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.     

基于改进Census变换的双目立体匹配算法

针对传统Census变换窗口中心点灰度值易受噪声影响而导致全局匹配精度低等问题，设计了一种基于改进Census变换的双目立体匹配算法.首先采用双边滤波的模板值替代传统Census变换窗口中心点的灰度值，为了增强初始代价计算的可靠性，加入Sobel算子，将其与灰度绝对误差和算法的匹配代价进行代价融合；然后选择动态十字交叉域建立相邻视差的联系；最后运用赢家通吃策略选择最佳的视差，并采用左右一致性检测和引导滤波优化视差图.实验结果表明，在无噪声情况下，改进算法的平均误匹配率比传统Census变换的降低了约46%,含噪声情况下降低了约53%,说明改进算法有较好的匹配精度和抗噪能力.     

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.     

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SIFT描述子的自适应聚合权重立体匹配算法

针对传统局部立体匹配算法在深度不连续区域和低纹理区域匹配精度不高的问题,提出了一种基于SIFT描述子的自适应聚合权重立体匹配算法.算法首先采用梯度域的幅值和相位获取初始匹配代价;然后利用相似性区域判决准则获得各个中心点的自适应矩形聚合窗口,并利用各点SIFT描述子的L1范数进行自适应聚合权重计算.仿真实验结果表明,该算法能够有效地提高低纹理区域和深度不连续区域的立体匹配精度,获得较高精度的视差图.     

融合绝对误差和与Census变换的双目立体图像匹配算法

针对传统立体匹配算法受光照和纹理结构等变化的影响,匹配成功率低或容易出现匹配失败的问题,提出一种融合SAD和Census变换的双目立体图像匹配算法。该算法基于图像预处理,首先集成SAD和Census算法的优势,以取代单一匹配代价计算方法;然后,使用一种十字交叉代价聚合策略来提升匹配效果;最后,为验证本文算法的有效性,选择不同的实验场景,对不同分辨率的图像进行立体匹配的综合对比实验,实验结果表明本文算法在匹配效率和匹配精度等方面具有显著优势,适用于复杂场景中高质量视差图的生成。     

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.     

改进的非参数Census变换立体匹配算法

针对多数立体匹配算法的相似性测度都建立在像素灰度特性基础上, 无法彻底消除匹配差异性, 易出现歧异性的问题, 提出一种改进的非参数Census变换匹配算法. 该算法通过在传统非参数Census匹配过程中增加局部纹理反差值测度, 引入图像纹理度量的方向性, 使中心像素灰度值不再是唯一决定因素, 改进了匹配模版, 从而有效解决了传统匹配算法的歧异性问题. 实验结果表明, 改进算法是一种有效、 合理的立体匹配方法, 提高了稠密匹配精度.     

改进的非参数 Ce ns us 变换立体匹配算法

针对多数立体匹配算法的相似性测度都建立在像素灰度特性基础上, 无法彻底消除匹配差异性, 易出现歧异性的问题, 提出一种改进的非参数Census变换匹配算法. 该算法通过在传统非参数Census匹配过程中增加局部纹理反差值测度, 引入图像纹理度量的方向性, 使中心像素灰度值不再是唯一决定因素, 改进了匹配模版, 从而有效解决了传统匹配算法的歧异性问题. 实验结果表明, 改进算法是一种有效、 合理的立体匹配方法, 提高了稠密匹配精度.     

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.     

基于小波及动态规划的相位匹配

提出了一种新的基于小波变换及动态规划的相位匹配算法。该算法采用金字塔式的多尺度匹配结构，顶层和中间层利用小波相位信息建立扫描线对的视差空间图，并引入动脉规划的方法，在获得全局最优化的匹配路径的同时有效地解决了遮挡问题。为提高匹配结果的置信度，该算法结合特征匹配确定了一系列高置信度的匹配点对作为匹配路径的控制点。金字塔底层则直接利用小波相位差和瞬时频率更新由上层由插得到的视差图，保持了相位匹配的亚像素精度。立体像对测试结果表明：该算法改进了现有的相位匹配算法；在匹配时间和区配精度上优于包含动态规划的区域匹配算法。     

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%.     

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。     

融合AD与Census变换的动态规划立体匹配与遮挡处理

针对传统动态规划立体匹配算法具有速度快的优点,但常伴随条纹现象的问题,设计了一种AD(absolute difference)与Census变换相融合的相似性测度算法,结合新的线性平滑项和动态变搜索半径的方法有效避免了上述问题,提高了匹配的速度和准确性.遮挡现象在双目视觉中难以避免,针对这一难题,采用左右一致性的遮挡检测算法对遮挡区域进行遮挡检测,设计了一种基于颜色和距离相似性的视差优化插值算法,改善了遮挡区域的视差估计.实验结果表明,该立体匹配算法能够快速、准确地估计出视差值,满足立体重构的需要.      

融合Spearman相关性系数与多尺度框架的立体匹配算法

针对现有立体匹配算法对噪声敏感、匹配率低的问题,提出了一种基于Spearman相关性系数与多尺度框架融合的立体匹配算法。在代价计算阶段,创新性地在固定窗口内通过简化Spearman相关性系数得到两种代价计算模型。在代价聚合阶段,利用多尺度框架在图像金字塔上进行代价聚合,从而使得匹配算法在低纹理区域得到较高的匹配率。实验结果表明,提出的立体匹配算法有效降低了误匹配率:对Middletury2.0测试集中31对标准图像对的平均误匹配率仅为7.98%,Middletury3.0中的15对标准图像对的平均误匹配率为13.45%。实验结果表明,提出的融合Spearman相关性系数与多尺度框架的立体匹配能有效降低图像的误匹配率,并对噪声等具有较好的稳健性。     

基于一致性随机采样的图像特征匹配鲁棒确认

误匹配点的存在影响了计算图像问变换关系的准确性,从而导致较差的图像匹配效果.通过随机采样一致性算法,提出了一种剔除错误匹配,精确确认图像匹配特征,从而计算图像间几何变换矩阵的鲁棒方法.该方法首先基于特征向量相似性准则,得到初始匹配点对,再利用特征点周围的灰度信息进行权值计算,在用随机采样一致性算法拟合几何变换矩阵的迭代过程中,得到使目标函数最小的匹配关系以筛选由噪声等引起的误匹配点对,从而精确计算图像间的几何变换关系矩阵,实现图像的精确配准.实验结果表明,该算法具有良好的噪声鲁棒性,得到了理想的图像配准效果.