基于尺度不变Harris特征的准稠密匹配算法

准稠密匹配是多视图三维重建的重要技术,其性能对重建结果至关重要。针对常用的Sift算法提取的种子点进行准稠密匹配正确率较低、重建效果不佳的问题,提出了一种基于尺度不变Harris角点特征的准稠密匹配算法。该算法首先在图像多尺度空间构造尺度不变Harris特征,并采用余弦距离测度对不同视图进行双向匹配;然后根据稀疏匹配获取种子点,采用最优最先匹配扩散策略进行准稠密扩散;最后采用局部非极大值抑制策略对匹配结果进行重采样。实验表明,本文算法提取的种子点既能够体现场景结构信息,又具有尺度不变特性,用于准稠密匹配能够提高匹配的效果和精度,是一种有效的用于三维重建的准稠密匹配算法。     

基于分数阶变换和改进最小生成树的图像配准算法

为改善图像配准的精度和稳定性,提出一种新的鲁棒图像配准算法。定义分数阶变换,强化图像特征信息,联合分数阶与高斯核函数,将图像信号变换为尺度空间,利用尺度不变特征变换提取图像特征点,通过改进最小生成树建立特征点的结构关系,完成图像特征点匹配,引入随机抽样一致性技术降低误匹配。实验结果表明,与基于Harris角点检测的匹配算法、基于随机k-d树的匹配算法以及块匹配算法相比,该算法具有更高的配准精度与鲁棒性。     

基于尺度不变特征变换的浮选泡沫图像动态特性提取方法

本文以矿物浮选过程为背景,针对浮选泡沫不断运动变化导致泡沫图像动态特性难以提取的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)浮选泡沫图像动态特性提取方法.首先,依据浮选泡沫独特的运动特性,提出运动匹配区间的概念,然后依据泡沫速度大小和方向对应分布范围改进SIFT算法匹配条件,在此基础上应用基于速率随机抽样一致(RANSAC)算法进一步剔除误匹配点,最后,根据匹配结果提出一种泡沫崩塌率提取方法.采用浮选现场实际泡沫图像进行验证,实验结果表明本文所提方法能够准确提取浮选泡沫速率、崩塌率等动态特性,有效剔除误匹配,同时降低了计算复杂度,提高了计算实时性.     

一种新的局部不变特征检测和描述算法

局部不变特征已经被成功地用来解决计算机视觉领域诸多实际问题.文中提出一种新的局部不变特征检测和描述算法,提取出的特征能够对旋转、尺度缩放、光照等变化,甚至弱仿射变换保持不变.一般说来,局部特征的提取分为特征检测和描述两个关键步骤.在特征检测阶段,首先在每一层尺度图像上提取Harris角点,然后在以Harris角点为中心的固定大小的搜索窗内搜索三维尺度空间的极值点作为局部特征点的位置和特征尺度,最后为每个特征点计算主方向.文中的特征检测算法具有良好的可重复率性能.在特征描述阶段,建立了梯度的距离和方向直方图来描述局部特征,文中的特征描述子不但具有良好的匹配性能,而且维数更低,十分有利于提高图像特征的匹配速度.大量的图像匹配与图像检索实验结果验证了文中算法的有效性.     

基于改进ORB和对称匹配的图像特征点匹配

由于ORB算法所提取的特征点不具有尺度不变性,直接匹配会导致较多的错误发生,本文结合SURF和双向匹配算法的思想,提出了改进的ORB算法:SSORB.首先使用不同尺寸盒状滤波模板与积分图像生成多尺度空间,并从中检测出稳定的极值点,使得所提取出来的特征点具备尺度不变的特性;然后使用ORB描述子对特征点进行描述,得到旋转不变的二进制描述子;由于误匹配的存在,在Hamming距离的基础上进一步使用双向匹配来消除误匹配,提高匹配精度.实验结果表明,SSORB有效地解决了ORB不具备尺度不变性的缺陷,在保留ORB算法快速优越性的同时提高了匹配准确度.     

基于改进SIFT特征的双目图像匹配算法

针对SIFT（尺度不变特征变换）算法无法准确定位物体形状特征的问题,提出了一种结合了Harris角点和SIFT算法的立体匹配方法。在DOG尺度空间提取Harris算子作为图像的特征点并为每个特征点定义主方向,计算出特征点的32维特征向量描述子并用BBF算法检索同名特征点之间的欧式距离进行匹配。在降低SIFT算法的时间复杂度的同时提高了算法提取特征点的形状意义,在双目图像匹配实验中取得了较好的结果。     

基于特征点的图像拼接算法研究与实现

针对传统的图像拼接算法中存在的误匹配率较高的问题,采用了基于特征点的图像配准算法.在提取特征点阶段,采用了多尺度的Harris特征点提取算法;在特征点匹配阶段,采用的是改进的基于相关窗口的特征点匹配算法,并采用RANSAC算法对特征点匹配对进行提纯;最后采用了最佳缝合线算法消除了拼接效果图中存在的鬼影问题.实验表明该算...     

掌纹识别中的尺度不变特征转换改进算法

针对在低分辨率掌纹图像中,传统尺度不变特征转换算法易产生误匹配的问题,提出一种用于掌纹识别的改进尺度不变特征转换算法。根据局部匹配的思想,结合欧氏距离及加权子区域匹配方法对图像进行匹配,计算得出的相似度能反映图像的局部与全局特征。仿真实验结果证明,改进的尺度不变特征转换算法比原算法具有更高的识别率。     

基于改进SIFT特征和图转换匹配的图像匹配算法

针对SIFT特征在纹理丰富的图像中提取较多的伪点和不稳定的点而影响图像匹配的问题, 提出了一种基于Harris阈值准则的局部不变特征图像匹配算法。该算法在提取SIFT不变特征的基础上, 利用Harris阈值准则对所提取到的不变特征进行选择, 剔除了图像区域中大量可区分性较差的特征点, 从而得到了相对稳定和可区分性较好的特征点。其次, 结合不变特征矢量与图转换匹配(GTM)的方法对提取到的稳定特征点进行了精确匹配。实验对比结果表明, 用取得稳定的特征点, 进而结合一种好的匹配策略, 能够更加增强图像匹配的高效性和鲁棒性。     

一种基于特征点的遥感图像匹配算法

以遥感图像为研究对象论述了一种基于特征点的图像匹配算法在遥感图像匹配与拼接中的应用及改进。在提取图像特征点上,尺度不变特征转换SIFT算法能够对缩放、旋转、仿射的图像保持尺度不变特性。对于提取出的SIFT特征点,采用改进的随机抽样一致性RANSAC方法进行提纯,剔除多余的特征点,缩短匹配时间。实验证明,该算法有效提高了遥感图像匹配的效率和准确性。     

立体图像对的生成

获取同一场景的立体图像对是实现双目立体成像的一个关键问题。提出了一种在三维场景已经建好的情况下生成立体图像对的方法。该方法根据双目立体视觉的原理，利用3DS MAX中的摄像机对象对场景中的物体进行坐标变换和透视投影变换，分别生成左眼视图和右眼视图。实验结果表明，两个目标摄像机与三维模型的位置关系以及基线长度是影响立体效果的重要因素，改变目标摄像机与三维模型的位置，可以分别生成正视差、负视差的立体图像对，当AB与CO的比例参数为0.05时，生成的立体图像对的立体效果较佳。     

斜面参数优化全局立体匹配算法研究

针对现有立体匹配算法在非平行平面区域匹配中出现“阶梯效应”的问题,提出一种斜面参数优化的全局立体匹配算法。该算法用斜面参数替代视差值作为全局匹配算法的优化变量,并结合粒子滤波思想实现斜面参数的（近似）连续取值及能量函数的连续域全局优化,理论上可以同时消除传统匹配算法中视差离散取值及视差一致性约束带来的影响,从根本上消除“阶梯效应”。针对典型非平行平面测试图像对的实验结果表明,该算法在有效消除“阶梯效应”的同时降低了误匹配率。     

双目视觉的匹配算法综述

双目视觉是获取对现实世界立体感知的重要方法,在自动驾驶等领域得到了普遍 的应用。立体匹配是实现双目感知的前提,该算法对左右摄像机拍摄的照片进行像素级的匹配, 生成稠密视差图,从而获取了三维坐标信息。概述了立体匹配算法近 20 年来的发展过程,围绕 基于人工特征和深度学习两个方向进行了综述,对算法实现过程中的代价计算、代价聚合、视 差计算和视差求精进行分析讨论,评估了算法的准确性和时间复杂度。最后总结了立体匹配算 法面对的挑战和对未来发展的展望。     

A Hierarchical Symmetric Stereo Algorithm Using Dynamic Programming

In this paper, a new hierarchical stereo algorithm is presented. The algorithm matches individual pixels in corresponding scanlines by minimizing a cost function. Several cost functions are compared. The algorithm achieves a tremendous gain in speed and memory requirements by implementing it hierarchically. The images are downsampled an optimal number of times and the disparity map of a lower level is used as offset disparity map at a higher level. An important contribution consists of the complexity analysis of the algorithm. It is shown that this complexity is independent of the disparityrange. This result is also used to determine the optimal number of downsample levels. This speed gain results in the ability to use more complex (compute intensive) cost functions that deliver high quality disparity maps. Another advantage of this algorithm is that cost functions can be chosen independent of the optimisation algorithm. The algorithm in this paper is symmetric, i.e. exactly the same matches are found if left and right image are swapped. Finally, the algorithm was carefully implemented so that a minimal amount of memory is used. It has proven its efficiency on large images with a high disparity range as well as its quality. Examples are given in this paper.     

基于区域分割和邻域相关性的立体匹配算法

提出一种在图像分割基础上生成稠密视差图的立体匹配算法,利用滑动窗口生成鲁棒性较好的视差空间图DSI,运用分水岭算法将图像分割成多个小区域,根据每个区域在视差空间图内的视差分布情况计算该区域的信赖度,并综合各区域的邻域对其产生的影响,以获得稠密视差图,采用国际标准数据对该算法进行测试,实验结果表明,该算法能够获得较好的匹配结果。     

Stereo for Image-Based Rendering using Image Over-Segmentation

In this paper, we propose a stereo method specifically designed for image-based rendering. For effective image-based rendering, the interpolated views need only be visually plausible. The implication is that the extracted depths do not need to be correct, as long as the recovered views appear to be correct. Our stereo algorithm relies on over-segmenting the source images. Computing match values over entire segments rather than single pixels provides robustness to noise and intensity bias. Color-based segmentation also helps to more precisely delineate object boundaries, which is important for reducing boundary artifacts in synthesized views. The depths of the segments for each image are computed using loopy belief propagation within a Markov Random Field framework. Neighboring MRFs are used for occlusion reasoning and ensuring that neighboring depth maps are consistent. We tested our stereo algorithm on several stereo pairs from the Middlebury data set, and show rendering results based on two of these data sets. We also show results for video-based rendering.     

Catadioptric Stereo Using Planar Mirrors

By using mirror reflections of a scene, stereo images can be captured with a single camera (catadioptric stereo). In addition to simplifying data acquisition single camera stereo provides both geometric and radiometric advantages over traditional two camera stereo. In this paper, we discuss the geometry and calibration of catadioptric stereo with two planar mirrors. In particular, we will show that the relative orientation of a catadioptric stereo rig is restricted to the class of planar motions thus reducing the number of external calibration parameters from 6 to 5. Next we derive the epipolar geometry for catadioptric stereo and show that it has 6 degrees of freedom rather than 7 for traditional stereo. Furthermore, we show how focal length can be recovered from a single catadioptric image solely from a set of stereo correspondences. To test the accuracy of the calibration we present a comparison to Tsai camera calibration and we measure the quality of Euclidean reconstruction. In addition, we will describe a real-time system which demonstrates the viability of stereo with mirrors as an alternative to traditional two camera stereo.     

基于计算机三维立体视差映射的双目立体成像研究

基于计算机三维立体视差映射的双目立体成像涉及计算机视觉、模式识别、计算机图形学等领域中许多具有挑战性的研究问题。主要存在的问题是所成的立体图像仍不够逼真和自然,人们对人眼的功能以及双目立体成像模型的了解还不够彻底,立体图像对的获取还有一些难题没有得到较好的解决。该文提出了一种已建三维模型的情况下立体图像生成方法。介绍了三维软件中如何利用摄像机对象生成双目立体图像,研究了影响立体效果的几个重要因素,包括目标摄像机与三维模型的位置关系、镜头距离、成像位置的控制等内容。这些工作基于计算机三维立体视差映射的双目立体成像推向深入,也为双目立体成像在可视化立体展示中的应用提供了理论和技术上的支撑。     

A Taxonomy and Evaluation of Dense Two-Frame Stereo Correspondence Algorithms

Stereo matching is one of the most active research areas in computer vision. While a large number of algorithms for stereo correspondence have been developed, relatively little work has been done on characterizing their performance. In this paper, we present a taxonomy of dense, two-frame stereo methods. Our taxonomy is designed to assess the different components and design decisions made in individual stereo algorithms. Using this taxonomy, we compare existing stereo methods and present experiments evaluating the performance of many different variants. In order to establish a common software platform and a collection of data sets for easy evaluation, we have designed a stand-alone, flexible C++ implementation that enables the evaluation of individual components and that can easily be extended to include new algorithms. We have also produced several new multi-frame stereo data sets with ground truth and are making both the code and data sets available on the Web. Finally, we include a comparative evaluation of a large set of today's best-performing stereo algorithms.