基于图像分割的自适应窗口双目立体匹配算法研究

针对传统双目立体匹配算法采用固定窗口导致弱纹理区域匹配精度较低的问题,提出了一种基于图像分割的自适应窗口立体匹配算法.首先,采用Mean-shift算法对图像进行分割,之后对分割图像进行局部子区灰度标准差统计,在此基础上提出了一种根据纹理丰富程度进行窗口大小自适应设定的算子.基于自适应窗口大小设定,组合使用Census变换和梯度值计算匹配代价,并分别通过自适应权重代价聚合及"胜者为王"策略进行初始视差计算,最后利用左右视差一致性原则和加权中值滤波得到稠密视差图.采用提出的自适应窗口匹配算法与固定窗口匹配算法对Middlebury数据集上的标准图片进行匹配实验,实验结果表明,所提算法的平均匹配错误率为2.04％,相比对比算法,所提方法的匹配错误率分别降低了4.5％和7.9％.     

基于区域生长的时间规整立体匹配算法

针对立体匹配过程中存在的不确定性和模糊性,本文提出先利用匹配的边缘特征点对极线进行初分割．然后利用区域生长算法进行颜色分段,在颜色段的基础上进行时间规整的立体匹配算法。根据外极线约束。在视差范围窗口内采用颜色相似极大得到长度不相等的两个像素段作为相容的匹配序列,利用动态规划方法及连续性约束寻找一条最佳的匹配路径,根据回溯得到匹配路径及其坐标值得到高密度视差图。实验结果表明该算法具有良好的匹配效果。     

改进DTW算法的心电信号相似性度量

针对时间序列相似性度量中动态时间规整（DTW）算法在序列时间轴偏移较大时易产生病态路径及匹配不准确的问题,根据心电信号自身的特性,提出一种基于心电信号最显著特征的优先匹配法。为减小算法时间复杂度,根据心电信号R波特征点位置自适应地划分弯曲路径的约束窗口。与传统算法比较,在提高准确率的同时,运行时间大幅降低。     

垂直交叉双向搜索策略的自适应窗口匹配算法

目的 基于区域的局部匹配算法是一种简单高效的立体匹配方法.针对局部算法中窗口的抉择问题,提出了基于垂直交叉双向搜索的自适应窗口匹配算法.方法 该算法考虑到局部区域内灰度值与视差值的相关性,通过垂直交叉双向搜索策略自适应地调节窗口的形状和大小,并获得相应掩码窗口;再利用积分图像计算掩码窗口的匹配代价,获取视差图;最后采用米字投票和双边滤波器两个步骤对视差图进行修复.结果 针对不同图像采用提出的自适应窗口算法,得到了适用于各种图像结构的匹配窗口,相较于原始垂直交叉算法的匹配精度提高了约30％ (Teddy),同时两步骤视差后处理较好地保持了图像边缘.结论 实验结果表明,该算法改善了规则窗口产生的视差边缘扩充问题,在提高视差精度的同时提高了算法鲁棒性.     

混合特征下最优阈值预测的图像匹配

针对单一特征条件下图像匹配率较低,以及SIFT算法由于固定对比度阈值造成特征点数目提取不均的问题,提出一种混合特征下最优阈值预测的图像匹配算法。该算法首先采用SIFT算法提取图像特征点,然后利用纹理参数二阶矩自适应法得到最优阈值,并用描述性较强的纹理特征向量对SIFT匹配过程进行约束实现图像的匹配。实验结果表明,提出的算法根据图像灰度分布自适应选取对比度阈值,能够增强图像细节信息且使提取的特征点数量稳定,在匹配过程中引入纹理向量作为约束准则,避免了相似区域的误匹配,对光照和模糊图像有较好的鲁棒性。     

一种新颖的自适应权重Census变换立体匹配算法

针对当前Census变换立体匹配算法深度不连续区域匹配精度低的缺陷,提出了一种新颖的自适应权重的Census变换立体匹配算法。在Census变换阶段计算变换窗口中心点上下左右四个像素的均值,得到中心点与该均值的差的绝对值,通过判断该绝对值的大小来确定中心点灰度值;为了有区别地对待窗口内各像素点,引入自适应权重,通过线性分段型函数计算自适应权值。在代价聚合阶段同样引入自适应权重并采用变化的聚合窗口,通过聚合窗口中心点和其左右两点的梯度值来确定聚合窗口的大小。实验结果表明,算法的匹配效果优于目前的Census变换立体匹配算法,在深度不连续区域匹配效果显著改善,而且没有明显降低实时性和增加硬件实现的难度。     

基于自适应阻尼因子渗透滤波器的匹配代价聚合算法

针对局部立体匹配算法中局部平滑性假设导致的倾斜平面内连续视差的误估计问题,提出基于自适应阻尼因子的渗透滤波器权重匹配算法.首先构造适用于复杂多样图像结构特征的"蝶形"支持窗口;随后通过计算像素点间距离度量、灰度相似性度量及梯度信息度量,自适应地选择水平和垂直阻尼因子,并放宽局部平滑性约束条件,允许倾斜平面上灰度相似的像点存在视差变化;最后根据窗口特征计算带有阻尼因子的渗透滤波代价聚合函数.实验结果表明,该算法在保持局部匹配算法高效性的同时,明显地改善了倾斜平面的误匹配问题,且对低纹理区域同样有效.     

改进的自适应中值滤波算法

自适应中值滤波算法能有效地滤除图像的脉冲噪声,但是,随着噪声密度的增大,算法的滤波性能递减.当前对中值滤波算法进行改进的算法,也存在着相应的局限性.针对中值滤波算法的局限性,提出了改进的自适应中值滤波算法.算法根据滤波窗口的灰度极值进行噪声检测.对噪声点,用滤波窗口的灰度中值代替.如果中值为噪声点,则自适应地增大滤波窗口以取新的中值.如果窗口增大到允许的最大尺寸时,中值依然为噪声点,则取滤波窗口中除灰度极值外的其他像素的灰度均值.对标准图像和医学图像进行仿真实验,实验结果和数据证明,随着噪声密度的增大,标准的自适应中值滤波算法的滤波性能递减;改进的自适应中值滤波算法的滤波性能依然良好,在有效滤除噪声的同时,很好地保持图像的边缘和细节部分.     

基于自适应权重的立体匹配优化算法

为解决现有立体匹配算法对低纹理以及视差不连续区域匹配效果较差的问题,提出一种改进的立体匹配优化算法。在传统自适应权重算法匹配代价的基础上,融合高斯差分图像差分信息,即左右图像高斯差分图的差分,重新定义其初始匹配代价,增加算法在视差不连续区域的鲁棒性,并加入边缘约束和视差边缘约束迭代聚类以及基于高斯差分图的自适应窗口算法,保证改进算法在低纹理区域的匹配性能,消除坏点与视差空洞。将该算法与传统自适应权重匹配算法分别在Middlebury数据集上进行匹配实验,结果表明,该算法平均性能提升了15.05%,明显优于传统自适应权重匹配算法。     

根据灰度值信息自适应窗口的半全局匹配

目的 立体匹配算法是立体视觉研究的关键点,算法的匹配精度和速度直接影响3维重建的效果。对于传统立体匹配算法来说,弱纹理区域、视差深度不连续区域和被遮挡区域的匹配精度依旧不理想,为此选择具有全局匹配算法和局部匹配算法部分优点、性能介于两种算法之间、且鲁棒性强的半全局立体匹配算法作为研究内容,提出自适应窗口与半全局立体匹配算法相结合的改进方向。方法 以通过AD（absolute difference）算法求匹配代价的半全局立体匹配算法为基础,首先改变算法匹配代价的计算方式,研究窗口大小对算法性能的影响,然后加入自适应窗口算法,研究自适应窗口对算法性能的影响,最后对改进算法进行算法性能评价与比较。结果 实验结果表明,匹配窗口的选择能够影响匹配算法性能、提高算法的适用范围,自适应窗口的加入能够提高算法匹配精度特别是深度不连续区域的匹配精度,并有效降低算法运行时间,对Cones测试图像集,改进的算法较改进前误匹配率在3个测试区域平均减少2.29%;对于所有测试图像集,算法运行时间较加入自适应窗口前平均减少28.5%。结论 加入自适应窗口的半全局立体匹配算法具有更优的算法性能,能够根据应用场景调节算法匹配精度和匹配速度。     

Hierarchical adaptive stereo matching algorithm for obstacle detection with dynamic programming

An adaptive weighted stereo matching algorithm with multilevel and bidirectional dynamic programming based on ground control points （GCPs） is presented. To decrease time complexity without losing matching precision, using a multilevel search scheme, the coarse matching is processed in typical disparity space image, while the fine matching is processed in disparity-offset space image. In the upper level, GCPs are obtained by enhanced volumetric iterative algorithm enforcing the mutual constraint and the threshold constraint. Under the supervision of the highly reliable GCPs, bidirectional dynamic programming framework is employed to solve the inconsistency in the optimization path. In the lower level, to reduce running time, disparity-offset space is proposed to efficiently achieve the dense disparity image. In addition, an adaptive dual support-weight strategy is presented to aggregate matching cost, which considers photometric and geometric information. Further, post-processing algorithm can ameliorate disparity results in areas with depth discontinuities and related by occlusions using dual threshold algorithm, where missing stereo information is substituted from surrounding regions. To demonstrate the effectiveness of the algorithm, we present the two groups of experimental results for four widely used standard stereo data sets, including discussion on performance and comparison with other methods, which show that the algorithm has not only a fast speed, but also significantly improves the efficiency of holistic optimization.     

Automatic feature matching in uncalibrated stereo vision through the use of color

One difficult problem in stereo vision is how to establish correspondence between features extracted from a pair of images. The difficulty is due to ambiguities or inconsistencies of available information on images. In this paper, we invetigate stereo correspondence problem in the framework of color stereo vision. We propose the use of a matching consistence (MC) constraint in RGB color space and the generalized epipolar geometry to develop an automatic feature matching algorithm.     

基于局部梯度和二进制模式的时间序列分类算法

时间序列分类问题是时间序列数据挖掘中的一项重要任务, 近些年受到了越来越广泛的关注. 该问题的一个重要组成部分就是时间序列间的相似性度量. 在众多相似性度量算法中, 动态时间规整是一种非常有效的算法,目前已经被广泛应用到视频、音频、手写体识别以及生物信息处理等众多领域. 动态时间规整本质上是一种在边界及时间一致性约束下...     

一种基于特征约束的立体匹配算法

立体匹配一直是计算机视觉领域的一个中心研究问题,为了得到适用于基于图象绘制技术的视图合成高密度视差图,提出了基于边缘特征约束的立体西欧算法,该方法首先利用基于特征技术来得到边缘特征点的准确视差图,然后在边缘特征点视差图的约束下,对非边缘特征点采用区域相关算法进行匹配,这样既缩小了匹配搜索空间,又保证了匹配的可靠性,边缘特征点和边缘特征点的匹配采用双向匹配技术又进一步保证了匹配的可靠性,实验结果表明,该算法效果良好,有实用价值。     

Stereo by intra- and inter-scanline search using dynamic programming

This paper presents a stereo matching algorithm using the dynamic programming technique. The stereo matching problem, that is, obtaining a correspondence between right and left images, can be cast as a search problem. When a pair of stereo images is rectified, pairs of corresponding points can be searched for within the same scanlines. We call this search intra-scanline search. This intra-scanline search can be treated as the problem of finding a matching path on a two-dimensional (2D) search plane whose axes are the right and left scanlines. Vertically connected edges in the images provide consistency constraints across the 2D search planes. Inter-scanline search in a three-dimensional (3D) search space, which is a stack of the 2D search planes, is needed to utilize this constraint. Our stereo matching algorithm uses edge-delimited intervals as elements to be matched, and employs the above mentioned two searches: one is inter-scanline search for possible correspondences of connected edges in right and left images and the other is intra-scanline search for correspondences of edge-delimited intervals on each scanline pair. Dynamic programming is used for both searches which proceed simultaneously: the former supplies the consistency constraint to the latter while the latter supplies the matching score to the former. An interval-based similarity metric is used to compute the score. The algorithm has been tested with different types of images including urban aerial images, synthesized images, and block scenes, and its computational requirement has been discussed.     

基于立体匹配的低纹理图像重构算法

针对立体匹配中低纹理区域容易产生误匹配及传统动态规划固有的条纹问题,提出一种改进的基于双目立体视觉的低纹理图像三维重构算法。该算法首先基于像素间相似度和像素自身特异性计算匹配代价并引入一种自适应多边形支撑区域聚集匹配度。然后采用一种全局意义的简单树形动态规划进行逐点匹配。最后基于左右一致性准则运用一种简单有效的视差校正方法消除误匹配得到最终视差图。实验证明将算法运用于实拍低纹理灰度图像的匹配,得到轮廓光滑清晰的三维点云,说明该方法的适用性。     

基于Zernike矩的区域匹配方法

在基于区域的立体匹配中,由于遮掩、区域变形及光照条件会对匹配算法造成很大的影响,而传统的顺序性约束、唯一性约束、外极线约束和邻域约束并不能很好地解决这些问题,而近几年提出的相对位置约束虽能解决其中大部分问题,但对于区域的遮掩情况依然效果不佳。为此提出了一种新的基于Zernike矩的区域匹配算法,该算法在相对位置约束的基础上,采用中心距离和Zernike矩构造了新的费用函数,并提出根据匹配区域之间中心距离的大小来动态评判费用函数的权重系数值,从而提高了算法的性能。实验结果表明,该算法优于原方法,且对于区域的遮掩和变形情况都具备更好的识别性能,是一种行之有效的区域匹配算法。     

一种自适应多窗口的立体匹配算法

提出了一种新型的自适应匹配窗口的方法来解决低纹理图像在立体匹配中容易出现误配的现象。该算法采用8个相同的窗口根据图像的平滑情况往8个方向选择适当的支撑区域,且其非常适合并行处理。然后根据上述步骤得到的结果提出一种自适应的区域生长法对误配和遮档区域进行后处理。实验结果表明,该方法无论在低纹理区域还是高纹理区域都有较好的实验结果,并且运行时间与传统的固定窗口局部方法相差不大,适合实时处理。