利用平面约束的月球车立体匹配

为了满足月球车视觉系统检测障碍物的时效性和可靠性需求,提出了一种基于平面约束和自适应惩罚参数的半全局立体匹配算法。首先,对极线校正后的两幅图像进行SIFT特征点提取与匹配,同时提取边缘特征;然后,利用匹配的SIFT特征点拟合空间平面,并根据平面估计左右图像所有像素点的视差搜索范围;最后,基于传统的半全局匹配算法,采用自适应惩罚参数对左右图像进行立体匹配。实验结果表明:所提出的算法有效地降低了计算复杂度,其计算复杂度只有传统方法的19.9%,对于视差不连续区域以及遮挡区域都能够获得正确的匹配结果。较传统半全局匹配方法无论在速度还是匹配精度上都得到明显提高,为立体匹配的实际应用奠定了基础。     

一种基于自适应窗口和图切割的快速立体匹配算法

针对基于图切割的立体匹配算法计算量大的缺点,提出了一种新的快速立体匹配算法。首先根据图像边缘特征自适应变化窗口,并采用灰度差平方和匹配(SSD)作为相似判定准则计算初始视差图,再通过左右一致性校验去除误匹配点,在构造能量函数时,将初始视差作为能量函数的一个参考项,最后采用图切割(graph cuts)算法求取使全局能量最小的视差最优分配。通过标准图像对测试了提出的方法,并与其他方法进行了比较,实验结果表明,该算法不仅能够保留基于图切割的立体匹配算法对大的低纹理区域和遮挡像素较好处理的优点,而且匹配时间短,运行时间比原有算法约缩短了三分之二,能够满足工程实用性的要求。     

基于改进SIFT立体匹配算法的双目三维重建研究

针对双目三维重建视觉匹配中图像视差计算和图像像素匹配效率低这一问题,提出一种改进SIFT立体匹配算法。采用自适应模糊替换经典SIFT算法中的高斯模糊以解决高斯函数计算资源需求过大、时间过长的问题。对比不同算法处理的图片,经改进的算法匹配率在91%左右,符合要求并随着图片分辨率的提高运行时间减少。     

基于SIFT的单目移动机器人宽基线立体匹配

SIFT特征描述子是一种对图像旋转平移、缩放以及视角变化具有不变性的匹配特征描述方法,本文针对单目移动机器人环境探索中存在的大视差宽基线图像对的立体匹配问题,提出了一种基于SIFT特征描述子的单目移动机器人宽基线立体视觉匹配方法,通过提取SIFT不变特征点,构造SIFT特征向量,从而实现特征点对的初匹配,进一步利用RANSAC算法以及外极线约束进行匹配点的优化筛选,并通过三维重建实验验证了获得匹配点对的准确性。     

半全局立体匹配算法的改进研究

针对半全局立体匹配中单一 Census 精度不足且边缘区域视差效果较差的问题,提出一种基于颜色差信息 BTCensus 和加入分割约束的半全局匹配算法。首先该算法采用联合三通道 BT 算法和 Census 变换的计算方式实现代价计算,缓解重复纹理歧义并提高不连续区域配精度;同时将图像分割得到的场景信息作为约束对代价聚合函数进行改进,保证割块内部的纹理平滑,提高边界纹理区域的匹配精度;最后引入图像分割信息进行分步中值滤波,平滑视差图。实验表明,该算法在重复纹理区域、视差不连续区域和弱纹理区域都取得了较好的视差效果,可获得高匹配率的视差图。     

基于线性生长的区域立体匹配算法研究

图像的区域立体匹配是立体视觉中的重点研究课题之一,实时可靠应用的关键在于视差图的可靠性和计算复杂度.提出了一种基于线性生长的区域立体匹配算法,实现从立体图像对中提取深度信息,获得更可靠视差图的方法.该算法包括根点选择和区域生长2个部分,获得视差图的计算时间短,利用滤波可以提高视差图的可靠度.最后对此算法生成的结果进行了比较分析.     

基于生物信息学中双DNA序列比对 算法的图像立体匹配及其实现

提出了一种基于生物信息学中双DNA序列比对算法的图像立体匹配新方法。图像立体匹配和生物信息学中双DNA序列比对的实质都是在匹配准则下搜索最佳匹配基元,因而新颖地将双序列比对算法引入图像立体匹配。首先介绍了基于动态规划的双序列比对算法原理及其用于图像立体匹配的实现方法,然后根据左右摄像机的最大视差是一个有限定值,进行了算法改进,极大地减少了计算量,并给出了VC6.0中的实现流程,最后采用4组不同的图像对进行了实验验证。该方法具有较低的计算复杂度和适宜于并行计算的特点,生成的视差图效果表明双序列比对算法为图像立体匹配提供了一个实用有效的方法。     

基于弱纹理检测及视差图融合的立体匹配

为了在消除弱纹理区域匹配歧义性的同时保证纹理区域的匹配率,提出了一种基于弱纹理区域检测及视差图融合的立体匹配算法.该算法首先根据输入图像的颜色(灰度)变化情况检测出弱纹理区域,然后基于这一检测结果,对输入图像对应用改进的极线距离变换算法,以提高弱纹理区域像素的可区分性,接着,采用窗口匹配算法和置信度传播算法分别对原始输入图像和极线距离变换后的图像计算视差图谱,最后,以弱纹理检测的结果为基准,对这2张视差图谱进行融合,以实现在弱纹理区域和纹理区域的同步最优匹配.通过对弱纹理化后的Middlebury图像库中图像的实验表明,在几乎不增加计算复杂度的同时,该算法的匹配率比当前先进算法提高至少20％,同时,实验还表明了该算法对照度不一致输入图像对匹配的鲁棒性.     

基于区域分块与尺度不变特征变换的图像拼接算法

针对图像匹配算法计算量大,实时性差的问题,提出了一种基于区域分块与尺度不变特征变换(SIFT)相结合的图像拼接算法。该算法利用图像能量的归一化互相关系数快速分割出匹配图像与待匹配图像间的相似区域,利用SIFT算法在重叠区域中搜索出能用于匹配的图像特征点并实现快速精确配准。然后,通过对图像进行了几何校正和图像融合来实现图像序列间的无缝拼接。实验结果表明,该算法减少了传统SIFT算法的大量无用搜索,改善了图像的几何失真,降低了算法复杂度,提高了图像匹配的速度,在保证90%以上的匹配准确率的基础上,计算时间较传统SIFT算法减少了近50%。提出的算法可准确、快速地实现有形变和尺度变换图像的无缝拼接。     

基于彩色图像的快速立体匹配算法研究

为了实现彩色图像的快速立体匹配,获取准确和致密的视差图,在全局匹配基础上提出了基于区域增长的全局匹配算法,该算法将图像对按行进行区域增长匹配,匹配后的视差图再通过均值滤波器,可以滤除由于误匹配产生的不可靠视差。实验结果表明,在保证可靠性的前提下,采用改进后的匹配算法极大缩短了图像处理时间。     

基于动态规划的分层立体匹配算法研究

动态规划是双目立体匹配的经典算法,针对控制点动态规划算法易产生横向条纹以及立体匹配普遍的边缘性和弱纹理区域问题,提出一种基于金字塔分层双向动态规划的改进立体匹配算法。该算法将分层模型加入传统动态规划方法,以低像素层级为高像素层级提供控制点集,并在匹配代价计算中采用一种自适应相关性测度函数,加以匹配代价滤波,提高算法精确度及实时性并获取高精度视差图。以Middlebury标准库中的图片以及实拍图片作为实验对象,实验表明所提出的方法具有较好的性能。     

基于 FPGA 的三目半全局匹配算法设计与实现

三目立体视觉系统能够克服双目立体视觉系统存在的遮挡等问题,进一步提高立体视觉系统测量精度。 然而增加传感 器数量会导致匹配算法计算量增大,影响系统实时性,从而限制三目立体视觉系统在各领域的实际应用。 为此,本文提出一种 三目半全局立体匹配算法及其硬件计算框架。 首先,在对三目立体视觉系统基本模型深入分析的基础上,提出一种硬件友好的 半全局匹配算法。 随后,根据 FPGA 硬件并行化计算和流水线处理的特点,对片上系统整体框架及各计算模块结构进行设计。 最后,基于 Zynq-7000 SoC FPGA 搭建一套完整硬件实验系统进行算法实现,分别使用数据集图像和真实场景图像对本文算法 进行评估。 实验结果表明,本文算法与传统双目半全局匹配算法相比,有效像素填充率提高 17. 31% ,错误率降低 13. 06% ,在真 实场景下可实现 60 fps 实时立体匹配,能够满足各类应用场景的实际需求。     

基于高光谱图像的改进SIFT特征提取与匹配

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法所提取图像特征点数量少、误匹率高的问题,提出了一种基于高光谱图像的改进SIFT算法。首先,依据传统SIFT算法中高斯金字塔的构造思想,结合在不同波段下的高光谱图像具有相同宏观特征的特点,首次用高光谱图像作为原始算法中经高斯变换产生的图像,使得检测到的具有实际意义的特征点数量大幅增加;其次,传统SIFT算法以及大量的改进方法都只通过目标象元邻域范围内的像素信息来构造特征描述符,而忽略了像素点的位置信息,文中将目标象元的位置信息纳入了特征描述符,在特征描述符的匹配阶段,在利用邻域范围内的像素信息进行粗匹配之后,利用特征描述符中的位置信息进行精细匹配。仿真实验结果表明在限定最优值与次优值之比的情况下,采用高光谱图像构造高斯金字塔的方式能显著增加特征点的提取数量,更多地挖掘出图像中的极值点;在特征描述符中加入目标象元的位置信息作为特征点匹配第二阶段的判断依据,正确匹配数量达到原方法的59倍以上,极大提升了算法的匹配性能。     

图象特征点提取及匹配算法

针对图像特征提取与匹配的适应性和准确性的问题,本文提出将尺度不变特征变换算法应用到图像特征点提取与匹配。算法首先采用SIFT提取图象的特征点及其描述,然后采用基于置信度的匹配算法进行特征点的匹配。通过对不同光照条件、焦距、拍摄角度的图像进行特征点的提取及匹配,实验结果表明,本文算法对图像的平移、旋转和仿射变换具有很好的适应性和准确性,可以进一步应用到图像识别,图像重建等领域。     

双目视觉脉搏图像三维信息获取的研究

通过双目视觉原理构成脉搏图像传感器采集脉搏薄膜图像。对系统摄像机采用张正友标定方法,得出系统结构参数建立的物空间坐标到像平面坐标对应矩阵。再基于SIFT特征算子进行左右2幅图像匹配,得出2幅图像一一对应的特征点。最后根据双目视觉原理得到特征点的三维信息。     

SIFT特征匹配算法的研究

当前,SIFT算法在特征匹配研究中是比较成功的一种特征算法,因为它不仅对图像的旋转、平移、缩放能保持不变,对部分遮挡和对比度的变化也可维持稳定而被应用于图像立体匹配中。旨在介绍SIFT算法的基本原理,比较一些SIFT改进算法的优缺点,并指出今后发展方向。     

基于双目视觉的涡轮叶片型面特征提取及匹配

提出一种基于双目视觉的测量方法,通过投影文字图案形成叶片表面检测点,采用具有旋转、尺度不变的SIFT算子对左、右摄像机图像进行特征提取及匹配,并通过窄基线剔除法去除匹配后生成的一系列共轭像素点中的误匹配点,实现对涡轮叶片表面点云数据的高精度、低成本提取.实验结果验证了算法的有效性.