基于相位的尺度自适应立体匹配方法

本文实现了一种高效的基于相位的尺度自适应的立体匹配方法,基于相位的立体匹配算法,是目前最为先进的立体匹配算法,具有视差精度高,稳定性好,可以并行计算等优点,对于常见的相位“卷绕”问题,常采用“由粗及细”的逐步求粗策略,但是,相位信号在尺度,位置空间中的极点的邻域内不稳定,此时,逐步求精策略可能产生不可恢复的错误,存在鲁棒性问题,解决的方案是采有某种尺度自适应的方法,我们针对多尺度滤波器的构造问题提     

基于二进小波变换的多分辨率立体匹配算法

本文将近年来兴起的小波理论应用于双目立体觉技术，提出了一种新的立体匹配算法。该算法以二进小波变换的多分辨率零交叉为匹配基元，综合利用了小波变换零交叉的特征属性和强有力的匹配约束，从零交叉局部属性相似和全局匹配相容两个方面解决模糊匹配问题。整个系统采用一种新的的由精到细引导的多分辨率匹配结构。实验结果表明，该算法结构简单，稳定可靠，具有较好的自适应性和处理复杂景物的能力。     

基于多尺度分析的快速相位立体匹配

基于相位的立体匹配是双目投影光栅相位法中的重要步骤,但传统的相位匹配方法在处理高分辨率图像时因存储空间大大增加,难以达到匹配速度与精度的平衡。文章提出了一种基于多尺度分析的快速相位立体匹配算法,采用分层匹配的策略,对预处理后的左右绝对相位图进行降采样以生成图像金字塔,利用低分辨率的视差匹配结果以预测下一层视差,以此降低下层高分辨率图像的视差搜索范围,达到匹配速度与精度的平衡。实验结果表明,所提算法在保证精度的情况下能有效提升相位立体匹配速度,实现高分辨率相位图快速准确的立体匹配。     

一种改进的小波包变换多尺度滤波

提出一种基于小波包变换的多尺度传感器数据融合算法,并针对方法中存在的小波分解的尺度系数的幅值随分解层数增大而增大现象对滤波器作修改,改进后的算法既明显提高滤波性能,又能保持原算法的优点。     

基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法

为获得高精度亚像素级视差以满足小基高比摄影测量需求,提出一种基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法.该方法采用分步式策略,首先利用自适应窗口匹配法计算整像素级视差,然后在整像素级视差的指导下建立同名像点之间的对应关系,再分别以左右同名像点为中心截取子图像,最后利用扩展相位相关匹配法对子图像进行亚像素级匹配,获得亚像素级视差.采用小基高比立体像对和带有亚像素级视差的模拟立体像对进行实验,结果表明基于扩展相位相关的小基高比立体匹配方法在精度和效率方面具有优越性能.     

结合小波变换与相位相关的图像匹配方法

图像匹配技术是图像测量系统中的关键技术,是目标定位中最基本的方法。相位相关作为一种图像匹配技术对噪声有较高的容忍程度,检测结果与照度无关,受几何失真影响小。但该方法对旋转变化非常敏感。为解决此问题,本文提出结合小波变换和相位相关的匹配算法,该算法首先对图像进行小波分解,并对结果中的近似信号进行空域旋转校正;然后利用相位相关方法进行图像匹配,从而达到快速精确的定位。该方法在掌纹图像匹配定位中的应用证明了它的有效性。     

一种基于小波变换的SAR图像多尺度融合变化检测方法

提出了一种针对多时相SAR图像变化检测的基于小波变换的多尺度融合检测方法,首先对多时相SAR图像取对数比得到变化比图像,然后对变化比图像进行多尺度小拨变换和低频重构,并对每个尺度的重构图像做自适应闻值变化检测,计算出每个像素的最优分解尺度,最后基于最优尺度完成像素的融合检测,利用像素的最优分解尺度融合多尺度的检测结果性提高变化区域边界像素检测的准确性,通过仿真SAR图像和真实SAR图像的检测实验证明了该方法的有效性.     

基于小波变换的超短脉冲相位回归

针对频率分辨光学门法(FROG)要用傅里叶变换迭代算法耗时较长不利于实时检测的缺点,及光谱相位相干直接电场重构法(SPIDER)中用传统傅里叶方法滤波过程会产生相位噪声的缺点,提出了用小波变换回归相位的方法。对FROG迹线进行时-频分析直接提取脉冲相位,从SPIDER方法的光谱干涉条纹的小波变换中直接读取相位,对两种方法的小波变换进行了数学模拟,并与傅里叶变换结果进行对比,得到:小波变换能准确地回归超短脉冲相位。最后采用SPIDER方法测量了KLM钛宝石激光器输出脉冲的光谱干涉条纹,并用小波变换和傅里叶变换重建了光谱相位,消除了窗口滤波引入的噪声,证明了方法的正确性和可靠性,更适用于超短脉冲的评价。     

一种基于小波变换的数字水印方法

结合Arnold变换,提出了一种基于小波变换的数字水印安全算法。首先将水印图像置乱;其次对原始图像进行三级小波分解,并对其小波分解后分量,依据其系数的大小进行排序分组,选择适当的嵌入系数,进行水印分解子图的嵌入。实验结果表明,该水印算法能抵抗常见的各种攻击,提高了水印的不可见性和鲁棒性。     

一种基于图像分割的立体匹配算法

针对在立体匹配过程中的低纹理和视差不连续的问题,提出了一种基于图像分割的立体匹配算法。首先采用Mean-Shift算法对彩色图像进行图像分割,并认为分割区域块内的像素视差是平滑的,然后采用较大窗口匹配方法,提取左右彩色图像相似像素点作为种子点,根据区域内的平滑约束条件,利用小窗口匹配方法将种子点向周围区域扩散,最终得到稠密视差图。实验结果表明该算法相比传统的自适应匹配算法,视差不连续区域匹配误差降低10%左右。     

基于改进Census变换的抗噪立体匹配算法

针对传统Census变换在匹配代价计算中易受噪声影响、匹配精度较低的问题,提出一种引入噪声容限的四状态Census变换算法。在匹配代价计算中,首先将改进的Census匹配代价与灰度绝对差值和梯度代价进行融合,并加入相应的截断阈值,以提高初始匹配代价空间的可靠性。然后通过引导图滤波进行代价聚合,并采用赢家通吃策略计算初始视差值。最后通过左右一致性检验、视差填充和加权中值滤波来优化初始视差值,得到最终视差图。实验结果表明,所提算法的噪声鲁棒性优于传统Census变换算法,且立体匹配算法的整体误匹配率降低至5.59%。     

一种新的体视对应方法

选择特征点作为匹配特征,采用视差估计方法,在满足一定匹配准则情况下,可以得到一约束最小化能量函数。模拟实验结果表明,使用模拟退火算法,可使能量函数达到全局最小,从而实现立体匹配。     

利用视觉相位鉴别能力求解立体视觉匹配

本文采用图像相位信息作为立体匹配基元，它同时具有区域相关法的定位精度高，恢复视差密度大和特征匹配法的实现速度快等优点。     

一种山体图像边缘快速立体匹配方法

该文提出了一种新的针对山体图像边缘的立体匹配算法。为了保证匹配的准确性,首先引入极线方向上的视差梯度约束,然后在考察唯一性的基础上,通过搜索并考察边缘端点周围的角点信息来引导边缘的匹配,并且限定边缘端点的角点搜索范围,最终匹配结果保证了两幅图像中的匹配对是一对一的唯一对应。实验结果表明,不同约束方法的融合在很大程度上提高了匹配速度和匹配精度。     

一种基于图像分割的动态规划立体匹配算法

本文提出了一种基于图像分割的动态规划立体匹配算法。此算法首先利用MeanShift图像分割算法对左右图像对进行分割处理,从而得到分割域的深度范围约束;然后结合窗口匹配及可信度约束得到地面控制点;综合地面控制点和其所属分割域的深度一致性关系可以有效剔除部分不可信点;以地面控制点和分割域作为约束信息,对动态规划的数据能量项和遮挡能量项加入分割域关系约束,利用动态规划算法得到最终视差图。实验结果表明,该算法可得到较好的视差结果。     

Stereo matching cost computation based on nonsubsampled contourlet transform

A new matching cost computation method based on nonsubsampled contourlet transform (NSCT) for stereo image matching is proposed in this paper. Firstly, stereo image is decomposed into high frequency sub-band images at different scales and along different directions by NSCT. Secondly, by utilizing coefficients in high frequency domain and grayscales in RGB color space, the computation model of weighted matching cost between two pixels is designed based on the gestalt laws. Lastly, two types of experiments are carried out with standard stereopairs in the Middlebury benchmark. One of the experiments is to confirm optimum values of NSCT scale and direction parameters, and the other is to compare proposed matching cost with nine known matching costs. Experimental results show that the optimum values of scale and direction parameters are respectively 2 and 3, and the matching accuracy of the proposed matching cost is twice higher than that of traditional NCC cost.