自适应窗口的时间规整立体匹配算法

针对立体视觉中图像对应点的误匹配问题,以时间规整算法(DTW)为基础,提出了自适应窗口的立体匹配算法．根据外极线的约束,在自适应窗口内采用灰度相关技术得到长度不相等的两个灰度段作为相容的匹配序列;利用动态规划法及连续性约束寻找一条最佳的匹配路径．根据回溯得到的匹配路径及其坐标值得到高密度视差图．实验结果表明,该算法具有较高的运行效率和良好的匹配效果．     

基于多目立体匹配的深度获取方法

提出一种深度获取方法,利用基于颜色分割的多目立体匹配算法,从多个视点图像中提取深度信息。利用mean-shift算法,根据颜色信息分割参考图像,提取图像中的颜色一致性区域,通过局部窗口匹配算法进行多目立体匹配得到多幅初始视差图,根据融合准则将多幅视差图合成为一幅视差图以提高视差图的精度并对视差图进行优化后处理,按照视差与深度的关系,将视差图转化为深度图。该算法能有效处理匹配过程中的遮挡区域,提高匹配精度和视差图的准确度。     

基于纹理分析的视差估计算法

针对传统方法难以可靠估计图像中纹理单一像素点视差的问题,提出一种新的基于纹理分析的视差估计算法。与已有方法不同,在以极线约束计算像素点视差时,将极线上纹理单一且近似的像素点合并成直线段,根据连续性和唯一性约束对直线段进行整体匹配,采用直线段的视差得到纹理单一区域的稠密视差图。利用直线段进行整体匹配,提高比较基元包含的信息量,减少扫描范围,从而降低误匹配产生的概率和算法时间复杂度。实验结果表明,该方法能提高纹理单一区域稠密视差图的精度,匹配速度快,具有实用价值。     

基于无人机双目图像的线目标测量的研究

利用无人机双目图像实现线目标的测量对输电线路巡检具有重要的意义。为提高无人机双目图像下线目标的测量精度,改进Census立体匹配算法,在代价聚合过程中,首先对聚合窗口中的初始匹配代价进行异常筛选,然后计算聚合代价值进而生成视差图,实验证明改进立体匹配算法,提高图像立体匹配精度,且平均误匹配率为5.79%;在线目标测量方面,针对线目标视差图存在的缺陷,提出一种基于目标识别的线目标视差图优化算法,该算法依据目标识别获取线目标视差图,然后根据四个原则进行优化处理,最后将优化后的线目标视差图用于测量,实验证明采用优化后的线目标视差图测量得到结果要优于直接采用视差图得到测量结果。     

提取轮廓图背景控制点的立体匹配算法

针对动态规划匹配算法的误匹配与狭窄遮挡物问题,提出一种在轮廓图中提取背景控制点的立体匹配算法,在立体图像对的轮廓图中选择背景控制点,利用动态规划在视差空间图像中搜索最优路径,根据视差约束以及狭窄遮挡物的判定公式完善视差图。仿真实验结果表明,该算法能够降低在视差不连续区域匹配上的误匹配率。     

一种光照度不一致鲁棒立体匹配算法

为了提高光照度不一致立体图像对的匹配率,提出一种基于对数颜色空间下改进极线距离变换的立体匹配算法.在对数颜色空间下,首先根据初始视差图计算立体图像对的灰度比;然后,采用与灰度比成比例的灰度误差系数,分别对左右图像进行极线距离变换;最后利用置信度传播算法计算视差图.理论上,本文算法的匹配结果不会受光源位置、光源谱分布、光照强度以及摄像机参数设置等光照度不一致因素的影响.实验表明:本文算法的匹配率相对于原始极线距离变换算法最多可提高60%;而应用于弱纹理图像对时,相对于当前先进的自适应归一化算法,匹配率最多可提高78%.     

基于像元集的置信传递立体匹配

为了提高立体匹配效率和克服处理区域的视差跳跃,提出了一种基于像元集的置信传递立体匹配方法。该方法首先以像素为基元,利用层次置信传递算法得到较为准确的初始视差;然后依次根据颜色和初始视差对参考图像进行分割,再利用分裂合并策略对分割后的像元集进行平面拟合,以消除颜色分割错误对匹配造成的影响;最后在拟合后的像元集空间,利用标准置信传递优化算法得到最终解。采用国际标准图像进行测试的实验结果表明,该方法的匹配效率和精度优于同类方法。     

基于线分割的立体匹配算法

给出一种改进的立体匹配算法。根据视差场的极限约束,采用图像线分割的匹配方法得到初始视差,由基于初始视差的交叉检测技术和可信度约束提取高可靠度的GCP点。针对视差图中的不可靠点,加入Bilateral Filter的自适应加权中值滤波,在由均值偏移图像分割算法得到的分割区域内,对像素的视差值进行投票,有效遏制局外点,得到更合理的视差图。在Middlebury test set上进行的测试结果表明,该算法具有较好的视差估计精度。     

基于极线几何的改进多约束图像立体匹配

针对计算机视觉和模式识别领域基本而重要的问题--立体匹配,提出了一种基于极线几何、结合特征匹配与区域匹配、视差梯度约束等多约束立体匹配算法,实现图像快速准确匹配.该算法将现有的基于特征和基于窗口匹配两种方法相结合,并加入视差梯度等约束条件,有效弥补了单一匹配算法的不足,同时增强了算法适应性.实验表明,该算法具有更高的求解质量和求解效率,可以满足双目立体视觉系统的需要.     

一种利用动态规划和左右一致性的立体匹配算法

立体匹配是计算机视觉领域研究的一个重要课题,为了得到准确、稠密的视差图,提出了一种利用动态规划和左右一致性的立体匹配算法。该算法首先分别以左、右图像为基元图像,计算各自的视差空间图像,在视差空间图像上利用动态规划,计算得到左视差图和右视差图;然后通过使用左右视差图之间的一致性关系,消除误匹配点,得到较为准确的部分视差图;最后利用视差图的顺序约束关系,给出未匹配视差点的搜索空间计算方法,并利用一种简单有效的方法来计算这些点的视差值。在一些标准立体图像对上所做的实验结果表明,该算法效果良好。     

多测度融合的树形滤波立体匹配算法

针对立体匹配算法中匹配精度不高的问题,提出一种基于树形滤波的立体匹配算法.利用像素边缘信息自适应改变Census变换窗口,融合颜色、边缘和改进后的Census信息作为匹配代价,对图像进行均值分割,以聚类区域计算树边权重,建立最小生成树,利用树形滤波器进行代价聚合,使用左右一致性检测细化视差,得到精确视差图.实验结果表明,该算法具有更优的匹配精度且生成的视差图具有良好的边缘保持特性,能够较好适应各种复杂场景.     

融合边缘特征的SAD立体匹配算法

为保证SAD算法的立体匹配效率,提高匹配精度,提出一种融合边缘特征的立体匹配算法Edge-Gray.通过边缘计算得到边缘特征图,在进行匹配的过程中,根据当前点与领域点的差值确定匹配窗口大小和匹配源图,在此基础上进行视差优化得到视差图.实验结果表明,与传统的SAD算法相比,Edge-Gray算法的平均误匹配率较低,对于边缘较多的Cones图像立体匹配效果较好,其误匹配率可降低10.52%.     

双目立体视觉的三维人脸重建方法

创建逼真的三维人脸模型始终是一个极具挑战性的课题.随着三维人脸模型在虚拟现实、视频监控、三维动画、人脸识别等领域的广泛应用,三维人脸重建成为计算机图像学和计算机视觉领域的一个研究热点.针对这一问题,提出一种基于双目立体视觉的三维人脸重建方法,重建过程中无需三维激光扫描仪和通用人脸模型.首先利用标定的2台摄像机获取人脸正面图像对,通过图像校正使图像对的极线对齐并且补偿摄像机镜头的畸变;在立体匹配方面,选择具有准确可靠视差的人脸边缘特征点作为种子像素,以种子像素的视差作为区域生长的视差,在外极线约束、单调性约束以及对应匹配的边缘特征点的约束下,进行水平扫描线上的区域生长,从而得到整个人脸区域的视差图,提高了对应点匹配的速度和准确度;最后,根据摄像机标定结果和立体匹配生成的视差图计算人脸空间散乱点的三维坐标,对人脸的三维点云进行三角剖分、网格细分和光顺处理.实验结果表明,该方法能够生成光滑、逼真的三维人脸模型,证明了该算法的有效性.     

基于特征约束及区域相关的体视匹配方法

立体匹配是计算机视觉领域的一个关键问题,同时也是难点问题。为了得到准确的高密度视差图,通过对基于区域和基于特征的体视方法的讨论,综合两种方法的优点,提出了基于边缘特征约束及区域相关的立体匹配算法。该方法首先利用基于特征技术来得到边缘特征点,对边缘特征点再做灰度等区域相关匹配处理,然后在匹配的边缘特征点约束下,对非边缘特征点采用区域相关算法进行匹配,得到整体高密度视差图。这样既缩小了匹配搜索空间,又保证了匹配的可靠性。实验结果表明,该算法具有良好的效果和实用价值。     

基于图像分割的立体匹配算法

基于马尔可夫随机场（MRF）的立体匹配算法利用MRF模型来对匹配取值进行连续性约束。然而,MRF模型是产生式模型,图像自身特征难以得到准确描述。提出了一种基于图像分割的立体匹配算法SGC。SGC算法预先对图像进行分割,基于图像分割信息建立立体匹配的MRF模型,从而连续性（平滑）约束可以保留视差图中分割的边缘信息;并针对图像的深度连续性约束,定义了一个反映图像自身特征的新能量函数,应用于图割算法,提高了视差计算精度。实验结果表明,与以往算法相比,SGC算法更准确地反映了图像中深度信息,避免了平滑约束所引入的误差,有效提高了视差计算精度。     

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。     

快速视差范围估计算法及其应用

视差范围估计在立体匹配中非常重要,准确的视差范围能提高立体匹配的精度和速度.为此提出一种基于匹配代价搜索和图像细分的快速视差范围估计算法.该算法将输入图像均匀分成多个图像块,采用匹配代价搜索计算每一图像块的视差,找到视差最大(最小)的图像块,并利用迭代细分规则将该图像块继续分成更小的子块,直至得到稳定的最大(最小)视差;利用匹配代价图对图像块进行可靠性检测,以解决弱纹理块容易误匹配的问题.实验结果表明,文中算法在保持97.3%的平均命中率的同时将立体匹配的平均搜索空间降低了27.7%,比采用传统算法可以得到更准确的视差范围;将该算法应用于立体匹配算法中降低了其平均误匹配率,并将计算时间缩短了20%~45%.     

一种基于双重分割的立体匹配算法

立体匹配通过计算同一场景不同视点下图像的匹配像素的视差,恢复场景的深度信息.文中对传统的基于分割的立体匹配算法进行改进,提出了一种基于双重分割的立体匹配算法.首先对参考图像进行颜色欠分割,使每个区域包含足够的信息进行平面拟合;然后对初始匹配视差图进行分割,检测颜色分割中的欠分割区域并进行再分割,进而对再分割后的区域进行平面拟合;最后利用合作算法对不可信区域优化,以提高匹配算法的运行效率.Middlebury标准图像测试集上的实验结果表明,相对于传统分割算法,该算法时间开销更少、匹配精度更高.     

基于颜色与边缘融合的非局部立体匹配算法

针对基于最小生成树的非局部算法在无纹理以及边缘区域出现误匹配的问题,提出了一种改进代价计算和颜色与边缘融合的非局部立体匹配算法。首先重新构造了基于颜色-梯度的代价计算函数,以提高无纹理区域像素对代价聚合的贡献率;其次利用颜色与边缘信息进行融合来构造自适应边权函数,并利用该权重构建树结构进行代价聚合;最后通过视差计算和非局部视差优化得到最终的视差图。在Middlebury数据集上进行了测试,实验结果表明,提出的算法在无纹理及边缘区域都取得了良好的匹配效果,有效地改善了视差。     

一种改进的区域双目立体匹配方法

双目立体匹配是机器视觉中的热点、难点问题。分析了区域立体匹配方法的优缺点,提出了改进的区域立体匹配方法。首先,采集双目视觉图像对对图像对进行校正、去噪等处理,利用颜色特征进行图像分割,再用一种快速有效的块立体匹配算法对图像进行立体匹配。然后,在匹配过程中使用绝对误差累积(SAD)的小窗口来寻找左右两幅图像之间的匹配点。最后,通过滤波得到最终的视差图。实验表明:该方法能够有效地解决重复区域、低纹理区域、纹理相似区域、遮挡区域等带来的误匹配问题,能得到准确清晰的稠密视差图。