基于蚁群优化算法的立体匹配

立体匹配技术使得通过像点获取景物的距离信息,实现三维立体再现成为可能,是计算机视觉研究中最基本的关键问题之一.本文选择图像的边缘点作为匹配基元.以边缘特征点处的灰度值、梯度的大小和方向、拉普拉斯值作为其属性值,依据立体匹配的约束条件,建立能量函数.在进行图像的立体匹配的过程中,运用蚁群优化算法找寻使能量函数达到最小的路径,从而实现立体匹配.实验证明,该方法具有较强的稳定性,能得到较高精度的匹配结果.     

射线图像的立体匹配技术研究

在数字射线成像检测技术中,当物体形状不适宜于旋转扫描时,传统的X射线计算机断层成像技术(CT)难以得到其3维信息,对于这种情况,立体视觉是一种较好的解决方案。立体视觉的关键技术是立体匹配,尽管目前立体匹配技术的研究已取得了很大的进展,然而这类研究主要局限于可见光等反射成像领域,对X射线图像等透射成像领域的研究很少。由于成像原理的不同,透射图像的立体匹配技术与可见光图像存在很大差异。为了对X射线图像进行正确匹配,根据射线图像的特点,首先制定了合理的立体匹配策略,并指出边缘是一种"好"的匹配基元;然后建立了射线图像立体匹配的约束条件,同时分析了射线图像匹配不确定性的原因;最后确定了由粗到精的两步匹配方法,并提出利用多目视觉约束来实现精匹配。利用工业射线像增强器系统对标准样件进行成像的实验结果表明,该技术是可行的,匹配的绝对平均误差在2pixels范围内。     

基于免疫算法的立体匹配

立体匹配是立体视觉中的关键问题,提出了基于免疫算法的多分辨率立体匹配方法,为了提高匹配的准确性,同时利用和图象的灰度和梯信息进行匹配,并给出了匹配的准则函数;将免疫算法用于该问题的求解,以避免局部最优;实验结果证明了该方法的有效性。     

用单数码相机实现物体表面的三维重建

根据由运动重建物体结构的原理,设计了一个简便易操作的三维重建系统,具体做法是:先用张氏标定法求得内参数矩阵,然后在两个不同的未知位置拍摄物体得到两幅图像,经立体匹配后,利用图像特征点的对应关系求解基本矩阵和本质矩阵,分解本质矩阵获得两个拍摄位置确定的摄像机运动参数(旋转矩阵和平移向量),进而求出相机在两个位置的投影矩阵,最后用三角法计算出物体表面特征点的三维坐标并在OpenGL中重建物体表面.和传统的立体视觉系统相比,本系统只需要一台数码相机和平面方格模板就可以实现三维重建,因此适用于普通相机用户.     

区域与特征相结合的立体匹配算法

基于区域的匹配算法是立体匹配中常用的方法之一,而基于特征的匹配算法能解决区域匹配中遇到的某些问题,根据特征匹配与区域匹配的特点,提出了一种特征匹配与区域匹配相结合的立体匹配算法.首先在特征匹配中通过改进的Harris提取角点并结合单调性约束和惟一性约束进行匹配,特征匹配的结果能减少误匹配率,为区域匹配打下了基础.然后在...     

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。     

利用块几何约束及视差概率的立体匹配算法

为了解决倾斜表面或曲面的匹配问题,提出了一种基于图像分割块之间的几何约束和视差值的概率分布信息的视差估算方法。在一个全局能量函数中增加了图像分割块之间的几何约束项,通过计算匹配能量得到分割块的最优视差平面。为了确定可信像素和可信分割块,利用了视差的概率分布信息。同时,利用了分割块之间的几何约束和分割块内像素之间的约束来估计不可信像素点的视差值。用包含大视差范围、更多倾斜表面、曲面和弱纹理表面等典型图像对所建议的算法进行测试,实验结果表明,该方法对于存在倾斜表面和曲面的立体视差计算是有效的。     

一种改进的快速立体匹配方法

首先介绍了立体匹配的一般步骤,再考虑到立体匹配的实时性,从众多立体匹配算法中选择了基于区域的WTA相关匹配算法。同时,为了保证匹配的正确性,降低误匹配率,本文在立体匹配中采用了亚像素插值和边缘检测等多项改进措施。实验结果表明,本文的立体匹配算法既具有良好的实时性也具有较高的精度,完全能满足移动机器人双目立体视觉等应用要求。     

一种基于左右视线的立体图像匹配算法

提出了一种有效提高立体匹配中遮挡和低纹理区域匹配精度的方法,算法充分利用立体视觉中的全局约束条件,对不同区域采用不同的约束条件和强度来获得高可靠性点的视差,并且引入左右视线的概念,用于解决复杂场景情况下的左右视图的匹配问题。同时采用改进的协同算法(cooperative algorithm,CA),在视差梯度的约束下,对高可靠性点的视差进行逐步地扩散,最终得到致密的视差图。实验仿真表明,方法可以有效地提高遮挡和低纹理区域中的匹配精度,从而产生较精确的致密视差图。     

结合SURF算子和极线约束的柑橘立体图像对匹配

提出一种结合SURF算子和极线约束的立体匹配方法。对采集的双目视觉柑橘图像进行R-B分量的计算,在该分量上,采用快速hessian检测子进行特征点检测,并使用SURF描述子对检测到的特征点进行64维的特征描述。采用欧式距离和极线约束进行特征点匹配。实验表明,该方法对一幅图像对的平均处理时间为293ms,在果实被遮挡或光线变化的情况下均能较好地进行特征点提取和匹配。该方法为后续的深度信息计算提供了基础。