gòu)建綜合匹配代價函數(shù)。顏色信息能夠為立體匹配提供豐富的語義和細節(jié)線索，不同物體通常具有不同的顏色特征，利用顏色信息可以更好地區(qū)分不同的物體和場景元素，減少紋理相似區(qū)域的誤匹配。我們采用顏色直方圖交叉法來計算顏色相似性。對于左右圖像中對應(yīng)位置的圖像塊，分別計算它們的顏色直方圖，然后通過計算兩個顏色直方圖的交叉值來衡量顏色的相似程度。設(shè)左圖像塊的顏色直方圖為H_l，右圖像塊在視差為d時的顏色直方圖為H_r(d)，則顏色相似性測度C_{color}(x,y,d)可表示為：C_{color}(x,y,d)=\sum_{i=1}^{n}\min(H_l(i),H_r(d)(i))其中n為顏色直方圖的bins數(shù)量。梯度信息突出了圖像的邊緣和紋理變化，對光照變化具有一定的魯棒性，能夠在灰度信息難以發(fā)揮作用的情況下，準確地定位物體的邊緣和輪廓。我們使用Sobel算子計算圖像的梯度，得到圖像的水平梯度和垂直梯度。對于左右圖像中對應(yīng)位置的圖像塊，計算它們的梯度幅值和方向。設(shè)左圖像塊的梯度幅值為G_l，方向為\theta_l，右圖像塊在視差為d時的梯度幅值為G_r(d)，方向為\theta_r(d)，則梯度相似性測度C_{gradient}(x,y,d)可通過以下公式計算：C_{gradient}(x,y,d)=\sum_{(i,j)\inW}w_{gradient}(i,j)\left[\alpha|G_l(i,j)-G_r(d)(i,j)|+(1-\alpha)|\theta_l(i,j)-\theta_r(d)(i,j)|\right]其中W為圖像塊內(nèi)像素的集合，w_{gradient}(i,j)為像素(i,j)的梯度權(quán)重，\alpha為梯度幅值和方向的權(quán)重系數(shù)，用于調(diào)整兩者在相似性測度中的相對重要性。Census變換是一種對光照變化不敏感的局部特征描述子，它通過比較中心像素與鄰域像素的灰度值大小關(guān)系來生成二進制編碼，從而能夠有效捕捉圖像的局部結(jié)構(gòu)信息。對于左右圖像中對應(yīng)位置的圖像塊，分別進行Census變換，得到它們的Census變換碼。設(shè)左圖像塊的Census變換碼為C_l，右圖像塊在視差為d時的Census變換碼為C_r(d)，則Census相似性測度C_{Census}(x,y,d)可通過計算漢明距離得到：C_{Census}(x,y,d)=\sum_{(i,j)\inW}\text{Hamming}(C_l(i,j),C_r(d)(i,j))其中\(zhòng)text{Hamming}(a,b)表示兩個二進制編碼a和b之間的漢明距離。綜合以上三種測度，我們構(gòu)建的綜合匹配代價函數(shù)C_{fusion}(x,y,d)為：C_{fusion}(x,y,d)=w_1C_{color}(x,y,d)+w_2C_{gradient}(x,y,d)+w_3C_{Census}(x,y,d)其中w_1、w_2和w_3分別為顏色、梯度和Census變換測度的權(quán)重，且滿足w_1+w_2+w_3=1。通過調(diào)整這些權(quán)重，可以根據(jù)不同的場景需求和圖像特點，靈活地平衡各種測度信息在匹配代價計算中的貢獻，從而提高立體匹配算法在復(fù)雜場景下的性能。4.1.2權(quán)重分配策略權(quán)重分配是多測度信息融合中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，合理的權(quán)重分配能夠使不同測度信息在匹配代價計算中發(fā)揮各自的優(yōu)勢，從而優(yōu)化匹配效果。確定不同測度權(quán)重的方法主要包括經(jīng)驗法和學(xué)習(xí)法。經(jīng)驗法是一種基于先驗知識和實踐經(jīng)驗的權(quán)重分配方法。在某些特定場景下，根據(jù)對不同測度信息性能的了解和多次實驗結(jié)果，人為地設(shè)定權(quán)重。在紋理豐富且光照變化較小的場景中，灰度信息對于立體匹配的貢獻較大，此時可以適當提高灰度信息的權(quán)重；而在邊緣特征明顯的場景中，梯度信息的作用更為突出，可相應(yīng)增加梯度信息的權(quán)重。例如，通過大量實驗發(fā)現(xiàn)，在城市道路場景中，顏色信息對于區(qū)分不同物體和道路標識具有重要作用，因此可以將顏色信息的權(quán)重設(shè)置為0.4；梯度信息能夠準確地定位道路邊緣和車輛輪廓，權(quán)重可設(shè)為0.3；Census變換在處理紋理細節(jié)方面表現(xiàn)出色，權(quán)重可設(shè)為0.3。這種方法簡單直觀，易于實現(xiàn)，但權(quán)重的設(shè)定往往具有較強的主觀性，缺乏嚴格的理論依據(jù)，可能無法在所有場景下都達到最佳的融合效果。學(xué)習(xí)法是利用機器學(xué)習(xí)算法從大量數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)不同測度信息的權(quán)重。常見的機器學(xué)習(xí)算法如支持向量機（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等都可以用于權(quán)重學(xué)習(xí)。以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例，我們可以構(gòu)建一個多層感知器（MLP）模型，將不同測度信息作為輸入特征，真實視差作為標簽。在訓(xùn)練過程中，通過反向傳播算法不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重，使得模型能夠根據(jù)輸入的測度信息準確地預(yù)測視差。在這個過程中，網(wǎng)絡(luò)會自動學(xué)習(xí)到不同測度信息的重要程度，從而得到相應(yīng)的權(quán)重。具體實現(xiàn)時，首先將顏色、梯度、Census變換等測度信息進行歸一化處理，使其取值范圍在[0,1]之間，然后將這些歸一化后的測度信息作為輸入層的神經(jīng)元輸入到MLP模型中。MLP模型包含多個隱藏層和一個輸出層，隱藏層中的神經(jīng)元通過非線性激活函數(shù)對輸入進行變換，輸出層的神經(jīng)元輸出預(yù)測的視差值。在訓(xùn)練過程中，使用均方誤差（MSE）等損失函數(shù)來衡量預(yù)測視差與真實視差之間的差異，通過反向傳播算法不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重，使得損失函數(shù)逐漸減小。當模型訓(xùn)練完成后，輸入層到隱藏層的權(quán)重就可以作為不同測度信息的權(quán)重。學(xué)習(xí)法能夠充分利用數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，適應(yīng)性強，但需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和較高的計算資源，且模型的訓(xùn)練過程較為復(fù)雜，可能會出現(xiàn)過擬合等問題。為了避免過擬合，可以采用交叉驗證、正則化等方法對模型進行優(yōu)化。四、多測度信息融合的立體匹配算法設(shè)計與實現(xiàn)4.2改進的代價聚合算法4.2.1結(jié)合多測度的代價聚合策略在立體匹配算法中，代價聚合是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)，其目的是通過對匹配代價進行處理，增強匹配的可靠性和穩(wěn)定性。傳統(tǒng)的代價聚合方法往往僅依賴單一的測度信息，在復(fù)雜場景下難以準確反映像素之間的真實對應(yīng)關(guān)系。為了提升代價聚合的效果和魯棒性，我們提出一種基于多測度信息的代價聚合策略。該策略充分利用顏色、梯度、Census變換等多測度信息，對傳統(tǒng)的代價聚合方法進行改進。在基于窗口的代價聚合方法中，傳統(tǒng)做法通常只考慮窗口內(nèi)像素的灰度信息來計算聚合代價，然而這種方式在面對光照變化、低紋理區(qū)域等復(fù)雜情況時，容易產(chǎn)生誤匹配。我們將多測度信息融入其中，通過對顏色、梯度和Census變換信息的綜合考量，能夠更全面地描述窗口內(nèi)像素的特征，從而提高代價聚合的準確性。具體而言，在計算聚合代價時，對于顏色信息，我們利用之前計算得到的顏色相似性測度C_{color}(x,y,d)，根據(jù)窗口內(nèi)不同像素的顏色相似程度，為其分配不同的權(quán)重。對于顏色相似性高的像素，賦予較高的權(quán)重，因為它們更有可能屬于同一物體或區(qū)域，對匹配的貢獻更大；而對于顏色差異較大的像素，則賦予較低的權(quán)重。這樣，顏色信息能夠在代價聚合中發(fā)揮作用，幫助區(qū)分不同的物體和區(qū)域，減少誤匹配的發(fā)生。梯度信息在代價聚合中也起著重要作用。圖像的梯度能夠突出邊緣和紋理變化，我們利用梯度相似性測度C_{gradient}(x,y,d)來調(diào)整窗口內(nèi)像素的權(quán)重。在邊緣區(qū)域，梯度幅值較大，說明該區(qū)域的變化較為劇烈，對于確定物體的邊界和結(jié)構(gòu)具有重要意義。因此，在這些區(qū)域，賦予梯度幅值較大的像素更高的權(quán)重，使得代價聚合能夠更準確地反映邊緣的特征，避免在邊緣處出現(xiàn)誤匹配。在物體的邊緣部分，梯度信息可以幫助我們準確地識別邊緣的位置和方向，從而在代價聚合時，對邊緣像素給予更大的關(guān)注，提高邊緣區(qū)域的匹配精度。Census變換信息同樣被納入代價聚合的計算中。Census變換對光照變化不敏感，能夠有效捕捉圖像的局部結(jié)構(gòu)信息。通過Census相似性測度C_{Census}(x,y,d)，我們可以根據(jù)窗口內(nèi)像素的Census變換碼之間的漢明距離來調(diào)整權(quán)重。漢明距離越小，說明兩個像素的局部結(jié)構(gòu)越相似，它們在代價聚合中的權(quán)重就越高。在光照變化較大的場景中，Census變換信息能夠保持穩(wěn)定，為代價聚合提供可靠的依據(jù)，使得算法在這種復(fù)雜環(huán)境下仍能準確地進行匹配。通過將顏色、梯度、Census變換等多測度信息有機地結(jié)合起來，在代價聚合過程中綜合考慮這些信息的權(quán)重分配，我們能夠更準確地反映像素之間的真實對應(yīng)關(guān)系，提高代價聚合的魯棒性和準確性，從而提升立體匹配算法在復(fù)雜場景下的性能。4.2.2優(yōu)化后的算法流程改進后的代價聚合算法流程如下：初始化：首先，輸入左右圖像I_l和I_r，設(shè)定視差搜索范圍D=[d_{min},d_{max}]，初始化匹配代價矩陣C(x,y,d)，其中(x,y)為圖像像素坐標，d為視差。根據(jù)之前設(shè)計的綜合匹配代價函數(shù)C_{fusion}(x,y,d)=w_1C_{color}(x,y,d)+w_2C_{gradient}(x,y,d)+w_3C_{Census}(x,y,d)，計算每個像素在不同視差下的初始匹配代價。多測度信息融合的代價聚合：對于每個像素(x,y)，在其鄰域窗口W內(nèi)進行代價聚合。根據(jù)結(jié)合多測度的代價聚合策略，利用顏色、梯度和Census變換信息來計算聚合權(quán)重。設(shè)窗口內(nèi)像素(i,j)的顏色權(quán)重為w_{color}(i,j)，梯度權(quán)重為w_{gradient}(i,j)，Census變換權(quán)重為w_{Census}(i,j)，則該像素在視差d下的聚合代價S(x,y,d)計算公式為：S(x,y,d)=\sum_{(i,j)\inW}[w_{color}(i,j)C_{color}(i,j,d)+w_{gradient}(i,j)C_{gradient}(i,j,d)+w_{Census}(i,j)C_{Census}(i,j,d)]其中，顏色權(quán)重w_{color}(i,j)根據(jù)窗口內(nèi)像素(i,j)與中心像素(x,y)的顏色相似性確定，例如可以通過顏色直方圖交叉值的大小來調(diào)整權(quán)重，交叉值越大，權(quán)重越高；梯度權(quán)重w_{gradient}(i,j)根據(jù)像素(i,j)的梯度幅值和方向與中心像素的差異來確定，差異越小，權(quán)重越高；Census變換權(quán)重w_{Census}(i,j)根據(jù)像素(i,j)與中心像素的Census變換碼的漢明距離確定，漢明距離越小，權(quán)重越高。視差計算：在完成代價聚合后，采用贏家通吃（WTA）算法計算視差。對于每個像素(x,y)，在視差搜索范圍D內(nèi)，選擇聚合代價最小的視差值作為該像素的視差，即d(x,y)=\arg\min_{d\inD}S(x,y,d)。視差優(yōu)化：對視差計算得到的結(jié)果進行優(yōu)化處理。首先進行左右一致性檢測，通過比較從左到右和從右到左計算得到的視差值，檢測并修正錯誤的視差。對于左圖像中的像素(x,y)，其視差為d_l(x,y)，在右圖像中對應(yīng)像素(x+d_l(x,y),y)的視差為d_r(x+d_l(x,y),y)，如果|d_l(x,y)-d_r(x+d_l(x,y),y)|>\tau（\tau為設(shè)