基于自适应权重极限距离变换的立体匹配

为解决传统极限距离立体匹配算法在深度不连续区域,以及光照差异增大时出现匹配误差大幅升高等问题,提出基于自适应权重极限距离变换的立体匹配算法。在Delta-Gama对数空间下,该算法首先根据初始匹配结果计算立体图像对Gama校正系数,基于光照差异修正极线距离变换相似度函数带宽,其次基于权重相似度自适应选取极线端点,确定分割系数;最后利用置信度传播算法计算视差图。实验结果表明,本文算法能够有效提高深度变换区域的匹配准确度,同时有效降低光照差异图像的误匹配效率。相对于当前先进算法,本文算法的匹配率比当前先进算法提高至少40%。     

基于运动估计的置信度传播立体视频匹配算法

基于置信度传播(BP:Belief Propagation)的立体匹配算法与局部算法相比,视差准确度高,但需要耗费大量的计算时间。为此,提出一个基于运动估计的置信度传播立体视频匹配算法。该算法首先通过传统的BP算法获得I帧的匹配视差图,并保存每个像素获得最佳视差值的传递信息;然后,通过参考I帧的运动估计信息,得到重新排列的I帧视差值的传递信息,将其作为P帧置信度传播算法的初值进行迭代运算,从而大大减少了P帧置信度传播算法的迭代次数。实验结果表明,该算法能大大提高置信度传播立体视频的匹配效率。     

基于自适应权重极线距离变换的立体匹配

为解决在深度不连续区域传统极线距离立体匹配算法,光照差异增大时出现匹配误差大幅升高等问题,提出基于自适应权重极线距离变换的立体匹配算法。在Delta-Gama对数空间下,该算法首先根据初始匹配结果计算立体图像对Gama校正系数,基于光照差异修正极线距离变换相似度函数带宽,其次基于权重相似度自适应选取极线端点,确定分割系数;最后利用置信度传播算法计算视差图。实验结果表明,所提算法能够有效提高深度变换区域的匹配准确度,同时有效降低光照差异图像的误匹配率。相对于当前先进算法,所提算法的匹配率比当前先进算法提高至少40%。     

基于动态规划与图像分割的立体匹配算法

针对传统图割立体匹配算法耗时太长以及动态规划立体匹配算法匹配精度不高,且视差图带有条纹瑕疵的问题,提出了一种基于动态规划和图像分割的立体匹配算法.采用自适应多阈值图像分割算法对参考图像进行高效可靠的区域分割,提取边界,使用多种子点动态规划算法精细求取边界上点的视差,并以区域为单元用图割立体匹配算法求取区域内各点的视差,拟合得到图像对的视差图.通过对比,实验结果表明：此算法较传统图割法匹配速度有明显提高,且可以得到匹配精度较高的稠密视差.     

使用图像分割的遮挡恢复立体匹配算法

针对立体匹配在稀疏纹理、重复纹理、深度不连续和遮挡区域存在的问题,提出了一种高效的立体匹配算法.该算法主要由像素匹配代价计算和视差图全局优化2个步骤组成.为了大幅减少当前算法在场景深度不连续处所产生的过渡平滑现象和在稀疏纹理处产生的错误匹配,采用基于图像采样噪声无关的自适应权重加窗匹配算法.为了求解遮挡区域和不连续性区域的像素视差,使用遮挡和平滑惩罚代价来约束整幅视差图,并采用基于图像分割的能量最小化方法求取最优解.实验结果表明,相比于局部和全局算法,该算法可以更快且准确地计算稀疏纹理、不连续性和遮挡区域的像素视差.     

一种具有选择性的置信度传播立体匹配算法

为了改善立体匹配算法在低纹理和深度跳变区域的匹配性能,提出了一种改进的置信度传播立体匹配算法.首先利用均值漂移算法对图像进行彩色分割,然后通过自适应权重算法计算匹配代价并获取初始视差图,再利用匹配代价可信度检测和左右一致性校验将初始匹配结果按照可靠度分类,最后在全局优化的过程中分别通过可靠度分类和图像分割结果来指导置信...     

一种改进的基于图像分割的立体匹配算法硏究

针对立体匹配中在低纹理及遮挡区域容易导致误匹配的问题,提出一种改进的基于图像分割的立体匹配算法.首先,采用自适应多边形窗口来对左右图像进行初始匹配,同时通过左右一致性检测得到可靠匹配点;然后根据颜色信息将图像分割为不同区域,运用得到的可靠点计算不同区域的视差模板;将得到的模板结果作为视差估计和能量函数的参考项构造能量函数,使用树形动态规划最小化能量函数计算最优视差.将该算法应用于标准库进行实验,结果表明该算法能够有效地匹配图像,具有较高的匹配精度.     

一种基于倾斜聚集窗口的高效双目匹配算法研究

目前双目匹配算法多采用正面平行的聚集窗口假设(Frontal-Parallel Assumption),但是这种假设不符合实际场景中的倾斜平面.针对实际场景多为倾斜平面的问题,提出一种基于交叉倾斜聚集窗口的局部匹配算法,将实际场景中的斜面和视差空间中的视差平面建立一种数学模型,该算法能够快速找到视差空间中聚集窗口的视差平面信息,通过在KITTI公共评估网站上进行测试,实验结果表明提出的算法能够很好地提高对场景中倾斜平面的匹配精度且有较高的执行效率.     

基于多特征融合与树形结构代价聚合的立体匹配算法

针对立体匹配中弱纹理区域和深度不连续区域的匹配精度问题,提出了一种基于多特征融合的树形结构代价聚合立体匹配算法.首先,融合图像颜色、梯度和图像的Census变换进行匹配代价计算;然后,在由原始图像生成的最小生成树上进行匹配代价聚合,并使用多方向扫描线优化,进一步提升立体匹配的精确度;最后,使用左右一致性检测标记出误匹配点,并进行视差修正.为了验证该算法的有效性,使用Middlebury测试集提供的测试图像进行测试,平均误匹配率为6.38%;分别对2种场景实际拍摄图像进行深度信息提取误差率测试,测试得到2种场景的测距误差率分别为5.76%和5.55%,证明了该算法的实用性.     

基于边缘约束的自适应引导滤波立体匹配算法

为解决局部立体匹配算法存在深度图边界区域不连续问题,本文提出了一种基于边缘约束的自适应引导滤波立体匹配算法。将梯度值和颜色信息结合进行匹配代价计算;然后,基于图像边缘局部特征,对图像的像素点基于颜色阈值和边界条件构建自适应十字交叉区域,并对自适应窗口进行引导滤波代价聚合;最后,采用胜者为王策略(winner takes all,WTA)进行视差计算,对视差图进行视差精细化处理。实验结果表明:本文算法生成的深度图能够更好地保留细节特征,边界纹理区域的误匹配现象明显改善,可有效降低误匹配率,本文算法在Middlebury数据集误匹配率仅为5.22%。     

基于反馈的立体匹配算法

针对因传统的置信度传播( BP:Belief Propagation)算法生成的深度图并非十分精确而导致深度图的绘制及立体重现存在的失真问题,提出一种基于反馈的立体匹配算法,使生成的深度图进一步优化.该算法首先通过BP算法生成深度图,然后由左视点图像与深度数据绘制右视点图像,将绘制出的右视点图像与真实右视点图像进行比较...     

改进rank变换的多窗口彩色图像立体匹配算法

为克服环境变化和双目相机的差异带来的干扰,针对传统立体匹配算法在视差不连续区域存在误匹配率高等问题,提出一种在rank变换域中对彩色图像进行多窗口匹配的算法.首先对标准图像库中的彩色图像进行分等级的改进rank变换,将图像从彩色空间变换到秩空间;然后采用改进的绝对值指数方法计算像素的颜色相似性,减少噪声和光线差异的干扰;最后利用快速多窗口算法进行匹配.实验证明该文算法有较强的抗噪性,能获得实时鲁棒的匹配结果.相对于固定窗口非参数变换匹配算法在视差不连续区域匹配精度提高了18.5%.     

降雨仿真中粒子分布区域模型的优化

粒子系统是实现大规模场景降雨仿真的一种有效方法;但实现过程中,无限制的扩大雨粒子区域势必导致内存消耗过大。为了有效控制粒子分布区域,引入景深的概念,约束粒子分布区域无限制的扩大;并根据环境亮度的变化调整粒子分布区域深度;再在基础的粒子分布区域模型上,提出三种改进的模型。通过试验模拟和分析对比,得到最优的模型。实验结果表明,改进后的最优模型,在保证雨效的同时有效缩减了冗余粒子分布区域,从而减少了雨粒子数量,实现了帧频的提高及降雨场景真实感的提升。     

自适应调整建议分布的改进粒子滤波行人跟踪算法

为解决一般粒子滤波跟踪算法容易受到相似背景和遮挡干扰问题的影响,提出一种自适应调整建议分布的改进粒子滤波跟踪算法.该算法设计了一种新的建议分布函数,使其融入最近的观测信息来调整建议分布函数的方差以改变新粒子分布范围,提高新粒子的采样效率,降低了计算复杂度,一定程度上保持了粒子的多样性.实验结果表明:该算法有效解决了遮挡、相似背景混乱问题,整体跟踪性能优于粒子滤波算法.     

基于特征匹配算法的双目视觉测距

距离测量作为障碍物检测以及路径规划的前提和基础是机器人研究领域的一个重要分支。在众多测距方法中,由于双目立体视觉具有信息丰富、探测距离广等优点被广泛应用。本文将改进的SIFT特征匹配算法应用到双目视觉测距与标定系统中。首先建立双目视觉测距模型,测量值由空间物点在左右摄像机下的像素坐标值决定;其次根据该模型的特点提出了基于平行光轴的双目立体视觉标定方法;最后利用改进的SIFT特征匹配算法,提取匹配点的像素坐标完成视觉测距。实验结果表明,根据测量数据对障碍物进行三维重建,相对距离与真实场景基本吻合,能够有效地指导机器人进行避障。     

基于区域增长的自适应窗口立体匹配算法

针对基于区域的立体匹配算法支持窗口难以选择的问题, 提出一种新的自适应窗口区域立体匹配算法. 该区域增长的方法可以动态地获得形状和大小均具有自适应特性的支持窗口, 并通过区域视差范围估计、核心窗口视差近似、动态搜索步距调整等方法使算法得到改进. 研究结果表明: 该算法对于视差不连续和遮挡区域都有着良好的适应性;采用该算法获得的视差图像的准确度高达95%, 且计算时间缩短到5 s以内.     

用多基线立体视觉系统恢复稠密深度图像

为有效地减少错误匹配,提高匹配精度并恢复稠密深度图像。利用多基线立体视觉恢复景物深度数据的冗余性,使用简单条纹模式投影光源标记景物,很好地解决了弱纹理区域或无纹理区域的对应性问题。通过对图像进行避部规范化处理,在外极线、唯一性和连续性约束条件下,使用应用域知识和统计模型,建立准确的匹配关系,实现三维景物高精度恢复。所恢复景物的高精度稠密深度图像,在１．５～３．５ｍ的距离范围内,深度值偏差小于２ｍｍ     

颗粒脱黏对异质摩擦界面点接触弹流润滑的影响

建立了异质摩擦界面点接触弹流润滑模型,利用MATLAB对其进行数值仿真,研究了颗粒脱黏对接触区域油膜厚度和压力分布的影响,并分析了异质材料内部的最大剪应力分布情况。结果表明,不同形式的颗粒脱黏均会增加颗粒分布区域的油膜厚度,其中颗粒上方脱黏的作用最为明显;随着颗粒埋布深度的增加,其脱黏对于膜厚的影响逐渐减小,高弹性模量颗粒脱黏对油膜厚度变化的影响小于低弹性模量颗粒脱黏;颗粒发生脱黏后,油膜压力会在油液移出颗粒分布区域时产生激增,严重影响点接触弹流润滑性能;颗粒脱黏会在颗粒靠近脱黏区域的两侧形成很大的剪应力,从而导致异质材料产生裂纹甚至断裂等进一步失效。