基于自适应能量聚集和动态规划的体视算法

为了得到准确、稠密的视差图,提出了一种利用自适应能量聚集和动态规划的立体匹配算法.该算法首先根据颜色相似性和空间距离计算窗口内所有像素的视差支持权值,并利用自适应能量聚集方法得到视差空间图;然后引入一种加强顺序约束和遮挡约束的动态规划的方法,求得参考图像中所有扫描线上的最优路径并处理遮挡问题;最后使用一些国际标准立体图像进行了实验.结果表明,与传统的动态规划算法相比,本算法可以减少典型的条纹状瑕眦,同时保持目标边缘的清晰,在视差不连续区域和大的无纹理区域均能取得很好的效果.     

一种用于外科手术导航的双目视觉简化系统

针对外科手术导航光学定位仪参数标定过程繁琐和对应点匹配歧异性大的问题,进行了双目立体视觉简化系统的研究.运用坐标变换方法一次性标定系统24个参数;选用黑白棋盘格标记物和运用相似性度量原理,简化立体匹配过程、提高立体匹配准确度.利用标定后的系统对标记物之间的距离进行测量,在距双目视觉传感单元1.5 m范围内误差小于1 mm.交叉韧带重建手术导舷模拟实验表明:该系统具有稳定,可靠,标定方法简单,匹配准确,定位精度高的特点,能够满足外科手术导航的要求.     

一种山体图像边缘快速立体匹配方法

该文提出了一种新的针对山体图像边缘的立体匹配算法。为了保证匹配的准确性,首先引入极线方向上的视差梯度约束,然后在考察唯一性的基础上,通过搜索并考察边缘端点周围的角点信息来引导边缘的匹配,并且限定边缘端点的角点搜索范围,最终匹配结果保证了两幅图像中的匹配对是一对一的唯一对应。实验结果表明,不同约束方法的融合在很大程度上提高了匹配速度和匹配精度。     

基于双目视觉的球形果实单体采摘终端装置研究

设计以球形果实单体为对象的采摘终端装置,该装置主要由双目视觉系统、嵌入式控制核心、机械臂与采摘器组成。对番茄果实图像识别进行了算法设计,提出了约束性Hough变换圆形检测算法完成了遮挡果实分割,基于改进PMF立体对应点算法实现了果实左右图像的立体匹配,获取果实三维质心坐标。通过对番茄、苹果、柑橘3类果实的采摘试验,结果表明:装置各模块能够协调稳定工作,采摘终端对成熟果实的成功识别率达87.5%;成功采摘率达85%。     

采用高斯混合模型及树结构的立体匹配算法

针对传统立体匹配算法无法同时为图像边缘和低纹理区域提供一个合适大小的聚合窗口而导致匹配精度较低的难题,提出一种结合高斯混合模型及最小生成树结构的立体匹配算法。通过图像初始视差、像素颜色及距离信息将图像分为初始若干区域及待分割候选像素;基于高斯混合模型并行迭代更新各区域参数,得到最终的分割;在各分割上建立最小生成树计算聚合值求取视差;通过邻域内的有效视差修正误匹配点,获取精度较高的稠密视差图。与其他算法相比,该算法能有效降低误匹配率,尤其在深度不连续区域的匹配效果显著改善。     

双目PMP视觉测量中立体匹配方法的设计与实现

针对PMP视觉测量中物体深度变化大或表面形状复杂时出现的误匹配问题,提出一种基于区域分割和视差修正的立体匹配方法。研究了四步相移法和多频外差相移的基本原理,并采用基于OpenCV的标定立体校正方法对光栅图像进行了校正;结合PMP视觉测量系统的特点对相机视场进行分析,根据视场各区域的相位信息特点以及视差约束,提出基于混合阈值的区域分割原则和实现方法;应用视差求解和视差校正获得有效的视差图,并在自主研发的PMP视觉测量系统中验证了立体匹配方法的有效性。     

快速鲁棒的立体匹配方法

针对全局匹配算法复杂度太高的问题,提出了一种基于图割的快速鲁棒立体匹配算法。一方面,参考局部立体匹配算法的思想,优化图割求解中的网格图的节点和边缘个数,使得在进行图割全局优化求解时不需要遍历所有视差值,从而减少匹配时间;另一方面,用二维线性插值算法计算亚像素,提高匹配精度和算法鲁棒性。实验结果表明,该算法快速、鲁棒、准确。     

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。     

基于极值约束的鞋底边缘立体匹配

为了提取鞋底边缘特征,提出了一种中间加光源的双目立体视觉测量方法,增大边缘内外的对比度。针对鞋头和鞋跟特征匹配,提出了基于极值约束的边缘立体匹配方法。该方法分三步：采用Canny算子提取左右图像的边缘;对鞋跟和鞋头部分的边缘点利用最小二乘三项式曲线拟合,求取边缘点上与曲线极值点最近的点作为极值特征点;利用长度均分法进行其他边缘点的匹配。对鞋底进行双目三维测量实验,结果表明,中间加光源可使得图像边缘清晰,便于边缘提取;提出的匹配方法获得的鞋底边缘三维数据完整、正确,有效地抑制了匹配错误。     

基于秩空间的二次立体匹配

提出了一种基于秩空间的区域立体匹配算法。首先对立体图像进行秩（rank）变换,将图像从灰度空间变换到秩空间,消除因噪声和两个摄像机参数不一致产生的干扰,再根据自然视频序列每幅图像多数景物景深变化不大的事实,把视差分解为全局视差与局部视差之和,在秩空间进行二次立体匹配：先在最大窗口内估计全局视差,然后在这个最大窗口内采用块匹配方式进行二次匹配求各点的实际视差。该二次立体匹配算法有效地消除了误匹配,提高正确匹配率。实验结果证明,提出的算法优于传统的基于区域的立体匹配方法。