基于凸集论的稠密视差图优化算法

针对计算机视觉领域中立体匹配算法在图像无纹理区产生的误匹配问题,提出以全变差函数为凸约束集,使用次梯度投影法,对通过初始视差变换后的立体图像对之间的像素误差函数和视差二次平滑因子形成的严格凸函数进行求解,寻求立体图像对之间的最优视差图。实验结果表明,该方法不仅能保留初始视差图的边缘,而且减少了由先前立体匹配算法求得的视差图在无纹理区产生的误匹配点,取得了良好的视差图优化效果。     

基于宽基线立体视觉的远距离三维重建

针对月球车视觉导航中远距离场景的三维重建问题,提出一种基于相机自标定的宽基线立体视觉方法.该方法首先提取立体图对的尺寸不变性(SIFT)特征并进行匹配,得到特征点对应关系;再使用外极线几何约束描述立体图像校正的直射变换,对其Sampson误差使用Levenberg-Marquardt(LM)算法求得最小二乘最优解,完成相机参数估计和图像校正;对校正后的图像使用种子像素视差扩张算法进行宽基线立体匹配,根据匹配得到的视差完成目标场景三维重建.实验表明:该方法解决了月球车相机的现场标定难题,并能够解决宽基线立体视觉面临的光照差异、透视畸变、遮挡等问题,对远距离山脉等自然场景的三维重建效果良好,重建精度较高.     

基于汇聚立体视觉的图像校正算法

通过分析汇聚立体视觉系统立体图像间的几何关系,提出了一种简单快速的图像校正算法,该算法利用矩阵的ＬＵ分解法,直接求解校正的转移关系矩阵．将立体视觉中对极几何的匹配关系变为图像扫描线的一一对应关系,从而将沿对极线搜索匹配点的过程变为沿图像行搜索的过程．实验表明该算法简单有效,具有较强的实用价值．     

基于宽基线立体视觉的远距离三维重建

针对月球车视觉导航中远距离场景的三维重建问题,提出一种基于相机自标定的宽基线立体视觉方法.该方法首先提取立体图对的SIFT特征并进行匹配,得到特征点对应关系;再使用外极线几何约束描述立体图像校正的直射变换,对其Sampson误差使用LM算法求得最小二乘最优解,完成相机参数估计和图像校正;对校正后的图像使用种子像素视差扩张算法进行宽基线立体匹配,根据匹配得到的视差完成目标场景三维重建.实验表明,该方法解决了月球车相机的现场标定难题,并能够解决宽基线立体视觉面临的光照差异、透视畸变、遮挡等问题,对远距离山脉等自然场景的三维重建效果良好,重建精度较高.     

双目动态视觉测量的匹配

针对在双目动态视觉测量系统中对特征点的准确匹配问题,采用强后方交会优化了外参数,提高外参数的精度,从而提高求取极线的精度;提出一种针对2幅图像特征点匹配的多约束匹配算法。多约束匹配算法在极线约束的基础上,增加了唯一性约束和双向匹配约束,结合视差约束的二次匹配,得到2幅图像特征点正确的匹配关系。实验结果表明:用于双目动态视觉测量系统的匹配中,可得到100%的匹配准确率。可以满足双目动态视觉测量系统对两幅图匹配的要求。     

基于极线校正逆变换的立体匹配算法研究

匹配是立体视觉中一个重要问题,它通常是在图像极线校正的基础上实现的.常用的校正方法会造成投影变换后图像拉伸不均匀,从而影响后续模板匹配的精度.为此提出一种基于极线校正逆变换（反校正）的立体匹配方法,它以校正后的图像进行开窗搜索,但针对窗内的图像坐标进行反校正,提取校正前的像素灰度值,最后进行模板匹配.仿真和实验结果证明,文中提出算法的匹配效果比较理想,生成的视差图要比传统算法精确.     

基于双目视觉的快速定位与测距方法

针对双目视觉定位与测距过程中存在匹配时间较长的问题,提出一种基于背景差分法的双目视觉快速定位与测距方法。首先,对双目相机拍摄的原始图像进行去畸变和立体校正处理;然后,对图像与背景帧差并进行形态学处理,得到只包含目标物体的图像;最后,对左右图像进行匹配并运用极线约束法则去除误匹配得到物体的三维信息,完成定位与测距。经实验验证,与传统双目视觉定位测距方法相比,该方法初始匹配对数减少了96.8%,有效匹配对数减少了94.1%,匹配时间减少了75.8%,表明本文方法对于实现基于双目视觉的快速定位与测距具有实际意义。     

利用极线约束方法实现图像特征点的匹配

点匹配一直是计算机视觉和模式识别领域中的一个重要问题。通过对双目立体视觉测量数学模型的研究，在2副图你中特征点数相等的情况下，基于极线约束等理论，给出了一种解决图像特征点匹配的新方法，对三维空间中的离散点在2个视平面上的投影点进行了正确的匹配。实验结果表明，该方法效果良好，具有实用价值。     

基于特征约束的图像点匹配算法

立体匹配是计算机视觉领域的一个关键问题,同时也是立体视觉中的难点.为了得到更好的匹配结果,给出了基于特征约束的图像点匹配算法,首先利用基于边缘特征技术得到特征点,再利用两阶段匹配算法,第一阶段主要是以特征匹配和区域匹配相结合的方法得到候选匹配点对,第二阶段对候选匹配点对进行对称性测试,以去掉部分误匹配点.实验结果表明,匹配速度较快,效果良好,有一定的使用价值.     

月球车视觉系统立体匹配算法

为了满足月球车视觉系统实时性和可靠性的要求,提出了一种基于点和边缘特征提取的立体匹配算法.首先采用高斯滤波和有限对比适应性直方均衡化(CLAHE)方法对校正后的立体图像对进行预处理,以削弱噪声和对比度的影响.其次研究了图像的SIFT特征点和边缘特征提取和匹配方法,以获得月球车周围的环境概貌和障碍物信息.最后将匹配成功的...     

基于相对位置不变性的SIFT高效匹配算法研究

为了实现全自主机器人立体视觉导航,图像匹配的准确性和快速性成为了研究热点和难点。通过移动机器人工作环境研究,提出图像匹配相对位置不变性的原理,基于这种原理,对最近邻域和次近邻域的SIFT特征点匹配算法进行了改进。先将待匹配图像（前后帧）所有特征点按Y方向像素值大小排序,再从对应位置关系的局部区域搜索SIFT特征点,如果最近邻和次最近邻的比值满足一定阈值T,则该点为匹配点,然后再通过相对位置不变性去除误匹配点。改进算法在最近邻匹配点和次近邻匹配点搜索时避免全局搜索而大大提高实时性,通过相对位置不变性基本去除所有误匹配点。通过实验验证,匹配速度和正确率大大提高,是平面移动工作环境下高效实用的匹配算法,同时,该算法稍加改进对复杂环境也是适用的。     

双目移动机器人立体匹配算法

提出一种基于图像分割和可信点的双目移动机器人立体匹配算法,首先采用纹理检验分割算法对双目移动机器人获得的左右图像进行分割,确定低纹理和纹理相似区域;然后通过SIFT特征匹配点得到可信点视差;其次采用SAD区域匹配加速算法得到初始视差;最后依据SIFT特征匹配点的分布、初始视差和最小距离分类器对图像分割块进行视差处理,同时对于较小的图像分割块进行BLOB滤波处理来获取较高精度的视差图.实验结果表明,本算法能有效解决双目移动机器人周边环境中的低纹理和纹理相似视差精度差的问题,可快速准确识别障碍.     

一种新的基于DoG的立体匹配算法

针对双目立体匹配中由于噪声和遮掩的影响产生模糊视差点的问题,提出了一种新的基于difference of gaussian(DoG)的立体匹配算法.该算法在the sumof absolutes(SAD)算法提取初步视差图的基础上,采用DoG算法来分析噪声等对视差图的影响,通过设定阈值筛选出模糊点,最后使用多重视差假定算法修补模糊点.实验证明,在SAD算法的基础上使用该算法可获得较好的匹配效果.     

基于RGB三分量亮度法线相似度的立体匹配算法

为了解决立体匹配算法中匹配精度不高的问题,在分析RGB彩色空间图像的光学特性的基础上,提出了RGB彩色空间R、G、B三彩色分量亮度法线的概念,并得出亮度法线反映了RGB图像像素三分量的高频信息的结论。为了获得双目立体图像间的精确稠密视差图,提出了采用RGB三分量亮度法线相似度来计算自适应权值的局部立体匹配算法,通过Middlebury测试平台与其他当前流行的立体匹配算法进行结果比较,实验结果显示,提出的算法得到了更加精确的匹配结果。     

立体图像视差线性调整算法

为使立体图像能在特定显示设备上舒适显示,本文提出一种调整立体图像的方法.首先利用立体图像融像区知识,计算不同显示设备舒适显示的水平视差范围;利用匹配的SIFT(scale-invariant features)特征点来估计立体图像的视差范围,建立起立体图像原有视差到舒适显示视差的线性映射;最后利用奇异值分解估计该映射的变换矩阵,通过变换矩阵计算出调整后的图像,消除立体图像垂直视差,并将立体图像的水平视差调整到舒适观看的范围.实验结果表明,本文提出的方法可以解决不同显示设备上立体图像视差调整的问题,得到更好的显示效果.     

一种针对MLT的采样分布改进方法

为了解决Metropolis光线追踪算法随机采样分布的稀疏性导致的生成图像随机噪声问题,提出了一种基于采样分布的突变策略.改进方法将采样过程分为两个阶段对Metropolis光线追踪算法进行改进,通过一阶段采样分布矩阵对二阶段突变策略进行影响,在当前采样点的8邻域像素位置进行小范围采样.在满足细节平衡条件的同时,设置多个采样点的标量贡献函数平均值比值为接收概率.结果表明,在相同渲染时间下改进算法生成的图像较原方法噪声更少,与目前较好的改进算法效果相当.通过改进突变策略的方式解决了间接光照场景中噪声较大的问题.     

物流配送路径优化理论在立体匹配技术中的应用研究

由于目前的立体匹配算法大都以追求高匹配精确度为目的,造成了算法执行时间过长,不利于实时场合的应用.因此,提出了将物流领域中的配送路径优化理论和方法,即节约算法,引入立体匹配技术中,构建一种高匹配精度、高执行速度的立体匹配算法,并将该方法引入到双目立体视觉中.首先用金字塔算法在低分辨率图像上求取控制点,之后结合物流网络的构建理论修正初始视差空间图像,进而利用物流配送路径优化中实时性强的特点,在修正后的视差空间图像上快速找到全局最优路径,从而生成具有全局最优特性的视差.实验结果表明,本方法将大大增强立体视觉技术在实时场合下的适用性.     

立体视觉的四阶段预处理方法

针对LOG滤波方法的不足,提出了一种新的四阶段预处理方法。此方法分为4个阶段:①用均值滤波去除随机噪声;②用高斯滤波去除高斯噪声;③用直方图均衡化法平衡立体图对间的亮度差异;④用拉普拉斯锐化增强图像的边缘和细节。实验结果表明,此方法可以有效地去除图像的噪声,平衡立体图对间的亮度差异。