基于模糊逻辑的多尺度小基高比立体匹配方法

针对小基高比立体匹配中的辐射差异和深度精度问题,提出一种小基高比立体匹配方法。该方法首先通过小波变换对立体图像构建多尺度空间,然后利用HSL色彩模式下的模糊逻辑相似性测度函数和十字支撑臂自适应窗口技术获取初始匹配成本,再依据"胜者全取"策略计算整数级视差,最后以整数级视差为基础利用基于迭代相位相关法的亚像素匹配方法计算亚像素级视差图。研究结果表明:该立体匹配算法克服了小基高比匹配中的辐射差异问题,同时获得了高精度亚像素级视差,其亚像素精度高于1/20个像素。     

基于迭代传播的小基高比立体匹配方法

提出一种基于迭代传播的方法求解小基高比立体匹配中的相关基本等式以解决立体匹配中存在的黏合现象.该方法首先根据启发式信息估计实际立体匹配系统中整数级视差的误差水平;其次,根据Morozov原理设计一个迭代正则参数选择方法对相关基本等式进行正则化处理并建立目标泛函;再次,利用延迟扩散定点迭代方法获得目标泛函的迭代传播等式;最后,通过共轭梯度法对该等式进行迭代求解.实验结果表明:该方法减少了小基高比立体匹配中的黏合现象,其视差图的准确率可达95％以上,且像元匹配差异精度优于1/10个像元.     

基于动态规划的实时立体匹配算法

立体匹配通过计算和标识匹配图像的视差图来获得图像的深度信息,一般计算量大,无法满足实时性要求。本文聚焦立体匹配的匹配代价聚集和视差计算环节,在动态规划方法的基础上,提出了一种实时的立体匹配算法。根据连续性约束,提出了基于自适应形状窗口的快速匹配代价聚集算法,加速了臂长和匹配代价聚集的计算效率;利用边缘检测技术获得图像边界信息,修改动态规划的转移方程,使得边界像素可以在整个视差空间中选择视差值,降低边界处匹配视差的误匹配率。实验结果表明:通过结合上述两个步骤的改进算法,可以获得满足实时性要求、高质量的匹配视差图,整体的匹配准确率较高。     

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%.     

计算机双目视觉中的动态规划立体匹配算法研究

计算机双目视觉技术是自然光条件下可使用的非接触测量方法,对于逆向工程、工业检测、三维重建、移动机器人导航等领域都有重要的实际应用价值.针对动态规划立体匹配中存在的条纹瑕疵问题,本文提出一种新的动态规划立体匹配方法,设计了新型矩形窗口计算匹配代价,构建基于遮挡约束的优化函数,在降维低分辨率图像上求取控制点抑制条纹瑕疵.选择Middlebury平台上的4个组的图像作为实验图像,将基于置信传递的立体匹配方法和基于图形切割的立体匹配方法作为比较方法,对本文方法的性能进行验证. 4个组的实验图像的立体匹配实验结果表明:基于控制点修正的动态规划立体匹配方法,获得的视差图像连续稠密、坏像素比例低,明显优于两种比较方法.应用本文方法,对比基于图形切割的立体匹配方法(GC)和基于置信传递的立体匹配方法(BP)获得的视差图像,坏像素比例分别下降了1～2个百分点.     

基于DAISY描述符和改进型权重核的快速局部立体匹配

为了消除双目立体歧义,提出一种基于DAISY特征和改进型权重核的快速立体匹配。首先,稠密构造局部特征DAISY描述计算初始匹配成本;基于Epanechnikov权重核双通聚合消除特征相似歧义得可靠匹配代价;优胜者全选逐像素优化初始视差。然后,利用改进型双边滤波、对称一致性验证和多方向权重视差外插等策略改善视差。实验表明,该方法能有效提高匹配精度,得到分段光滑、精度高的稠密视差,且结构简单、复杂度低。     

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.     

一种基于多邻域非线性扩散的动态规划全局立体匹配算法

双目立体视觉匹配通过两幅具有一定视差的图像获得精确、稠密的视差图。为了解决动态规划立体匹配算法橫条纹瑕疵以及精度低的问题,提出了一种基于多邻域非线性扩散的立体匹配算法。该算法采用AD测度函数构建视差空间,根据行列像素之间的约束关系,基于非线性扩散的代价聚合方法,通过图像边缘的动态优化寻求全局能量函数最优值得到稠密视差图。在Middlebury测试集上的实验结果表明,该算法的平均误匹配率为5.60%,相比IIDP动态规划全局匹配算法,精度提高了39.9%,有效地解决了横向条纹问题,改善了边缘模糊情况,且提升了算法的稳定性。与其他全局匹配算法相比,本文算法误匹配率降低了38.2%,在图像参数的11个指标中有9项指标排名第1。     

基于改进Census变换和多尺度空间的立体匹配算法

为提高双目立体匹配算法在弱纹理区域的匹配精度和多尺度空间的匹配一致性,提出基于窗口内像素均值信息判断和自适应权重的改进Census变换算法进行代价计算,提高像素在视差不连续区域的匹配精度.代价聚合阶段引入高斯金字塔结构,将引导图滤波算法融合到多尺度模型中,并添加正则化约束来提高对弱纹理区域的匹配一致性;视差选择阶段中,采用一系列优化方法如误匹配点检测、区域投票策略和亚像素增强等来提高匹配的正确率.实验结果表明,该算法在Middlebury测试集上的平均误码率为5.91%,在弱纹理区域和视差不连续区域能得到较好的视差图,且具有较好的鲁棒性.     

一种异形自适应窗口局部立体匹配算法

如何通过立体匹配提高图像景深精度一直是机器视觉研究领域的一个难点, 针对自适应窗口算法易受光照不均和窗口形状难以有效描述待匹配图像边界等问题, 提出一种异形自适应窗口局部立体匹配算法. 由于传统 Census 变换易受中心像素波动影响, 因此提出一种像素信息三维化处理技术, 并通过窗口内非中心像素间差异和窗口间中心像素的差异信息计算匹配代价; 为更好地贴合图像轮廓, 提出了由双螺旋路径法确定的异形窗口进行代价聚合, 对像素区域同时沿两条搜索路径自适应确定形状大小, 形成比传统技术更加高效多变的匹配窗口. 实验结果表明, 相比 Middlebury 平台上其他算法, 所提算法具有更为准确的图像边界描述能力, 可有效提高立体匹配精度, 同时对于光照不均的情况具有更强的鲁棒性.     

基于改进的census变换彩色图像匹配研究

针对传统census变换在彩色图像匹配中精度不高,易受光照影响等缺陷,提出了一种彩色census变换匹配算法。首先,利用census变换窗口内的颜色距离标准偏差代替变换窗口中心像素的灰度值,再与邻域内颜色距离信息和邻域内颜色距离信息平均值之差进行census变换。然后,利用Hamming距离作为匹配代价函数,采用优胜全取策略(winner-take-all)和左右一致性校验得到视差数据,获得稠密视差图。实验表明,该算法可有效提高彩色图像匹配精度,实时性好,对非理想光照变化所引起的干扰具有较强鲁棒性。     

基于双棱镜单摄像机立体视觉的P-GMAW熔池表面重建

利用传统的双目立体视觉技术进行焊接熔池表面形貌的三维传感,系统成本昂贵,且拍摄时必须保证同步,摄像机参数的不一致也容易造成重建误差。分析了双棱镜立体视觉系统原理,搭建了一套基于双棱镜的单摄像机立体视觉系统,在一个CCD像面上拍摄到同一物体存在视差的两幅图像,预处理后通过SSD算法求取像素级视差图,然后由二次曲线拟合进一步获得亚像素级视差图,由标定结果求得每个图像点对应的三维坐标。通过搭建的传感系统获得了P-GMAW平板堆焊基值期间的熔池图像,依照上述流程重建了熔池的三维表面形貌,同时针对重建结果做了误差分析,证实了其可靠性。     

分层正交动态规划立体匹配算法

提出一种分层正交动态规划立体匹配算法.首先利用正交动态规划算法在低分辨率图像的DSI(disparity-space image)视差空间图中进行初匹配,然后在Delta DSI(delta disparity-spaceimage)视差变化空间图中进行精匹配,从而获得高分辨率图像的视差图.实验结果表明,该算法不仅可以改善传统动态规划算法产生的带状条纹瑕疵,而且匹配率高、速度快、应用范围广.     

基于边缘和像素类型标记的立体匹配算法

提出一种基于边缘图像特征和像素类型标记的立体匹配算法,利用边缘信息及视差在边缘和非边缘区域的分布特征,指导有效初始视差在扫描线方向的传递。并且根据标记值对部分不可靠的像素点进行反向赋值和边缘内中值滤波处理,达到视差精化目的。实验证明这种方法对于整体视差范围不太大的远距离图像,能够获得较为精确的稠密视差图。     

基于控制点约束及区域相关的立体匹配算法

立体匹配是计算机视觉的关键问题.为了得到准确匹配的稠密视差图,通过对基于特征和基于区域立体匹配算法的讨论,结合这两种算法的优点,提出一种新的基于控制点及区域相关的立体匹配算法.该方法首先在利用Harris角点检测算法检测出角点的基础上,对角点进行立体匹配得到精确的匹配点对即控制点,然后在控制点的约束下对非角点像素进行基于区域相关的立体匹配,得到整体稠密的视差图.这样既缩小了匹配搜索空间,又保证了匹配的可靠性.     

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.     

视差图误差检测与校正的通用快速算法

为了获取精确的立体匹配结果 ,提出了一种通用的视差图误差检测与校正算法。算法首先定义一个新的全局顺序匹配约束 ;然后将其用于视差图后处理过程 (而不是视差计算过程 )中 ,以检测出视差图中的匹配交叉区域 ;最后提出一种零交叉校正方法 ,校正其中的误匹配点。通过对一组真实立体图像序列及其视差图的实验 ,进一步证明了该算法的有效性。该算法可以作为视差图后处理过程附加在各种立体匹配算法之后     

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.