基于立体匹配的低纹理图像重构算法

针对立体匹配中低纹理区域容易产生误匹配及传统动态规划固有的条纹问题,提出一种改进的基于双目立体视觉的低纹理图像三维重构算法。该算法首先基于像素间相似度和像素自身特异性计算匹配代价并引入一种自适应多边形支撑区域聚集匹配度。然后采用一种全局意义的简单树形动态规划进行逐点匹配。最后基于左右一致性准则运用一种简单有效的视差校正方法消除误匹配得到最终视差图。实验证明将算法运用于实拍低纹理灰度图像的匹配,得到轮廓光滑清晰的三维点云,说明该方法的适用性。     

利用DAISY和概率松弛的近景影像密集匹配

针对近景影像存在的弱纹理、遮挡问题,提出一种基于改进的DAISY描述子和概率松弛的近景影像密集匹配方法。首先,利用SURF提取种子点构建初始视差图,根据影像核线方向改进DAISY描述子的主方向,以影像核线方向的反方向对特征描述子进行掩膜处理,进而对兴趣点进行特征描述。随后,通过松弛迭代的候选点筛选策略渐进地获取正确率占优的特征匹配点。实验表明,相对于传统概率松弛匹配算法,该算法克服了近景影像中弱纹理及遮挡问题导致的误匹配,匹配点数目提高了2倍左右,具有较高的匹配点密集程度和可靠性。     

提取轮廓图背景控制点的立体匹配算法

针对动态规划匹配算法的误匹配与狭窄遮挡物问题,提出一种在轮廓图中提取背景控制点的立体匹配算法,在立体图像对的轮廓图中选择背景控制点,利用动态规划在视差空间图像中搜索最优路径,根据视差约束以及狭窄遮挡物的判定公式完善视差图。仿真实验结果表明,该算法能够降低在视差不连续区域匹配上的误匹配率。     

基于控制点的分层双向动态规划立体匹配算法

提出一种基于控制点的分层双向动态规划立体匹配算法．首先，利用改进Volumetric迭代算法获取具有高可靠度的控制点，将其作为具有正确视差的匹配点．其次，在高可靠度控制点的指导下，利用分层双向动态规划算法在DSI（disparity-space image）视差空间图中进行初匹配，进而在Delta DSI（delta disparity-space image）视差变化空间图中进行精匹配，从而获取高密度视差图．实验结果表明，该算法不仅可以改善传统直接动态规划立体匹配算法产生的带状条纹瑕疵，而且计算速度较快，匹配结果也优于传统动态规划的匹配结果．     

基于线性滤波的树结构动态规划立体匹配算法

传统的动态规划立体匹配算法能有效保证匹配精度的同时提高运行速度, 但得到的视差深度图会出现明显的条纹现象,同时在图像弱纹理区域以及边缘存在较高的误匹配. 针对该问题,提出了一种新的基于线性滤波的树形结构动态规划立体匹配算法. 算法首先运用改进的结合颜色和梯度信息参数可调的自适应测度函数构建左右图像的匹配代价, 然后以左图像为引导图对构建的匹配代价进行滤波; 再运用行列双向树形结构的动态规划算法进行视差全局优化, 最后进行视差求精得到最终的视差图.理论分析和实验结果都表明, 本文的算法能有效地改善动态规划算法的条纹现象以及弱纹理区域和边缘存在的误匹配.     

一种利用动态规划和左右一致性的立体匹配算法

立体匹配是计算机视觉领域研究的一个重要课题,为了得到准确、稠密的视差图,提出了一种利用动态规划和左右一致性的立体匹配算法。该算法首先分别以左、右图像为基元图像,计算各自的视差空间图像,在视差空间图像上利用动态规划,计算得到左视差图和右视差图;然后通过使用左右视差图之间的一致性关系,消除误匹配点,得到较为准确的部分视差图;最后利用视差图的顺序约束关系,给出未匹配视差点的搜索空间计算方法,并利用一种简单有效的方法来计算这些点的视差值。在一些标准立体图像对上所做的实验结果表明,该算法效果良好。     

一种测量高光物体的双目Helmholtz立体视觉方法

提出了一种基于迭代动态规划的双目Helmholtz立体视觉算法,并将其应用于高光物体的测量。算法首先对获取的Helmholtz图像对作图像校正,然后确定扫描线的端点,最后设计了一种迭代动态规划方法建立匹配获取视差图,从而恢复出高光物体的表面深度。实验采用光线跟踪方法获取带有高光的双目Helmholtz图像,视差图结果表明该方法能够有效地恢复出高光物体的深度信息。     

基于视差区域分割的动态规划立体匹配算法改进

基于动态规划的立体匹配算法在较低的硬件条件下,也可以满足实时性的 要求,因此,可以在基于立体视觉的机器人导航避障系统中应用。但传统动态规划算法存在 匹配精度不高、易出现分散畸变点等问题,因此,论文对动态规划算法初始匹配代价求取、 路径寻径及回溯等加以改进。在初始代价求取阶段,提出了一种变窗口能量聚集法,通过获 取场景的视差变化区域与视差连续区域的位置信息,从而使像素点在能量聚合时能够根据视 差变化自适应地调整聚合窗口的大小,使能量聚合方式更加合理,提高了初始视差的准确性; 在路径寻径及回溯阶段,使用多路径寻径回溯法,保留更多的可靠点,减少了误匹配现象的 发生。因此,提高了立体匹配的匹配精度,并具有较好的实时性。     

改进的双向SIFT特征匹配算法

以基于图像序列摄像机自标定为基础,针对尺度不变特征转换SIFT算法误匹配率高且运行效率低的问题,提出一种改进的双向SIFT特征匹配算法。在去除误匹配方面,首先采用双向匹配消除部分误匹配点对,然后结合视差梯度约束算法和随机抽样一致性RANSAC算法提纯匹配点对;在提高运行速度方面,首先在初匹配中采用K邻近算法,其次调整视差梯度约束迭代条件,都通过减少迭代次数来降低算法耗时。实验表明,改进后的算法在去除了大部分误匹配的基础上,保留了足够的匹配点对以用于摄像机空间位置和姿态的自动标定,且相较SIFT算法在运行速度上有了较大的改进。     

一种图像立体匹配的误匹配点剔除与校正方法

针对双目立体视觉匹配中,图像的低纹理区域及重复纹理区域容易出现误匹配的问题,基于视差连续性及三角剖分,提出了一种误匹配点剔除与校正方法。首先利用SURF算法进行特征点提取,采用双向匹配策略进行特征点匹配;然后基于视差约束条件剔除误匹配点,并用三角剖分对误匹配点进行校正。实验结果表明,该方法能够剔除误匹配点,为误匹配点找到正确匹配点,有效提高双目立体匹配的精度。     

基于双序列比对算法的立体图像匹配方法*

在分析现有立体匹配方法的基础上,提出一种基于双序列比对算法的立体图像匹配方法。将立体图像对中同名极线上的像素灰度值看做是一对字符序列,使用基于动态规划思想的双序列比对算法对这些对字符序列进行匹配,以获取立体图像视差。为验证该方法的可行性和适用性,采用人脸立体图像对进行实验。实验结果表明,使用该方法进行立体图像匹配能获得光滑的、稠密的视差图。基于动态规划思想的双序列比对算法能够有效地解决立体图像匹配问题,从而为图像的立体匹配提供了一个实用有效的方法。     

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。     

基于运动平滑约束项的快速误匹配剔除算法

针对图像拼接时用随机抽样一致性（RANSAC）算法迭代计算过程中计算量大、匹配正确率低的问题,提出了一种基于运动平滑约束项的误匹配剔除算法。首先采用快速旋转不变特征（ORB）算法提取特征点,基于汉明距离实现特征点初匹配;其次,基于运动平滑约束项统计邻域支持估计量实现误匹配粗剔除;然后,进一步采用空间几何约束关系实现误匹配精剔除;最后,利用分组排序采样求解模型参数,采用加权平均实现图像融合。实验结果表明,该算法的误匹配剔除率相比缩小抽样点总量算法提升了75.6%,相比自适应阈值算法提升了24%,此方法能有效剔除误匹配,实现图像精确拼接。     

基于改进网格运动统计特征的图像匹配算法

为了解决尺度不变特征变换（SIFT）算法在图像匹配中匹配正确率低、耗时长等问题，提出一种基于改进网格运动统计特征RANSAC-GMS的图像匹配算法。首先，利用快速旋转不变性特征（ORB）算法对图像进行预匹配，对预匹配的特征点采用网格运动统计（GMS）来支持估计量以实现正确匹配点与错误匹配点的区分；然后，采用改进的随机抽样一致性（RANSAC）算法通过匹配点间的距离相似性对特征点进行筛选，并采用评价函数对筛选后的新数据集进行重新整理，进而实现对误匹配点的剔除。采用Oxford标准图库和现实中拍摄的图像对图像匹配算法进行测试对比，实验结果表明，所提算法在图像匹配中的平均匹配正确率达到91%以上；与GMS、SIFT、ORB等算法相比，该改进算法的近景匹配正确率和远景匹配正确率分别最少提高了16.15个百分点和3.56个百分点，说明它能有效剔除误匹配点，进一步提高图像匹配精度。     

基于局部SIFT特征点的双阈值配准算法

针对SIFT匹配算法和SIFT与RANSAC结合的匹配算法都存在不同程度误匹配的问题,提出一种基于局部SIFT特征点的双阈值匹配算法。设计变步长迭代准则获取SIFT双阈值,其中大阈值匹配获得一组稀疏的精确匹配,小阈值匹配获得一组可能存在误匹配的密集匹配。以精确匹配建立目标的形变约束模型,以此为基础从密集匹配中删除误匹配。通过这些正确的匹配点估计两幅图像之间的变换矩阵。为了降低算法所需时间,提高效率,通过分析图像的纹理变化,采用提取其变化最为剧烈的区域来代表整幅图像进行匹配运算。实验结果表明,该算法在图像存在平移、旋转等仿射变化情况下具有配准精度高,稳定和快速等特点。