采用高斯混合模型及树结构的立体匹配算法

针对传统立体匹配算法无法同时为图像边缘和低纹理区域提供一个合适大小的聚合窗口而导致匹配精度较低的难题,提出一种结合高斯混合模型及最小生成树结构的立体匹配算法。通过图像初始视差、像素颜色及距离信息将图像分为初始若干区域及待分割候选像素;基于高斯混合模型并行迭代更新各区域参数,得到最终的分割;在各分割上建立最小生成树计算聚合值求取视差;通过邻域内的有效视差修正误匹配点,获取精度较高的稠密视差图。与其他算法相比,该算法能有效降低误匹配率,尤其在深度不连续区域的匹配效果显著改善。     

融合多特征表示和超像素优化的双目立体匹配

针对目前许多局部双目立体匹配方法在缺乏纹理区域、遮挡区域、深度不连续区域匹配精度低的问题,提出了基于多特征表示和超像素优化的立体匹配算法。通过在代价计算步骤中加入边缘信息特征,与图像局部信息代价相融合,增加了在视差计算时边缘区域的辨识度;在代价聚合步骤,基于超像素分割形成的超像素区域,利用米字骨架自适应搜索,得到聚合区域,对初始代价进行聚合;在视差精化步骤利用超像素分割信息,对匹配错误视差进行修正,提高匹配精度。基于Middlebury立体视觉数据集测试平台,与自适应权重AD-Census、FA等方法得出的视差图进行比较,该算法在深度不连续区域和缺乏纹理区域的匹配效果显著改善,提高了立体匹配精度。     

多特征融合和自适应聚合的立体匹配算法研究

针对局部立体匹配在光照失真和弱纹理区域匹配精度低的问题,提出了一种多特征融合的代价计算和自适应十字窗口聚合的立体匹配算法。引入HSV颜色空间分量,结合改进后的Census变换和梯度信息作为匹配代价计算方法,排除了视差边界异常值的影响,增强了算法对光照失真的稳健性;提出了基于梯度信息和可变颜色阈值的自适应窗口代价聚合方法,提高了在弱纹理区域的匹配精度;通过视差计算和多步骤的视差精细得到了最终的视差结果。实验结果表明,所提算法较AD-Census算法在无光照失真条件下误匹配减少了3.24%,能有效解决视差边界和弱纹理区域错误匹配的问题,对光照失真稳健性好且能有效抑制噪声干扰。     

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。     

基于改进Census变换的立体匹配算法

针对基于传统Census变换的立体匹配方法精度不高的问题, 提出一种基于坐标模板Census变换的立体匹配方法。该方法首先设计一个坐标为高斯分布的变换模板指导Census变换; 其次, 以Census变换结果之间的Hamming距离作为匹配代价求取初始视差, 同时使用SSE4. 2指令提高Hamming距离计算效率; 再次, 使用非局部代价聚合方法优化视差结果; 最后, 获得精度较高的视差图像。实验结果表明, 该算法具有较好的匹配精度和较高的匹配效率。     

基于跨尺度变窗口代价聚合的快速立体匹配

针对当前局部算法在速度和性能上不能兼顾的问题,提出一种跨尺度变窗口代价聚合的快速立体匹配方法。在图像各内尺度的匹配代价卷用动态支持窗口的盒滤波聚合匹配代价,采取互尺度正则化方法跨尺度聚合匹配代价,利用基于引导滤波权重的加权中值滤波进行视差精化。实验结果表明：该方法匹配精度高,代价聚合与视差精化步骤的时间复杂度都与滤波窗口半径大小无关,在速度和精度上都取得了良好的效果。     

一种基于图割理论的快速立体匹配算法

针对传统的立体匹配算法中存在的低纹理区域和遮挡区域匹配精度低、实时性不好等问题,提出了一种基于图割理论的立体匹配算法.把图像分割成色彩单一的不同区域;计算初始视差图,利用可靠点求取各分割区域的平面模板参数,对模板参数相同的相邻区域进行融合;构造全局能量函数,采用图割算法求取全局能量最小的视差最优分配.实验结果表明,该算法对低纹理区域和遮挡区域均有较好的匹配结果,能够满足高精度、高实时性的要求.     

基于图像分割的自适应窗口双目立体匹配算法研究

针对传统双目立体匹配算法采用固定窗口导致弱纹理区域匹配精度较低的问题,提出了一种基于图像分割的自适应窗口立体匹配算法.首先,采用Mean-shift算法对图像进行分割,之后对分割图像进行局部子区灰度标准差统计,在此基础上提出了一种根据纹理丰富程度进行窗口大小自适应设定的算子.基于自适应窗口大小设定,组合使用Census变换和梯度值计算匹配代价,并分别通过自适应权重代价聚合及"胜者为王"策略进行初始视差计算,最后利用左右视差一致性原则和加权中值滤波得到稠密视差图.采用提出的自适应窗口匹配算法与固定窗口匹配算法对Middlebury数据集上的标准图片进行匹配实验,实验结果表明,所提算法的平均匹配错误率为2.04％,相比对比算法,所提方法的匹配错误率分别降低了4.5％和7.9％.     

基于无人机双目图像的线目标测量的研究

利用无人机双目图像实现线目标的测量对输电线路巡检具有重要的意义。为提高无人机双目图像下线目标的测量精度,改进Census立体匹配算法,在代价聚合过程中,首先对聚合窗口中的初始匹配代价进行异常筛选,然后计算聚合代价值进而生成视差图,实验证明改进立体匹配算法,提高图像立体匹配精度,且平均误匹配率为5.79%;在线目标测量方面,针对线目标视差图存在的缺陷,提出一种基于目标识别的线目标视差图优化算法,该算法依据目标识别获取线目标视差图,然后根据四个原则进行优化处理,最后将优化后的线目标视差图用于测量,实验证明采用优化后的线目标视差图测量得到结果要优于直接采用视差图得到测量结果。     

一种改进的实时半全局立体匹配算法及硬件实现

在基于现场可编程门阵列的实时立体匹配系统中,Census变换算法针对特定区域的误匹配率较高。为提高匹配精度,提出一种具有高并行性流水线结构的实时半全局立体匹配算法并进行硬件实现。将改进的Tanimoto距离和带权重4方向的梯度绝对值差进行组合,作为新的初始匹配代价。在代价聚合阶段采用4路径并行结构的SGM算法,在视差选择阶段采用赢家通吃策略,在视差校正阶段采用阈值检测算法代替传统左右一致性检验算法。实验结果表明,该算法能够有效提高弱纹理和边缘区域的区分度,减少对中心点的依赖,降低资源占用,其在Middleburry平台上的平均误匹配率仅为7.52%,在Xilinx Zynq-7000平台上的匹配速率达到98 frame/s。     

基于图像分割和控制点的立体匹配算法研究

提出了一种基于图像分割和地面控制点（GCP）的立体匹配算法。利用Mean-shift算法将参考图像根据彩色信息快速聚类成不同区域,利用像素点的RGB信息与梯度信息相结合计算初始视差;引入地面控制点（GCP）约束,构造能量函数,利用动态规划方法（DP）计算能量函数最小值;在图像分割区域内采用快速投票方式优化初始视差并获得最终视差图。实验结果表明：该算法能有效处理视差不连续和遮挡区域,也解决了DP算法带来的条纹等问题。     

机器人全局路径规划的混合蚁群系统算法

针对蚁群算法易陷入局部最优的缺点以及收敛速度与局部最优的矛盾,提出一种求解移动机器人全局路径规划的改进混合蚁群系统算法。该算法由两部分组成：Dijkstra算法用于规划出一条次优路径;进一步用改进的蚁群系统算法优化次优路径以获得最优路径。在改进的蚁群系统算法中,首先定义了一种新的启发信息函数来增加种群多样性;然后给出改进的交叉算子避免算法陷入局部最优,并进一步提高解的质量。仿真结果表明：所提出的算法与参考文献中的算法相比搜索效率更高,解的质量更好,性能更优。即使在障碍物复杂的环境中,对于多目标点问题,该算法仍能规划出较好的目标遍历路径,且用时时间较少。     

三种测度融合的加权引导滤波匹配算法

针对立体匹配算法中,census变换在弱纹理区域具有较好效果,但忽略了图像的灰度信息,造成在重复纹理区域匹配效果不理想,提出了一种改进的census变换。在初始匹配代价阶段,设计了一种在census变换的基础上融合互信息和梯度信息的相似性测度算法。在代价聚合阶段,采用自适应权重引导滤波聚合策略。最后,通过视差计算、视差优化得到最终的视差图。在VS2015软件平台上对Middlebury网站上提供的标准测试图进行实验,实验结果表明,所提算法能够得到较为准确的视差图,平均误匹配率为5.29%,可以满足三维重构的需要。     

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．     

Stereo matching using weighted dynamic programming on a single-direction four-connected tree

In recent years, stereo matching based on dynamic programming (DP) has been widely studied and various tree structures are proposed to improve the matching accuracy. However, previous DP-based algorithms do not incorporate all the smoothness functions determined by the edges between the adjacent pixels in the image, which will usually lead to lower matching accuracies. In this paper, we propose a novel stereo matching algorithm based on weighted dynamic programming on a single-direction four-connected (SDFC) tree. The SDFC tree structure is a new tree structure which includes all the edges in the image and the disparity of a pixel can be affected by all the edges in the image. However, in the SDFC tree, conventional DP-based algorithms will make the pixels that are far away from the root node provide higher energy than the nearby pixels, which will decrease the matching accuracy. So, the weighted dynamic programming approach is proposed to optimize the energy function on the new tree structure, and all the pixels in the SDFC tree are treated equivalently. Dynamic programming in the SDFC tree of every pixel in the image separately is very time-consuming, so a fast DP optimization method is designed for the SDFC tree, which reduces the computational complexity of the proposed weighted DP algorithm to 12 times of conventional DP based algorithm. Experiments show that our algorithm not only produces quite smooth and reasonable disparity maps which are close to the state-of-the-art results, but also can be implemented quite efficiently. Performance evaluations on the Middlebury data set show that our method ranks top in all the DP-based stereo matching algorithms, even better than the algorithms that apply segmentation techniques. Experimental results in an unmanned ground vehicle (UGV) test bed show that our algorithm gets very good matching results in different outdoor conditions, even on the asphaltic road which is considered to be textureless. This illustrates the robustness of our algorithm.     

基于有序事件列表的高效复杂事件匹配算法

针对现有的复杂事件匹配处理方法存在的匹配代价高的问题,提出了一种利用事件缓冲区（有序事件列表）进行递归遍历的复杂事件匹配算法ReCEP。不同于现有方法利用自动机在事件流上进行匹配,该算法将复杂事件查询模式中的约束条件分解为不同类型,再在有序列表上对不同约束分别进行递归校验。首先,根据查询模式将相关事件实例按照事件类型进行缓存;其次,在有序列表上对事件实例执行查询过滤操作,并给出了一种基于递归遍历的算法来确定初始事件实例并且获取候选序列;最后,对候选序列的属性约束进行进一步的校验。基于股票交易模拟数据进行的实验测试和分析的结果表明,与当前主流的匹配方法 SASE和Siddhi相比,ReCEP算法能够有效地减少查询匹配的处理时间,总体性能上均更优,查询匹配效率提升了8.64%以上。可见,所提出的复杂事件匹配方法能够有效提高复杂事件匹配的效率。     

基于前向搜索的快速视差范围估计方法

在立体匹配中,设置合理的视差搜索范围能够提高匹配的速度和精度。为此,提出了一种基于前向搜索的图像迭代细分方法用以估算视差范围的上下限。将参考图像均分为若干个图像块,在对每一块的匹配过程中,采用前向搜索策略,对当前匹配块继续均分成若干子块,并对其子块进行相似度匹配。在计算视差范围上限时,用当前块的子块视差中的最大值来表示其视差值,找到视差最大的图像块后继续迭代细分,直到得到稳定的视差范围上限。在计算视差范围下限时,用当前块的子块视差中的最小值来表示其视差值,找到视差最小的图像块后继续迭代细分,直到得到稳定的视差范围下限。实验结果表明,采用前向搜索策略计算视差范围的方法,在搜索空间降低比率达到28.8%的同时能够达到98%的命中率,相较直接进行匹配误匹配率降低了47.4%,能够得到更精确的视差范围。     

基于分级置信度传播的立体匹配新方法

针对当前全局立体匹配算法效率低下以及在遮挡区域难以准确匹配的问题,提出了一种高效的基于分层置信度传播的立体匹配新方法。该方法首先采用高效局部匹配获得初 始匹配代价,并根据初始匹配的结果检测遮挡和误匹配像素;其次,使用平面化估计的结果对初始代价进行了修正,改善了遮挡区域的匹配效果;最后使用改进的分层置信度传播 快速估计最小化能量,降低了低纹理区域的误匹配,提高了整体的平滑度。实验结果表明,该方法在精度和速度上具有较高的性能。     

Precedence tree guided search for the efficient identification of multiple situations of interest – AND/OR graph matching

Intelligence analysis is a domain characterized by a torrent of streaming data within which a very small portion contains useful knowledge or actionable intelligence. Intelligence analysts have to sift through the compiled data and weave through a complex web of convoluted connections in an attempt to illuminate information requirements (IR) and maintain situational awareness. Automated methodologies have eased the manual burden of this process to some extent. Data are naturally modeled in a graphical form representing the known people, places, events and the relationships between them. Graph matching algorithms in which an information requirement is formulated as a template graph or situation of interest to be found in the observed data graph have been successfully employed in intelligence analysis processes. Absent from these past contributions is the recognition that partial information requirements, such as indicators and warnings, are not mutually exclusive to a specific IR, and an understanding of the characteristics of the underlying data can lead to significant performance benefits. The knowledge of overlapping template sections forms the motivation for precedence tree guided search and AND/OR templates. Through the recognition of the overlapping sections, a single AND/OR template can be created to answer many information requirements. This paper presents a novel algorithm for the intelligent traversal of an AND/OR template, providing increased algorithmic efficiency over the execution of multiple sequential graph matching instances. This paper focuses on development of an algorithm for intelligent AND/OR template traversal with computational results illustrating the effectiveness of the developed methods. The results indicate a significant improvement in runtime (with a speedup over 5 in some cases) while maintaining a good solution quality (within 2% of multiple AND path graph matching executions) in AND/OR and precedence tree guided graph matching.