立體電腦視覺可說是電腦視覺應用之最早發端,有不少研究者以此為研究 目標並已有不少應用實例。立體電腦視覺具有直覺,裝置經濟容易,可依 應用目的不同而改變系統裝設的優點;除此之外,尚可做到雷射深度探測 儀(laser range sensor)所無法勝任之應用如衛星空照等。一般而言,3D 立體電腦視覺可分成立體相機校準(stereo calibration)之前處理步驟, 及三度空間坐標之計算等兩大步驟。立體空間校準將三度空間與影像平面 之關係建立起來;而在計算物體之實際三度空間時,我們則須先進行影像 中特徵點之擷取與對應,以便於二張影像中找出同一物體。在本論文中, 我們致力於特徵點之擷取與對應。我們以灰階為基礎,應用小波轉換 (wavelet transform)找出物體之角隅點當做對應之特徵點;並參酌模糊 控制理論(fuzzy control theory)及立體電腦視覺之特性,發展出特徵點 之分群對應演算法。此演算法有幾個優點:一是採用模糊理論,使得因角 隅萃取法或其他特徵點擷取法所產生之模糊性對於對應問題之影響可以大 為降低;二是引入分群觀念,使得對應之可靠性在可容忍的運算下大大提 昇;三是由模糊控制理論之模式,我們可以很容易針對問題之需要,增減 影響對應效果之控制變因,此種彈性之作法也可以使得系統之彈性與對應 之正確率提高。實驗證明我們所提出之演算法在特徵點之擷取與對應上均 有相當好之結果。
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