基于波波变换相位基元的立体匹配系统

本文将近年来兴起的小波理论应用于立体视觉技术，提出了一种新的立体匹配算法，该算法利用Ｈａｒｄｙ小波基函数将原始象对分解成一系列具有良好时（空）－频域定位性带通分量，以多通道带通分量的相位信息为匹配基元，从而将视差估计转化为相位差估计问题，整个系统采用由粗到细引导的多通道匹配结构，将匹配约束溶于估计算法之中，实验结果表明，该算法结构简单，抗噪力强，能快速有效地产生密集的视差场。     

基于相位与区域分割的视差估计算法

提出一种结合小波变换与图像分割的立体匹配算法。该算法利用双树复小波多通道提取立体像对带通相位信息作为匹配基元,求取初始视差场。针对单独通道提出一个相位匹配程度方程式,将视差计算归结为求解该方程的极大值。结合图像分割与视差平面拟合的方法对初始视差场进行修正,从而得到精度较高的密集视差图。实验结果表明,该算法结构简单,能快速有效地产生密集视差场。     

冗余离散小波变换立体视差估计及DSP实现

立体图像技术将是未来多媒体发展的重点方向,其中视差估计是立体图像处理的关键,针对目前视差估计方法的不足,提出了一种基于冗余离散小波变换的视差估计算法。首先对参考图像进行冗余小波变换,提取特征点,然后根据特征点在目标图像进行视差估计。实验表明该算法能有效获得视差矢量,视差匹配后能得到良好的重建图像。同时在TI公司的多媒体器件DM642上进行了实验。结果表明,提出的设计方案具有实时可行性,并较有效地减少了运算复杂性。     

基于小波模极大值的混合立体匹配算法的仿真

该文提出一种新的,利用小波模极大值的基于特征和区域的混合立体匹配算法。首先详细地叙述了如何利用小波模极大值提取图像边缘,并用该点的小波模极大值和幅角作为这些边缘点的特征描述。并在图像边缘立体匹配的过程中,将以前用于图像灰度域的互相关函数应用于小波域,边缘点的视差仿真图显示,该边缘匹配算法取得了很好的效果。然后,在基于区域的匹配中,利用边缘匹配的结果,减少了匹配互相关的搜索的范围,大大减少了计算量,增加了正确率。最后,将两个视差图结合起来,就得到了最终的稠密的视差图。     

低比特率下视频压缩算法的研究

文中提出了面向无线视频应用的低带宽视频压缩方案及算法，该方案主要采用了整数小波变换的压缩算法，块匹配运动估计，重叠块运动补偿，小波系数标量量化，自适应算术编码，变长编码。为实现低比特率下的高效率视频压缩，首先建立由量化后的小波系数构成的小波子带，对小波子带结构中的冗余进行压缩。     

一种新的用于立体图像编码的视差估计算法

视差估计是立体视觉和立体图像编码领域的研究重点，其估计的准确程度直接影响编码的精度和效率．该文在研究传统估计算法的基础上，提出了一种新的带极线约束的DT基立体图像视差估计算法．该算法首先把立体图像中的左图像作为参考图像，用DT网格进行描述．然后，利用极线约束条件在右图像中估计出各三角形顶点的对应点，整个估计过程要求DT结构保持不变．通过估计出来的对应点计算出这些顶点的视差矢量，再用六参数仿射变换估计出三角形内部各点的视差矢量．编码时，只需编码各顶点的视差矢量．从实验结果看，这种新算法同传统的“块”匹配视差估计算法相比，视差矢量的估计更加准确，视差图中主要物体的轮廓更加清晰，有利于进一步的物体分割．     

基于PCA的图像小波去噪方法

目前使用的各种小波去噪方法基本上都是建立在对噪声方差精确估计的基础上，而对噪声方差的精确估计是很困难的．提出了一种采用主分量分析（PCA）提取小波系数的主要特征，通过对小波域中噪声能量的估计来实现去噪的新方法．首先利用PCA对小波高频子带进行局部特征提取；然后以主分量对小波系数进行重建的平均能量作为局部噪声能量的估计；将原小波系数的能量减去噪声能量，就得到去噪后的小波系数；最后用小波逆变换对剔除噪声分量后的小波系数进行恢复得到去噪后的图像．本文算法无需对噪声方差进行估计，因而更具实用价值．本文算法与“软阈值”、“硬阈值”去噪方法相比，峰值信噪比（PNNR）提高了2～8dB．实验证实了本文算法良好的去噪性能。     

基于多通道小波滤波的虹膜识别新算法

为克服小波变换过零检测虹膜识别算法对纹理灰度变化敏感的缺点,利用小波变换多通道滤波的特性,提出了一种新的基于Daubechies-4小波的虹膜识别新算法。根据虹膜纹理分布的特征,将虹膜分成10个分析带,对每个分析带采用一个合适尺度的小波滤波,小波变换各个通道的小波系数的均值及标准差作为虹膜的特征值,最后得到虹膜的128位特征编码。特征匹配采用的是加权欧式距离的分类器方法。实验结果表明算法是有效的,取得了高识别率;同时,提出的算法对虹膜图像的尺度、旋转、平移等的变化具有不变性。     

基于复小波的彩色光流估计

利用色彩恒常性假设,将RGB色彩分量光流基本方程映射至小波域,通过复小波构建的过定线性方程组进行多分辨率光流估计,避免实小波相位震荡带来的光流求解误差,并利用各颜色分量组成的线性方程组的系数矩阵条件数判断求解的可靠性,选择各颜色分量中最可靠的解最为该点最终的光流解。数值实验结果证明了该算法的有效性。     

一种彩色图像可恢复半脆弱数字水印算法

提出了一种彩色图像可恢复半脆弱数字水印算法,该算法可准确地实现篡改图像的检测、定位及恢复。算法先将彩色图像从RGB空间转换到YCbCr空间,从各分量提取恢复信号,嵌入色度分量Cb、Cr的小波域中高频子带,然后将Y分量的L+1级小波系数调制成检测水印,嵌入到Y分量的最低频子带。认证时,从Y分量中提取检测水印,初步判断篡改位置,再从Cb、Cr分量中提取恢复信号,恢复篡改区域。仿真实验表明,该算法不仅能对彩色图像进行认证及恢复,并对常规信号处理操作具有较好的脆弱性。     

基于改进Census变换的多特性立体匹配算法

针对当前立体匹配算法存在的匹配准确率低，难以达到实用的高精度水平的问题，提出了一种基于改良的Census变换与色彩信息和梯度测度相结合的多特性立体匹配算法，实现高精度的双目立体匹配。算法首先在初始代价匹配阶段，将改进的Census变换、色彩和梯度测度赋权求和得出可靠的初始匹配代价；在聚合阶段，采取高效快捷的最小生成树聚合，获得匹配代价矩阵；最后根据胜者为王法则得到初始视差图，并引入左右一致性检测等策略优化视差图，获得高精度的视差图，实验阶段对源自Middlebury上的标准测试图进行测试验证，实验结果表明，经本文算法处理得到的15组测试数据集的视差图在非遮挡区域的平均误匹配率为6.81%，算法实时响应性优良。     

A portable stereo vision system for whole body surface imaging

This paper presents a whole body surface imaging system based on stereo vision technology. We have adopted a compact and economical configuration which involves only four stereo units to image the frontal and rear sides of the body. The success of the system depends on a stereo matching process that can effectively segment the body from the background in addition to recovering sufficient geometric details. For this purpose, we have developed a novel sub-pixel, dense stereo matching algorithm which includes two major phases. In the first phase, the foreground is accurately segmented with the help of a predefined virtual interface in the disparity space image, and a coarse disparity map is generated with block matching. In the second phase, local least squares matching is performed in combination with global optimization within a regularization framework, so as to ensure both accuracy and reliability. Our experimental results show that the system can realistically capture smooth and complete whole body shapes with high accuracy.     

基于秩空间的二次立体匹配

提出了一种基于秩空间的区域立体匹配算法。首先对立体图像进行秩（rank）变换,将图像从灰度空间变换到秩空间,消除因噪声和两个摄像机参数不一致产生的干扰,再根据自然视频序列每幅图像多数景物景深变化不大的事实,把视差分解为全局视差与局部视差之和,在秩空间进行二次立体匹配：先在最大窗口内估计全局视差,然后在这个最大窗口内采用块匹配方式进行二次匹配求各点的实际视差。该二次立体匹配算法有效地消除了误匹配,提高正确匹配率。实验结果证明,提出的算法优于传统的基于区域的立体匹配方法。     

基于PatchMatch的半全局高效双目立体匹配算法

近年来双目立体匹配技术发展迅速,高精度、高分辨率、大视差的应用需求无疑对该技术的计算效率提出了更高的要求。由于传统立体匹配算法固有的计算复杂度正比于视差范围,已经难以满足高分辨率、大视差的应用场景。因此,从计算复杂度、匹配精度、匹配原理等多方面综合考虑,提出了一种基于PatchMatch的半全局双目立体匹配算法,在路径代价计算过程中使用空间传播机制,将可能的视差由整个视差范围降低为t个候选视差(t远远小于视差范围),显著减少了候选视差的数量,大幅提高了半全局算法的计算效率。对KITTI2015数据集的评估结果表明,该算法以5.81%的错误匹配率和20.2 s的匹配时间实现了准确性和实时性的明显提高。因此,作为传统立体匹配改进算法,该设计可以为大视差双目立体匹配系统提供高效的解决方案。     

多测度融合的立体匹配算法研究

摘 要：针对多测度融合的立体匹配算法的测度选择问题,提出一种基于测度互补系数的 测度选择方法。通过该方法选择多种测度进行融合作为匹配代价,并使用改进的半全局算法进 行代价聚合,实现多测度融合的立体匹配算法。首先定义互补系数,通过互补系数选择多种相 似性测度进行融合作为匹配代价;然后,针对半全局代价聚合使用随机初始化视差图导致立体 匹配效果较差的问题,使用基于 SURF 特征得到的视差作为初始视差进行半全局代价聚合;最 后计算视差并优化视差得到最终视差图。实验表明,使用该测度选择方法可以选择互补特征, 结合改进的半全局代价聚合方法可以提高立体匹配效果。     

一种改进的区域双目立体匹配方法

双目立体匹配是机器视觉中的热点、难点问题。分析了区域立体匹配方法的优缺点,提出了改进的区域立体匹配方法。首先,采集双目视觉图像对对图像对进行校正、去噪等处理,利用颜色特征进行图像分割,再用一种快速有效的块立体匹配算法对图像进行立体匹配。然后,在匹配过程中使用绝对误差累积(SAD)的小窗口来寻找左右两幅图像之间的匹配点。最后,通过滤波得到最终的视差图。实验表明:该方法能够有效地解决重复区域、低纹理区域、纹理相似区域、遮挡区域等带来的误匹配问题,能得到准确清晰的稠密视差图。     

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．     

基于模糊判别的立体匹配算法

立体视觉一直是计算机视觉领域所研究的一个中心问题,而立体匹配则是立体视觉技术中最关键也是最困难的部分,就得到适用于基于图象绘制技术中视图合成的准确、高密度视差图（Disparity Map）而言,现有的一些方法存在一定的局限性。考虑到立体匹配过程中存在的不确定性和模糊性,本文将已获得广泛应用的模糊理论引入立体匹配领域,提出了基于模糊判别的立体匹配算法,并用实际图象与合成图象进行了实验验证,结果表明该算法效果良好,具有实用价值。     

一种基于特征约束的立体匹配算法

立体匹配一直是计算机视觉领域的一个中心研究问题,为了得到适用于基于图象绘制技术的视图合成高密度视差图,提出了基于边缘特征约束的立体西欧算法,该方法首先利用基于特征技术来得到边缘特征点的准确视差图,然后在边缘特征点视差图的约束下,对非边缘特征点采用区域相关算法进行匹配,这样既缩小了匹配搜索空间,又保证了匹配的可靠性,边缘特征点和边缘特征点的匹配采用双向匹配技术又进一步保证了匹配的可靠性,实验结果表明,该算法效果良好,有实用价值。     

基于视觉显著性的区域立体匹配算法

针对区域立体匹配算法对光照变化敏感,视差图存在目标和弱纹理区域的错配、边界不平滑等问题,提出一种利用视觉显著性特征改进的快速区域立体匹配算法。该算法先利用显著性检测定位图像主要目标区域;再结合索贝尔(Sobel)边缘特征和相角特征完成特征匹配、得到粗视差图;最后通过检测粗视差图中的视觉显著性,消除图像弱纹理区域的突兀噪声。相比绝对误差累计(SAD)、平方误差累计(SSD)和归一化灰度互相关(NCC)算法,所提算法对光照变化不敏感,得到的视差图完整,匹配率高,有利于实时系统应用。