基于控制点约束及区域相关的立体匹配算法

立体匹配是计算机视觉的关键问题.为了得到准确匹配的稠密视差图,通过对基于特征和基于区域立体匹配算法的讨论,结合这两种算法的优点,提出一种新的基于控制点及区域相关的立体匹配算法.该方法首先在利用Harris角点检测算法检测出角点的基础上,对角点进行立体匹配得到精确的匹配点对即控制点,然后在控制点的约束下对非角点像素进行基于区域相关的立体匹配,得到整体稠密的视差图.这样既缩小了匹配搜索空间,又保证了匹配的可靠性.     

基于双目识别技术的复杂背景中果实识别试验

为了迅速识别不同背景中的果实目标,在规范结构下建立了双目立体视觉识别系统,对复杂背景中的果实进行定位和识别.提出了基于角点聚类的局部特征提取及匹配算法,利用极限约束条件,通过提取同行像素角点特征完成立体匹配,获取果实3维信息.通过对不同背景下果实目标进行大量试验,发现基于单一特征属性的提取方法,角点匹配效率低,定位精度...     

基于相位角点检测的特征匹配研究

基于特征的匹配是立体匹配中最常用的方法,但是匹配结果受特征检测精度的影响较大.针对这一问题,提出一种基于相位一致性角点检测的匹配算法,该算法采用相位一致性模型对图像中的角点特征进行检测,检测结果不受亮度、对比度等因素影响,因此在不同光照环境下的多幅图像可以使用相同的固定阈值,避免了特征检测中阈值选取的困难.在此基础上,结合场景的深度信息采用图像的灰度局部区域相关系数进行特征匹配.实验结果表明,该算法获得的匹配结果具有很高的正确匹配率.     

基于角点变换矩阵的图像拼接

图像拼接有广泛的应用领域。基于角点的图像拼接主要有角点提取、角点匹配、变换矩阵的计算和图像融合四步。先分析了平面图形的两像面的变换关系,然后以此为依据,根据匹配角点对,计算变换矩阵。最终将两幅图融合。实验结果证明,该方法实用可行。     

十字激光线扫描立体匹配算法

为研究相交曲线的立体匹配方法,提出了一种基于十字激光的手持式扫描系统的立体匹配算法.该系统首先通过激光发射器投射的十字激光线对被测物体进行扫描,然后通过计算机处理投射激光线图像,从而获得问题的三维信息.为实现在世界坐标系下对扫描的刚体转换进行估计.利用八点算法求出两个相机之间的基本矩阵,再求出十字激光线上的对应匹配点,最后利用三角原理和曲面微分几何的相关知识对十字激光线进行三维提取.经实验验证,该算法有效地解决了匹配点求取错乱的问题,提高十字激光条纹的匹配效率.     

SIFT辅助角点匹配的快速图像匹配算法

采用Harris角点检测算法进行图像特征检测.使用快速SIFT图像匹配方法进行图像匹配并计算基础矩阵,去除误匹配点后用SIFT图像匹配的结果对Harris角点进行定位,并用ZNCC算法对角点进行增量匹配.该算法有效地弥补了SIFT图像匹配算法的特征点只分布于非边缘区域的问题,相比单纯SIFT算法可获得更多的匹配点,并且算法时间增加较少.     

基于尺度、距离、旋转测度的角点匹配算法

针对基于模板灰度相似性测度的匹配方法抗旋转性差的缺陷,依据真实匹配角点与邻域内其他角点位置关系存在拓扑不变性,提出了一种基于尺度、距离、旋转测度的角点匹配方法.该方法首先利用相位相关法对角点进行初始匹配,而后对每对候选匹配角点进行基于尺度、距离、旋转测度的计算,利用计算后的测度函数值来判断初始匹配是否为正确匹配.实验验证了提出的角点匹配方法的匹配结果要明显好于直接基于模板灰度相似性测度的匹配方法.     

基于角点检测的快速匹配算法

针对复杂图像的快速匹配,提出基于Shi -Tomasi角点检测的特征匹配算法.依据图像的角点特征、图像灰度和位置信息,采用最大互相关函数进行相似度计算和粗匹配,用随机样本一致性算法对匹配点对进行校正并消除错误匹配.将该算法应用于实景照片拼接,实验结果表明,对存在较大色差和形变的图像,其匹配精度为97％左右,匹配精度和速度均优于传统匹配算法.     

基于角点检测的图像匹配算法及其在图像拼接中的应用

研究了图像匹配与图像角点匹配之间的关系．并在此基础上提出一种基于角点检测的图像匹配算法，成功地应用于图像拼接中．该算法将角点作为图像的特征点，并通过角点值、邻域角点数、角点间距及参数一致性等4个指标对角点集进行逐级筛选，有效地剔除了不匹配的角点，保证了匹配精度，同时避免了传统算法中进行模板匹配的繁重计算，大大提高了匹配速度．图像拼接实验验证了本文算法的快速、准确和稳定的特性．     

一种基于角点匹配的图像拼接算法研究

提出了一种基于角点匹配的图像拼接算法。研究了基于角点匹配的图像拼接方法中,Harris角点的检测,角点的匹配及图像的融合等关键算法。并且给出了图像拼接的MATLAB仿真结果。实验表明,该算法能够获得较为满意的拼接效果。