基于雙目立體視覺的多分辨率圖像匹配方法研究

摘" 要： 在雙目立體視覺系統(tǒng)中，面對復(fù)雜場景時(shí)噪聲會(huì)損害圖像特征，增加提取難度，導(dǎo)致匹配精度和魯棒性下降。因此，文中提出基于雙目立體視覺的多分辨率圖像匹配方法，旨在從不同尺度圖像中有效獲取信息并實(shí)現(xiàn)高精度匹配。該方法利用雙目立體視覺模型的雙目旋轉(zhuǎn)相機(jī)掃描目標(biāo)并進(jìn)行成像，根據(jù)內(nèi)、外空間標(biāo)定提升雙目旋轉(zhuǎn)相機(jī)的位置精度，保證目標(biāo)的多分辨率成像效果；將其輸入金字塔立體匹配網(wǎng)絡(luò)中，通過網(wǎng)絡(luò)中的類金字塔多空洞卷積操作提取雙目圖像特征，在此基礎(chǔ)上，基于可變卷積增強(qiáng)其紋理特征細(xì)節(jié)；結(jié)合細(xì)粒度特征和互注意力機(jī)制完成雙目圖像匹配。測試結(jié)果顯示，空間標(biāo)定后，左、右兩個(gè)相機(jī)的成像誤差最小值分別為0.6 Pixel和0.4 Pixel；匹配點(diǎn)坐標(biāo)偏差均值和坐標(biāo)偏差方差值分別低于0.012和0.011，匹配效果良好。

關(guān)鍵詞： 雙目立體視覺； 多分辨率； 圖像匹配； 空間標(biāo)定； 雙目旋轉(zhuǎn)相機(jī)； 特征提??； 特征增強(qiáng)； 細(xì)粒度

中圖分類號： TN911.73?34； TP391" " " " " " " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A" " " " " nbsp; " " "文章編號： 1004?373X（2025）01?0029?04

Research on multi?resolution image matching method based on binocular stereo vision

LIU Huachun， WU Guangwen， YAN Jingli

（Inner Mongolia Normal University， Hohhot 010022， China）

Abstract： In binocular stereo vision systems， noise can damage image features and increase the difficulty of image feature extraction in complex scenes， leading to a decrease in matching accuracy and robustness. Therefore， a multi?resolution image matching method based on binocular stereo vision is proposed. This method aims to effectively obtain information from images of different scales and achieve high?precision matching. In this method， binocular stereo vision model with a binocular rotating camera is utilized to scan and image the objects， and internal and external space calibration is used to improve the positional accuracy of the binocular rotating camera and ensure the multi?resolution imaging effect of the objects. The imaging effect is input into the pyramid stereo matching network， and the binocular image features are extracted by the pyramid?like multiple atrous convolution operation in the network. And then， their texture feature details are enhanced based on variable convolution. Finally， the binocular image matching is achieved in combination with fine?grained features and mutual attention mechanism. The test results show that after spatial calibration， the minimum imaging errors of the left and right cameras are 0.6 Pixel and 0.4 Pixel， respectively; both of the mean value and the variance of the coordinates deviation of the matching points are lower than 0.012 and 0.011， respectively， and the matching effect is good.

Keywords： binocular stereo vision; multi?resolution; image matching; space calibration; binocular rotating camera; feature extraction; feature enhancement; fine grain

0" 引" 言

多分辨率圖像（Multiresolution Image）指在不同分辨率或尺度下獲取的相同場景圖像[1]，并能捕捉不同細(xì)節(jié)層次，從而進(jìn)行圖像分析、理解和處理。圖像匹配對比兩張以上的圖像，判斷兩者之間的相似或差異程度，獲取所需的信息和目標(biāo)情況[2]。傳統(tǒng)立體匹配算法依賴人為設(shè)計(jì)的特征提取或優(yōu)化函數(shù)，在復(fù)雜環(huán)境或不適定區(qū)域效果不佳[3]。文獻(xiàn)[4]采用非線性雙邊濾波器降噪并增強(qiáng)圖像細(xì)節(jié)，通過快速角點(diǎn)檢測算法提取特征進(jìn)行匹配，但光照、遮擋、視角變化會(huì)影響特征提取和匹配的準(zhǔn)確性。文獻(xiàn)[5]基于R2Net算法，使用Lipschitz連續(xù)殘差網(wǎng)絡(luò)高效提取特征，通過微分同胚圖像配準(zhǔn)保持拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，對二維圖像匹配效果好，但該方法立體匹配效果欠佳。文獻(xiàn)[6]計(jì)算圖像幅值和梯度方向后分割圖像塊，提取方向梯度直方圖特征進(jìn)行匹配，但該方法冗余特征影響描述能力，配準(zhǔn)效果不佳。文獻(xiàn)[7]結(jié)合SAR載荷幾何特性，為SAR圖像分配坐標(biāo)，使用SAR?SIFT和SIFT算法提取特征點(diǎn)，輸入深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精細(xì)配準(zhǔn)，但該方法低分辨率圖像特征提取困難。

雙目立體視覺是以兩個(gè)攝像機(jī)為核心，采集同一個(gè)目標(biāo)的圖像信息或者采用同一個(gè)場景下的圖像，以此獲取兩個(gè)角度下的兩張圖像，該技術(shù)具有測量裝置簡單、成像效率高等優(yōu)勢[8]。因此，本文提出基于雙目立體視覺的多分辨率圖像匹配方法，通過雙目相機(jī)完成視圖獲取后使用能夠完成立體匹配算法來尋找左右視圖中的匹配像素點(diǎn)對，實(shí)現(xiàn)圖像配準(zhǔn)。

1nbsp; 多分辨率圖像匹配

1.1" 雙目立體視覺模型

雙目立體視覺模型是由左右兩個(gè)可旋轉(zhuǎn)的相機(jī)組成，采用聯(lián)動(dòng)旋轉(zhuǎn)掃描的方式進(jìn)行目標(biāo)成像[9]。

雙目立體視覺模型中，左、右兩個(gè)相機(jī)被安裝在一個(gè)二維轉(zhuǎn)臺(tái)上，依據(jù)支架與舵機(jī)相連，且需保證彼此之間的距離，這段距離被稱為基線，用[L]表示，該距離也可看作兩個(gè)相機(jī)的光心[o1]和[o2]之間的距離。兩個(gè)相機(jī)的光軸不可呈現(xiàn)平行狀態(tài)[10]，兩者之間呈現(xiàn)相交狀態(tài)，交叉點(diǎn)為[H]，交叉形成的夾角用[?]表示。相機(jī)在成像時(shí)主要隨著舵機(jī)的旋轉(zhuǎn)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，目標(biāo)物體和左右兩個(gè)相機(jī)的軸中心形成一個(gè)三角形，該三角形的原理公式為：

[Asinθ=Lsinφ=Bsinα] （1）

式中：[θ]、[φ]、[α]均表示相機(jī)的旋轉(zhuǎn)角度。

為保證雙目立體視覺相機(jī)的成像效果，避免發(fā)生圖像畸變，進(jìn)行雙目相機(jī)空間標(biāo)定[11]，將兩個(gè)相機(jī)獲取的圖像偏差進(jìn)行賦值，則[x]、[y]兩個(gè)方向的偏差值分別用[εx]和[εy]表示，通過內(nèi)、外兩個(gè)部分完成。標(biāo)定時(shí)圖像旋轉(zhuǎn)誤差的調(diào)整公式為：

[Δε=εx0Lx0εyLy00i] （2）

式中：[Lx]和[Ly]分別表示[L]在[x]、[y]兩個(gè)方向的誤差。

由于兩個(gè)攝像頭因中心距[L]產(chǎn)生的標(biāo)定水平位移效應(yīng)，實(shí)際標(biāo)定校正時(shí)還需結(jié)合平移矩陣[Q=L，0，0T]完成標(biāo)定，其中[Q]表示水平位移修正參數(shù)。通過上述步驟完成雙目相機(jī)標(biāo)定，以此保證雙目立體視覺模型的目標(biāo)的多分辨率成像效果。

1.2" 基于金字塔立體匹配網(wǎng)絡(luò)的多分辨率圖像匹配

1.2.1" 金字塔立體匹配網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

為保證多分辨率圖像的配準(zhǔn)效果，文中以金字塔網(wǎng)絡(luò)為主干網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合可變卷積網(wǎng)絡(luò)、細(xì)粒度特征和互注意力機(jī)制，構(gòu)建金字塔立體匹配網(wǎng)絡(luò)（PSMnet），更好地完成多分辨率圖像的匹配效果[12]。金字塔立體匹配網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

1.2.2" 雙目立體多分辨率圖像特征提取

基于類金字塔多空洞卷積通過不同擴(kuò)張率的空洞卷積獲取不同感受野的圖像特征，增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對雙目立體多分辨率圖像的感受力，確保非局部相似特征的提取。通過調(diào)整金字塔層數(shù)，可控制感受野的覆蓋率。在不同金字塔層數(shù)下，不同感受野的特征提取公式為：

[gip=fipXo] （3）

式中：[gip]表示擴(kuò)張率為[p]、在金字塔層數(shù)為[i]時(shí)的輸出特征；[fip]表示卷積操作；[Xo]表示輸入的雙目立體多分辨率圖像。

通過空洞卷積[f?]進(jìn)行各層金字塔輸出特征的融合處理，如果融合后的特征用[gΣp]表示，計(jì)算公式為：

[gp=FgipgΣp=fgp] （4）

式中：[F?]表示通道拼接操作；[gp]表示通道拼接后的特征。

將獲取的[gΣp]疊加至輸入的特征上，輸入最終融合后的特征[G]。

1.2.3" 基于可變卷積的特征紋理特征增強(qiáng)

依據(jù)1.2.2節(jié)完成[G]獲取后，采用可變卷積進(jìn)行聚合，代價(jià)聚合通過對匹配代價(jià)進(jìn)行聚合使得代價(jià)聚合過程能夠更好地適應(yīng)圖像中的變化，提高匹配效果。

如果[G]中的像素點(diǎn)用[sj]表示，可變卷積的目的是通過卷積處理提取與采樣點(diǎn)對應(yīng)的像素值，依據(jù)提取結(jié)果計(jì)算包含偏移量的像素值，其計(jì)算公式為：

[zsj+sn+Δsn=kξk，G×Gk] （5）

式中：[sn]和[Δsn]均表示偏移，前者不發(fā)生變化，后者可學(xué)習(xí)； [ξ?]表示線性插值；[k]表示像素點(diǎn)在[G]中的空間位置；[z?]表示像素值。

在式（5）的基礎(chǔ)上獲取最終的像素值[zsj]，其公式為：

[zsj=j=1ciwsn×zsj+sn+Δsn] （6）

式中[wsn]表示位置權(quán)重系數(shù)。

依據(jù)獲取的[zsj]進(jìn)行可變卷積聚合處理，將像素值更新至矩陣中，以此能夠自適應(yīng)地聚合到具備相似視差的位置，并且通過該聚合能夠?qū)D像中高低尺度進(jìn)行更好的融合，獲取聚合后的代價(jià)體[Y]，代價(jià)體記錄不同視圖或時(shí)間幀之間像素點(diǎn)匹配的成本或相似性度量。

1.2.4" 基于細(xì)粒度特征和互注意力機(jī)制圖像配準(zhǔn)

根據(jù)聚合后的代價(jià)體[Y]進(jìn)行圖像匹配，采用平均運(yùn)算對[Y]中每個(gè)長度為[D]的細(xì)粒度特征向量進(jìn)行計(jì)算，以此獲取各個(gè)特征對應(yīng)的注意力得分[hj]。

[hj=1Di=1DYij] （7）

式中[Yij]表示代價(jià)體[j]的第[i]個(gè)細(xì)粒度特征向量。

依據(jù)公式（7）獲取[hj]的結(jié)果，由大到小排列后進(jìn)行[Y]的劃分。

[ci=Nm，" " " i=1，2，…，n-1N-m-1×Nm，" " " i=m] （8）

式中：[N]表示細(xì)粒度特征數(shù)量；[ci]表示劃分后第[i]個(gè)區(qū)域內(nèi)包含的特征數(shù)量；[m]表示劃分形成的區(qū)域數(shù)量。

按照[hj]的值對細(xì)粒度特征進(jìn)行劃分，使其形成3個(gè)等級，[hj]值最高的區(qū)域用[E1]表示，依次為[E2]和[E3]，通過平均池化操作對上述不同等級的區(qū)域進(jìn)行處理，以此獲取各個(gè)區(qū)域的特征向量[λi]。

[λi=1cij=1ciEji] （9）

式中，[i=1，2，3]，表示等級。

獲取的[λi]通過分類器進(jìn)行特征區(qū)域?qū)R，以此完成圖像匹配。

2" 結(jié)果分析

2.1" 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

為驗(yàn)證本文方法對多分辨率圖像的匹配效果，通過1.1節(jié)的雙目立體視覺相機(jī)采集室外環(huán)境多分辨率圖像，采集對象包含場景中的車輛、人物、植物以及建筑等，共計(jì)采集圖像50組（一組圖像包含左右兩個(gè)相機(jī)各采集的一張圖像），在采集時(shí)雙目相機(jī)的標(biāo)定參數(shù)詳情如表1所示。

本文方法通過雙目相機(jī)進(jìn)行場景圖像采集時(shí)，為避免發(fā)生圖像偏差，需對雙目相機(jī)進(jìn)行空間標(biāo)定。為評估標(biāo)定效果，本文在不同偏差角度下進(jìn)行了空間標(biāo)定，并比較標(biāo)定前后左右雙目相機(jī)的誤差值，測試結(jié)果如表2所示。

由表2可知：通過本文方法進(jìn)行空間標(biāo)定后，左、右兩個(gè)相機(jī)的成像誤差最小值分別為0.6 Pixel和0.4 Pixel。因此，本文方法能夠較好完成雙目立體相機(jī)空間校正，保證目標(biāo)的成像效果。

2.2" 指標(biāo)設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證本文方法的多分辨率圖像匹配效果，采用匹配點(diǎn)坐標(biāo)偏差均值[ε1]和坐標(biāo)偏差方差作為評級指標(biāo)，兩個(gè)指標(biāo)的取值均在[0，1]區(qū)間，取值越小，表示匹配效果越佳。兩個(gè)指標(biāo)的計(jì)算公式分別為：

[ε1=1mi=1mλi-λi] （10）

[σo=1mi=1mλi-λi2] （11）

式中：[λi]和[λi]分別表示左相機(jī)和右相機(jī)的匹配點(diǎn)；總匹配點(diǎn)數(shù)量用[m]表示。

2.3" 結(jié)果與分析

依據(jù)本文方法對不同數(shù)量匹配點(diǎn)進(jìn)行匹配后，通過上述公式分析本文方法的匹配效果，測試結(jié)果如表3所示。

對表3測試結(jié)果進(jìn)行分析后得出：在不同的分辨率圖像中，通過本文方法進(jìn)行匹配點(diǎn)匹配后，匹配點(diǎn)的坐標(biāo)偏差均值[ε1]和坐標(biāo)偏差方差[σo]值分別不高于0.011和0.012。因此，該方法能夠可靠完成不同分辨率雙目立體圖像的匹配。

為直觀驗(yàn)證本文方法對于多分辨率原圖像的匹配效果，隨機(jī)抽取一組雙目立體圖像，通過本文方法對其進(jìn)行匹配，獲取左右雙目相機(jī)的匹配結(jié)果，如圖2所示。

由圖2結(jié)果可以得出：通過本文方法進(jìn)行雙目立體多分辨率圖像匹配后，其能夠依據(jù)細(xì)粒度特征區(qū)域劃分結(jié)果完成圖像匹配，且匹配精度較高，未出現(xiàn)錯(cuò)誤匹配的情況。

3" 結(jié)" 語

多分辨率圖像在多個(gè)領(lǐng)域中均具備重要作用，為保證圖像的效用性，需獲取圖像多尺度信息，因此，本文提出基于雙目立體視覺的多分辨率圖像匹配方法。該方法通過雙目立體視覺獲取目標(biāo)圖像，以保證圖像的多尺度特征，并結(jié)合金字塔立體匹配網(wǎng)絡(luò)完成圖像匹配。其創(chuàng)新性地將雙目視覺和立體匹配網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，更好地保證了多分辨率圖像的匹配效果。

注：本文通訊作者為閆靜莉。

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作者簡介：劉華春（1979—），女，湖北荊州人，碩士研究生，講師，研究方向?yàn)橐曈X圖像可視化。

吳廣文（1979—），男，滿族，遼寧鳳城人，博士研究生，講師，研究方向?yàn)橐曈X圖像可視化。

閆靜莉（1977—），女，山西運(yùn)城人，在讀博士研究生，副教授，研究方向?yàn)橐曈X圖像可視化。