基于灰度差分不变量的点特征匹配

本文提出了一种新的基于灰度差分不变量的点特征匹配方法。首先，利用灰度差分不变量获得点集之间的初始匹配；然后，利用初始匹配快速、稳健地估计图象之间的唯一几何约束－对极几何约束；最后，利用对极几何约束改进初始匹配。大量的实际图象实验表明，本文所提出的匹配算法有非常快的运算速度和很高的匹配正确率。     

一种基于极坐标变换的点模式匹配算法

点模式匹配是目标识别、图像配准与匹配、姿态估计等计算机视觉与模式识别应用方向的基础问题之一。提出了一种新的利用点特征进行匹配的算法,该算法根据点集的分布与点位置信息,构建了点的特征属性图,通过极坐标变换得到对数极坐标的特征图,并利用几何不变矩方法对特征图进行描述。由特征描述向量的比较,获得粗匹配结果,然后通过几何约束迭代的方法获取最终的点集匹配结果。本文贡献如下:一,构建了一种点的极坐标变换特征,并运用不变矩进行描述,使所提特征具有旋转与平移的不变性;二,提出了利用点特征与整体点集几何约束结合的匹配算法,能有效克服出格点与噪声带来的不利影响。最终实验说明了算法的有效性和鲁棒性。     

基于极线几何约束的非标定图像的立体匹配

立体匹配是计算机视觉领域的一个关键问题，是计算机三维重建中的一个核心问题。基于极线几何约束是特征匹配中最强有力的约束，独立于场景结构，因此将特征匹配与极线几何有机结合起来，实现了一个鲁棒的匹配算法在非标定图像中的应用。其中，对基础矩阵估计及其引导匹配均采用点到极线距离最小约束准则。对真实图像的实验表明，该算法具有较好的实用性。     

对极约束下的相位相关图像匹配算法

针对经典相位相关匹配算法（POC algorithm）因计算量过大不适合应用在高分辨率稠密匹配场合的问题, 提出了一种新型的相位相关稠密匹配算法。在稠密匹配策略基础上将对极几何约束引入相位相关函数, 实现二维函数拟合到一维函数拟合的转变, 达到了在保持匹配精度的同时大幅缩短算法运行时间的目的。实验表明, 本算法在匹配精度和算法运行时间上都优于采用相似匹配策略的基于灰度的匹配算法, 具有很强的实用性。     

基于空间关系几何约束的无人机景象匹配导航*

针对GPS的信号强度较弱、易受各种电磁干扰,提出一种基于空间关系几何约束的景象匹配导航算法。首先基于空间关系几何约束的多匹配区选择方法,将实时图划分为多个分区;然后采用基于边缘响应的加权Hausdorff距离景象匹配算法对各个匹配区进行定位计算;最后,通过最优配准点坐标估计策略,解算出无人机实时图中心在基准图上的精确定位坐标。多区域景象匹配采用并行计算方法,利用历史导航信息来辅助修正景象匹配导航误差。实验结果表明,该算法可较好地满足无人机对景象匹配导航算法实时性、精确性的性能要求。     

几何约束有向图的规划分解研究

在基于有向图表达的几何约束系统中,几何约束的匹配方向、分布状态以及有向图中强连通分量的规模直接影响到整个约束系统的求解;如何对几何约束系统进行合理规划,得到正确有效的求解序列,是目前约束分解研究的重要内容。该文提出了一个规划分解算法,它针对欠约束几何系统的特点,能够优化约束的初始匹配方向,对于约束匹配过程中生成的强连通子图,通过调整约束匹配方向,自适应地改善约束分布,从而减小强连通子图的规模,以求得到几何约束系统正确而高效的求解序列。同时,基于规划分解算法,完成了约束的奇异性分析,提供了面向分解的奇异性分析算法。     

基于自适应权重的全局图割立体匹配算法

针对立体匹配中存在纹理、遮挡区域和深度不连续的问题,提出一种基于自适应权重的全局图割立体匹配算法,一方面,采用单像素自适应权重加窗匹配能够减少深度不连续和稀疏纹理处匹配的误差;另一方面,对于图割中的平滑项表示和遮挡处理,使用一定平滑约束和遮挡约束构建能量函数而取得最优解。实验结果表明,该算法能保证匹配的可靠性。     

非标定图像的最优匹配方法

该文将特征匹配和极线几何(epipolargeometry)估计有机地结合起来,给出了一种基于组合优化的非标定图像鲁棒匹配方法。通过灰度互相关计算得到初始候选匹配,然后使用该文提出的全局极线约束和局部视差约束代价函数,利用确定性退火方法同时估计匹配关系和基础矩阵。实验结果表明,此算法具有良好的鲁棒性,能够得到接近全局最优的匹配结果。     

宽基线图像特征点的立体匹配*

为了实现宽基线图像特征点的自动立体匹配,结合目前已有的算法,提出了一种新的分层匹配算法来获取最初的匹配点集,实现了基于对极几何约束的图像特征点自动提取及自动匹配。     

一种基于AKAZE算法的多视图几何三维重建方法

针对增量式运动恢复结构算法在多视图几何三维重建算法中运行效率低的问题,提出了一种基于AKAZE算法的多视图几何三维重建方法。首先对利用摄像机获得的目标图像使用AKAZE算法检测特征并匹配,并使用随机抽取一致性算法和三视图约束剔除弱匹配图像。然后根据匹配图间的相对位姿参数,通过最小二乘法解算全局旋转参数,并利用三视图约束关系求解全局位移参数。最后进行一次光束法平差优化。实验结果表明,该算法在改善重建效果的基础上提高了处理效率,能够满足快速处理的需求。     

Contour matching using epipolar geometry

Matching features computed in images is an important process in multiview image analysis. When the motion between two images is large, the matching problem becomes very difficult. In this paper, we propose a contour matching algorithm based on geometric constraints. With the assumption that the contours are obtained from images taken from a moving camera with static scenes, we apply the epipolar constraint between two sets of contours and compute the corresponding points on the contours. From the initial epipolar constraints obtained from corner point matching, candidate contours are selected according to the epipolar geometry, contour end point constraints, and contour distance measures. In order to reduce the possibility of false matches, the number of match points on a contour is also used as a selection measure. The initial epipolar constraint is refined from the matched sets of contours. The algorithm can be applied to a pair or two pairs of images. All of the processes are fully automatic and successfully implemented and tested with various real images     

基于Zernike矩的区域匹配方法

在基于区域的立体匹配中,由于遮掩、区域变形及光照条件会对匹配算法造成很大的影响,而传统的顺序性约束、唯一性约束、外极线约束和邻域约束并不能很好地解决这些问题,而近几年提出的相对位置约束虽能解决其中大部分问题,但对于区域的遮掩情况依然效果不佳。为此提出了一种新的基于Zernike矩的区域匹配算法,该算法在相对位置约束的基础上,采用中心距离和Zernike矩构造了新的费用函数,并提出根据匹配区域之间中心距离的大小来动态评判费用函数的权重系数值,从而提高了算法的性能。实验结果表明,该算法优于原方法,且对于区域的遮掩和变形情况都具备更好的识别性能,是一种行之有效的区域匹配算法。     

基于形状先验和图割的彩色图像分割

基于图割理论的图像分割方法在二值标号问题中可以获取全局最优解,而在多标号问题中可以获取带有很强特征的局部最优解。但对于含有噪声或遮挡物等复杂的图像,分割结果不完整,效果并不令人满意,提出了一种基于形状先验和图割的图像分割方法。以图割算法为基础,加入形状先验知识,使该算法包含更多约束信息,从而限制感兴趣区域的搜寻空间,能够更好地分割出完整的目标,增加了算法的精确度。针对形状的仿射变换,运用特征匹配算法进行处理,使算法更加具有灵活性,能够应对不同类型的情况。实验表明了该算法的有效性。     

自适应窗口的时间规整立体匹配算法

针对立体视觉中图像对应点的误匹配问题,以时间规整算法(DTW)为基础,提出了自适应窗口的立体匹配算法．根据外极线的约束,在自适应窗口内采用灰度相关技术得到长度不相等的两个灰度段作为相容的匹配序列;利用动态规划法及连续性约束寻找一条最佳的匹配路径．根据回溯得到的匹配路径及其坐标值得到高密度视差图．实验结果表明,该算法具有较高的运行效率和良好的匹配效果．     

改进的图谱理论阈值分割方法

针对现有的基于归一化的图谱理论阈值分割算法的权值计算公式没有充分考虑像素点的关联,在图像含有弱边界时很难得到真实解,导致图像细节分割不理想的问题,本算法首先使用高斯混合模型构造新的约束条件引入到权值计算中,使得权值计算充分地考虑像素点之间的关联。在计算图谱划分测度前,本算法通过高斯混合模型的均值参数自适应确定门限值的分布区间,较大地提高了图谱划分测度计算的效率。实验结果表明,相对于现有的基于归一化的图谱理论的阈值分割方法,本文算法具有较好的分割效果,可以保留图像更多细节。     

结合SURF算子和极线约束的柑橘立体图像对匹配

提出一种结合SURF算子和极线约束的立体匹配方法。对采集的双目视觉柑橘图像进行R-B分量的计算,在该分量上,采用快速hessian检测子进行特征点检测,并使用SURF描述子对检测到的特征点进行64维的特征描述。采用欧式距离和极线约束进行特征点匹配。实验表明,该方法对一幅图像对的平均处理时间为293ms,在果实被遮挡或光线变化的情况下均能较好地进行特征点提取和匹配。该方法为后续的深度信息计算提供了基础。     

基于三视图约束的基础矩阵估计

考虑到只依赖对极几何关系的匹配点余差并不能完全区分匹配点的正确与否,从而影响内点集选取的情况,提出基于三视图约束的基础矩阵估计算法。首先,使用传统随机抽样一致性（RANSAC）算法计算三视图的任意两对相邻图像间的基础矩阵,确定三视图中共有的匹配点对,并计算估计基础矩阵时非共用图像上的匹配点在共用图像上的极线;然后,计算两条极线的交点与共用图像上对应匹配点间的距离,以距离值的大小作为内点判断的依据,得到新的内点集。在新内点集的基础上,采用M估计算法重新计算基础矩阵。实验结果表明：该方法可以同时降低噪声和错误匹配对基础矩阵精确计算的影响,精度优于传统鲁棒性算法,使点到极线的距离限制在0.3个像素左右,而且计算结果具有稳定性,可以被广泛地应用到基于图像序列的三维重建和摄影测量等领域中。