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。     

基于SIFT特征和对极几何约束的图像配准算法

基于SIFT（尺度不变特征变换）特征匹配思想,提出了一种应用对极几何约束的图像特征配准算法。首先对图像提取SIFT特征点,然后通过欧氏距离估算对SIFT特征描述子进行初始匹配得到预匹配点集;采用基于单应矩阵的抽样算法计算初始基础矩阵,通过RANSAC算法计算精确的基础矩阵和匹配点集,进而实现图像配准。实验表明,该算法可以获得更准确的匹配点,得到精度较高的图像配准效果。     

一种加权计算基础矩阵的高精度算法

分析了图像匹配点对基础矩阵的不同影响，引入具有明显几何意义的匹配点到对极线的距离作为匹配点的加权因子，将匹配点集合看作随机变量并将加权因子作为匹配点的概率分布。在此基础上对原始图像数据进行归一化处理，利用8点算法得到基础矩阵。大量的试验结果表明，该方法明显降低了计算余差，提高了基础矩阵的计算精度。     

一种图像高精度匹配方法

针对传统图像匹配精度不高、速度较慢的情况,为提高速度抑制噪声,提出一种高精度图像匹配方法。利用Harris提取角点进行灰度相关匹配找到粗匹配点,再利用Ransac算法得到较高精度匹配点,根据得到的匹配点求出基础矩阵。最后利用基础矩阵得到极线约束对Ransac得到的较高精度匹配点去除极少数误匹配点解算基础矩阵,利用第二次解算的基础矩阵求出高精度极线方程,并利用极线方程对Harris角点进行一维搜索匹配,找到高精度匹配点,进行仿真实验。反复实验表明,方法精度高、速度快,是一种实用的高精度图像匹配方法。     

图像重构中估计基础矩阵的线性迭代算法

基础矩阵给出了图像间对极几何关系的代数描述,对其精确估计一直是未标定图像序列重构中的一个非常关键的问题.本文在8点算法的基础上,通过引入与对极距离有关的权因子,给出了一种高精度估计基础矩阵的线性迭代算法.实验结果表明,与归一化8点算法相比,此算法具有更强的抗噪声能力,更小的计算误差,从而提高了所估计基础矩阵的精度.     

一种鲁棒的序列图像自动拼接方法

针对传统图像拼接方法中鲁棒性差、计算量大及自动化程度低等问题,提出一种鲁棒性高的序列图像自动拼接方法。该方法首先采用Harris角点检测算子对经Wallis滤波后的序列图像进行特征点提取,并结合Forstner算子对特征点进行精确定位。然后基于所提取的特征点,采用邻域灰度互相关法进行序列图像的特征点匹配,得到粗匹配点集,并运用RANSAC算法对粗匹配点集处理得到精匹配点集,由精匹配点集求出较高精度的基础矩阵及极线,并由极线约束引导匹配得到高精度的匹配点对,再运用双向松弛整体匹配算法进一步剔除少数位于极线上的误匹配点。最后利用所得的高精度匹配点对,求解序列图像间的仿射变换关系,并进行图像的坐标变换和融合,从而实现序列图像的自动拼接。实验结果表明,该方法拼接效果理想,鲁棒性高,整个拼接过程全自动,不需要人工干预,具有较高的实用价值。     

基于空间纹理相似性的图像角点特征匹配算法

本文针对传统图像角点特征匹配算法的匹配速度慢且准确率低等问题,提出一种基于空间纹理相似性的图像角点特征匹配算法。首先,计算图像目标上角点对应的空间距离矩阵;然后,通过计算图像角点的空间距离矩阵在对应角点邻域LBP特征向量上的瑞利商,将角点在图像灰度特征空间内的度量问题转换为纹理特征空间内幅值的度量问题;最后,根据角点对应的瑞利商的大小,实现不同图像间的角点特征匹配。对不同条件下采集的图像进行角点特征匹配,得到的匹配结果表明本文算法不仅能够很好的适应图像光照、几何变化,得到的匹配正确率较高,同时与传统算法相比本文算法在运行时间上也有大幅度的降低,当处理特征数量较小时平均降低48ms,而匹配特征数量较多时能够降低2408ms。     

基于角点特征值和视差梯度约束的角点匹配

提出了一种基于角点特征值的角点匹配快速算法,并利用视差梯度约束去除误匹配的结果。首先把提取角点时得到的角点特征值作为匹配的一个约束,提高了基于灰度相关的角点粗匹配运算的速度,然后利用视差梯度约束对粗匹配的结果进行求精运算,去除误匹配的结果,实验结果证明了该算法的有效性。     

基于摄像机纵向运动的序列图像的实时漫游

对于摄像机纵向运动的序列图像，提出了一种基于极线几何约束关系的当前视点目标图像生成算法：1）利用基于傅立叶变换的方法，得到远视点源图像中和近视点源图像无对应点的区域，并用一种背景色将其填充，得到填充后的远视点源图像；2）利用极线的整体匹配性质在两幅源图像中确定遍历整个源图像的对应源极线；3）将所有对应源极线按灰度进行分段；4）用动态规划匹配法确定对应源极线上段与段之间的匹配关系；5）通过两条对应源极线插值合成一条目标极线，生成当前视点的目标图像；6）对上一步得到的目标图像的背景色区域加以处理，得到最终的当前视点目标图像．提出了一种链表数据结构存储每相邻两幅源图像之间的预处理信息．漫游时实时读取．开发了一个图像漫游器，使用户能在其中实现不同视点的实时漫游．     

基于异常匹配点去除的基本矩阵优化估计

提出了一种基于异常匹配点去除的基本矩阵优化估计算法。第一，去除异常匹配点，并得到基本矩阵的初值；第二，根据对极距离最小准则非线性优化求解基本矩阵。实验结果从平均余差和平均对极距离两方面表明，该算法消除了异常匹配点对基本矩阵的影响，精度较高，具有一定的优势。     

Dense Features for Semi-Dense Stereo Correspondence

We present a new feature based algorithm for stereo correspondence. Most of the previous feature based methods match sparse features like edge pixels, producing only sparse disparity maps. Our algorithm detects and matches dense features between the left and right images of a stereo pair, producing a semi-dense disparity map. Our dense feature is defined with respect to both images of a stereo pair, and it is computed during the stereo matching process, not a preprocessing step. In essence, a dense feature is a connected set of pixels in the left image and a corresponding set of pixels in the right image such that the intensity edges on the boundary of these sets are stronger than their matching error (which is the difference in intensities between corresponding boundary pixels). Our algorithm produces accurate semi-dense disparity maps, leaving featureless regions in the scene unmatched. It is robust, requires little parameter tuning, can handle brightnessdifferences between images, nonlinear errors, and is fast (linear complexity).     

基于Sampson误差计算单应的立体匹配

立体匹配是立体视觉重要的研究内容,文章在摄像机无标定的前提下采用Sampson误差估计立体图像对的平面单应,由单应计算基础矩阵,进行图像特征点匹配。先用Forstner算子提取角点,按照灰度差相似性准则进行初始匹配,然后在Sampson误差模型下求解代价函数的最优解,解决单应矩阵元素方程组超定问题。在平面单应及对极几何约束下进行图像特征点匹配,可获得射影意义下的象点重构。实验结果表明该方法能准确快速地匹配特征点。     

多重约束下的近景影像线特征匹配方法

目的 针对影像匹配时提取特征线断裂而影响匹配结果及可靠性的问题,提出多重约束条件下的近景影像线特征匹配方法。方法 首先,采用SIFT算法获取同名点,并使用RANSAC算法进行优化,通过同名点计算仿射变换矩阵;建立格网点,利用仿射变换、Harris兴趣值及最小二乘法提高密集匹配结果的精度;其次,采取Freeman链码优先级算法提取直线,根据搜索区域内密集匹配点与直线位置关系完成特征线的初始匹配;最后通过线段重合度对初始匹配结果进行优化,并利用核线约束确定同名直线端点。结果 选取存在旋转、尺度、遮挡的近景影像进行线特征匹配实验,结果表明,与其他直线匹配方法相比,本文方法不仅在直线匹配成功数目上约为经典算法的1.07~4.1倍,而且直线匹配正确率也提升0.6%~53.3%,具有较好的准确性和鲁棒性。结论 通过多重约束有效地减小了立体影像中线特征匹配时的搜索范围,提高了直线匹配速率,且该方法适用于不同类型几何变化下的近景影像数据,并能较好地改善直线断裂及遮挡问题。     

An improved graph cut algorithm in stereo matching

In stereo matching tasks, the matching effect is often very poor when the texture of the region is weak or repeated. To solve this problem, an improved Graph Cut stereo matching algorithm based on Census transform is proposed. The Hamming distance of the corresponding pixels in the left and right images after Census transform is introduced as the similarity measure in the data term of the energy function. In this way, the dependence on the pixel value is reduced. The stereo matching experiments are implemented on the standard images of Middlebury stereo benchmark and the real scene images, and it demonstrates that our algorithm is robust and can obtain better performance in weak texture or repeated texture region.     

CSA--一种加速的图像逆映射算法

采用方程求解代替逐像素搜索，提出一种加速的图像逆映射CSA算法．首先根据深度信息标记出参考域中的边界像素，并在映射时保存在像素链表中；然后将链表中的像素逐个映射到其他参考域建立线段方程，并与对应的极线方程联立求解，若有解则求出匹配的参考像素，否则标记为空洞；最后利用插值或其他参考信息填补空洞．由于仅处理边界像素，降低了计算复杂度，经实验证实，该算法有较好的加速作用．     

基于极约束和边缘点检测的图像密集匹配

综合运用极约束和边缘点检测实现了两幅图像的密集匹配，真实图像实验表明，该方法能够产生非常密集的匹配点并具有较高的匹配精度。     

A 1D approach to correlation-based stereo matching

In stereovision, indices allowing pixels of the left and right images to be matched are basically one-dimensional features of the epipolar lines. In some situations, these features are not significant or cannot be extracted from the single epipolar line. Therefore, many techniques use 2D neighbourhoods to increase the available information. In this paper, we discuss the systematic use of 2D neighbourhoods for stereo matching. We propose an alternative approach to stereo matching using multiple 1D correlation windows, which yields a semi-dense disparity map and an associated confidence map. A particular technique derived from this approach — using fuzzy filtering and a basic decision rule — is compared to about 80 other methods on the Middlebury image datasets [1]. Results are first presented in the framework of the Middlebury website, then on the Receiver Operating Characteristics (ROC) evaluation [2] and, finally, on stereo image pairs of slanted surfaces. We show that a 1D correlation window is sufficient to provide correct matchings in most cases.     

基于特征点的印品图像匹配算法

高速精准的图像匹配为成功地进行印品缺陷检测奠定了基础。该文提出一种改进的Harris角点检测方法,用一种稳定性评价准则测试,证明该文算子在工业环境下的优越性。建立仿射变换模型来近似相应特征点邻域的几何变换,用确定性退火方法计算模型参数,避免了耗时的穷举搜索。利用RANSAC方法鲁棒地估计基本矩阵和单应矩阵,建立对极几何约束和单应约束来剔除初始匹配中的误匹配对。算法处理速度较快,已经成功运用到印品缺陷在线检测系统中。     

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。