一种基于最小割的稠密视差图恢复算法

针对经典最小割算法计算量大和适应性不足的问题,提出一种改进的基于网络最小割计算稠密深度图的全局优化方法.首先,根据视差变化与不连续区域之间的关系,定义了具有一定适应性的平滑约束和遮挡约束,然后使用网络最小割算法,求解遮挡情况下的稠密视差.其次,在分析最小割算法复杂性的基础上,给出了一种受限α-扩展(α-expansion)操作,该操作根据灰度连通性和特征点匹配的结果对每次网络构造的顶点进行控制,减少网络中顶点和边的数目,可有效提高计算效率.实验结果显示,该算法在保证视差恢复准确性的前提下,能以较快的速度计算出较理想的稠密视差图.     

基于自适应权值的图割立体匹配算法

针对传统自适应权重存在计算复杂度高和传统图割匹配精度低的问题,提出一种改进的基于自适应权值和图割的立体匹配算法。首先根据灰度相似性和空间相近性重新定义能量函数的数据项,利用图像的梯度信息作为能量函数的平滑项;然后运用图割理论和 α 扩展算法进行模型求解;最后对视差图运用左右一致性检验和加权中值滤波进行视差精化。算法采用了Middlebury 网站提供的四幅国际标准立体图像对进行测试,实验表明所提算法能够得到较准确的视差图。     

改进的基于α扩展移动的立体匹配算法

针对传统的α扩展移动立体匹配算法计算时间过长的问题,提出了一种改进的α扩展移动算法.改进算法在α扩展移动的外部循环过程中建立了一种新的循环机制,构造的参数满足循环停止的条件时提前停止循环,节省大部分低效率的循环时间;在算法的内部迭代过程中优化了α的设定顺序,使得能量函数更快地收敛.实验结果表明,改进的算法可以与原始算法获得几乎一致的精确视差图,并大大缩短了算法的运算时间.     

改进的基于图像分割的立体匹配算法

提出一种立体匹配算法．首先采用均值平移算法将参考图像根据彩色信息快速聚类成不同区域;然后通过灰度差平方和匹配计算初始视差图;在构造能量函数时,将分割结果作为视差函数的一个参考项;最后采用图切割算法求取使全局能量最小的视差最优分配．通过标准图像对进行测试,并与其他算法进行了比较．实验结果表明,与原有算法相比,该算法可有效地处理大的低纹理区域,匹配精度高,更有利于估计视差图的边界．     

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.     

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。     

基于区域边界约束和图割优化的稠密匹配算法

基于图割全局优化的稠密匹配算法中,平滑项表示和遮挡处理是关键问题.具有凸性平滑项的能量函数可以求得全局最优解,但所求结果在视差跳变处过于平滑;而具有非凸平滑项的能量函数虽保留了视差的非连续性,但目前只能使用循环算法求得次优解.为此,基于"视差跳变绝大部分发生在颜色的不连续处"这一设定,提出一种利用区域边界和边界像素间的约束构建能量函数的稠密匹配表示方法,使得该函数既能求得全局最优解,又能使最终结果满足平滑项的"非连续保留"性,且体现遮挡约束、顺序性约束,并显著提高计算效率,在速度和效果上取得较好平衡.     

基于图像分割和控制点的立体匹配算法研究

提出了一种基于图像分割和地面控制点（GCP）的立体匹配算法。利用Mean-shift算法将参考图像根据彩色信息快速聚类成不同区域,利用像素点的RGB信息与梯度信息相结合计算初始视差;引入地面控制点（GCP）约束,构造能量函数,利用动态规划方法（DP）计算能量函数最小值;在图像分割区域内采用快速投票方式优化初始视差并获得最终视差图。实验结果表明：该算法能有效处理视差不连续和遮挡区域,也解决了DP算法带来的条纹等问题。     

一种基于SSD和图割的快速立体匹配算法

针对图割法的立体匹配算法耗时多的问题,提出了一种基于S S D和图割的快速立体匹配算法。为了缩小视差搜索范围,缩短匹配时间,先采用区域匹配S S D算法得到初始视差,然后再采用左右一致性校验法去除误匹配点,可以提高初始视差图的质量;在构造能量函数时,把初始视差图中的像素视差作为图割的能量函数的限制项,根据这些限制可以减少不必要的节点,从而减少了计算量,缩短匹配时间。通过实验证明了本文算法在保证匹配图像质量的情况下,能提高匹配效率,减少匹配时间。     

基于区域间协同优化的立体匹配算法

提出了一种基于分割区域间协同优化的立体匹配算法. 该算法以图像区域为匹配基元, 利用区域的彩色特征以及相邻区域间应满足的平滑和遮挡关系定义了区域的匹配能量函数, 并引入区域之间的合作竞争机制, 通过协同优化使所定义的匹配能量极小化, 从而得到比较理想的视差结果. 算法首先对参考图像进行分割, 利用相关法得到各分割区域的初始匹配; 然后用平面模型对各区域的视差进行拟合, 得到各区域的视差平面参数; 最后, 基于协同优化的思想, 采用局部优化的方法对各区域的视差平面参数进行迭代优化, 直至得到比较合理的视差图为止. 采用Middlebury test set进行的实验结果表明, 该方法在性能上可以和目前最好的立体匹配算法相媲美, 得到的视差结果接近于真实视差.     

一种对称的基于分割的遮挡处理体视算法

为了解决体视中的遮挡问题,提出一种对称的基于分割的立体匹配算法.首先基于颜色信息对2幅图像进行初步分割;然后利用视差信息和不连续性约束把初始分割块分裂成更小块,使每个块内的像素具有相同的可见性;最后在分割级上构建一种加强可见约束的对称体视模型,利用信任度传播方法交替地估计2幅图像的视差平面和遮挡.实验结果表明:该算法具有很好的性能,尤其在遮挡区域、无纹理区域和视差不连续区域.     

基于偏微分方程的稠密视差图获取方法

立体匹配是计算机视觉领域中的一个重要的热门研究课题,为了获得性能更优的稠密视差图,通过把偏微分方程理论运用于机器视觉中,提出了一种新的基于能量函数获取稠密视差图(disparity map)的方法,并首先分析了匹配点对在不同相对位置下对匹配项产生的影响;接着提出了适用于视差图的各向异性的热扩散方程,它不仅继承了Alvarez定义的正则项对初始视差图内部平滑和保持边缘不连续的特性,还通过引入图像的噪声屏蔽函数和二阶方向导数来分别控制对应视差图中不同区域的扩散速度和角点处的扩散方向;最后通过定义的正则项和匹配项来构造新的能量函数,并把基于区域匹配算法得到的视差图作为初始值,再利用最速下降法求解相应的最小能量泛函。实验结果表明,无论从视觉效果上,还是重构深度图的判别上,该新算法都取得了更优的性能。     

一种基于图割理论的快速立体匹配算法

针对传统的立体匹配算法中存在的低纹理区域和遮挡区域匹配精度低、实时性不好等问题,提出了一种基于图割理论的立体匹配算法.把图像分割成色彩单一的不同区域;计算初始视差图,利用可靠点求取各分割区域的平面模板参数,对模板参数相同的相邻区域进行融合;构造全局能量函数,采用图割算法求取全局能量最小的视差最优分配.实验结果表明,该算法对低纹理区域和遮挡区域均有较好的匹配结果,能够满足高精度、高实时性的要求.     

核密度估计在立体匹配中的应用

提出了一种基于核密度估计相似性测度的立体匹配方法。将匹配基元中对应像素点的颜色差值在差值特征空间中进行核密度估计,并以此作为相似性测度。在此基础上建立全局能量函数,并采用改进的置信度传播算法进行视差图的求解。实验结果证明该相似性测度较传统方法有明显的改进。     

基于GMS和改进最佳缝合线的视差图像拼接算法

针对视差图像拼接时,拼接图像存在鬼影、亮度不均匀等问题,本文提出一种基于网格运动统计（Grid-based Motion Statistics, GMS）和改进最佳缝合线的视差图像拼接算法。算法首先利用快速特征点提取和描述（Oriented FAST and Rotated BRIEF, ORB）算法提取特征点,并采用GMS算法筛除误匹配点;然后引入HSV颜色空间和图像梯度差改进能量函数,避免缝合线穿过图像边缘;最后基于图切割法求取最佳缝合线,进行图像的梯度融合拼接。仿真实验结果表明,在图像存在较大视差的情况下,本文算法特征点匹配正确率较基于尺度特征不变（Scale Invariant Feature Transform, SIFT）算法和基于加速稳健性特征（Speeded Up Robust Features, SURF）算法最低和最高提高了2.01倍和4.73倍,图像自然度平均提高了22.6%,且拼接的图像亮度均匀、无透视畸变。     

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。     

基于全局差错能量函数的立体匹配算法

针对全局立体匹配算法计算量大的问题,引入全局差错能量函数对算法进行改进。将全局差错能量函数作为立体匹配的匹配代价,同时进行跳跃式区域生长,隔点求取差错能量函数值以获取视差图,并采用均值滤波器对其做平滑处理,设置影响滤波阈值大小的容差系数,使之更适合人眼的观察。针对不同像素的彩色图像对,自适应选取容差系数得到较优的滤波后视差图。实验结果表明,改进算法在保证准确性的基础上可有效减小计算耗时,提高匹配实时性。     

基于图像区域分割和置信传播的立体匹配算法

传统基于像素的立体匹配算法误匹配率较高.为解决该问题,提出一种基于图像区域分割和置信传播的匹配算法.采用均值偏移对参考图像进行区域分割,通过自适应权值匹配计算初始视差图,对各分割区域的初始视差用平面模型拟合得到视差平面参数,使用基于区域的改进置信传播算法求得各区域的最优视差平面,从而得到最终视差图.与全局优化的经典置信传播算法和图割算法的对比实验结果表明,该算法能降低低纹理区域和遮挡区域的误匹配率.