一种基于自适应窗口和图切割的快速立体匹配算法

针对基于图切割的立体匹配算法计算量大的缺点,提出了一种新的快速立体匹配算法。首先根据图像边缘特征自适应变化窗口,并采用灰度差平方和匹配(SSD)作为相似判定准则计算初始视差图,再通过左右一致性校验去除误匹配点,在构造能量函数时,将初始视差作为能量函数的一个参考项,最后采用图切割(graph cuts)算法求取使全局能量最小的视差最优分配。通过标准图像对测试了提出的方法,并与其他方法进行了比较,实验结果表明,该算法不仅能够保留基于图切割的立体匹配算法对大的低纹理区域和遮挡像素较好处理的优点,而且匹配时间短,运行时间比原有算法约缩短了三分之二,能够满足工程实用性的要求。     

基于种子点传播的快速立体匹配

针对计算机视觉中的对应点误匹配问题,提出了一种基于种子点传播的快速局部立体匹配算法来进一步提高匹配算法的运行效率。该算法首先利用Canny算子提取图像边缘,结合边缘信息构造动态匹配窗口,以克服固定窗口对匹配带来的不利影响;然后利用AD-Census联合匹配代价在动态窗口上进行代价聚集,用WTA搜索策略得出初始视差图,对视差值进行筛选以确定种子点;随后利用像素间颜色差异将种子点的视差值传递给周围非种子点;最后采用区域投票和局部校正方式对视差值求精,进而获取精确的稠密视差图。实验结果表明,该算法可对Middlebury测试图生成高质量的视差图。与目前较新的局部立体匹配算法相比,其运行速度提高了1.8倍,满足了实际应用对速度和精度的要求,具有较高的实用价值。     

基于彩色图像的快速立体匹配算法研究

为了实现彩色图像的快速立体匹配,获取准确和致密的视差图,在全局匹配基础上提出了基于区域增长的全局匹配算法,该算法将图像对按行进行区域增长匹配,匹配后的视差图再通过均值滤波器,可以滤除由于误匹配产生的不可靠视差。实验结果表明,在保证可靠性的前提下,采用改进后的匹配算法极大缩短了图像处理时间。     

基于色彩分割和自适应窗口的快速立体匹配

针对现有立体匹配算法难以兼顾匹配精度和速度的不足,提出了一种基于联合匹配代价的局部方法.首先,根据视差在同一色彩分割区域内平滑变化的假设,提出了一种利用参考图像和目标图像的色彩分割信息获得的基于任意形状和大小支持区域的匹配代价;然后在RGB色彩空间中,通过由窗口内的平均匹配误差、误差方差及较大窗口的偏向误差构成的窗口选择评价函数,获得基于自适应矩形窗口的匹配代价;最后,将这两种匹配代价进行有机的结合构成联合匹配代价,并通过局部优化方法获得稠密视差图.采用Middlebury dataset进行的实验结果表明,本文算法不仅可以提高视差不连续区域和低纹理区域的匹配精度,而且获得的视差与当前主流算法具有可比性.此外,所提算法的处理时间较之当前优秀的局部方法提高了约19～35倍.     

半全局立体匹配算法的改进研究

针对半全局立体匹配中单一 Census 精度不足且边缘区域视差效果较差的问题,提出一种基于颜色差信息 BTCensus 和加入分割约束的半全局匹配算法。首先该算法采用联合三通道 BT 算法和 Census 变换的计算方式实现代价计算,缓解重复纹理歧义并提高不连续区域配精度;同时将图像分割得到的场景信息作为约束对代价聚合函数进行改进,保证割块内部的纹理平滑,提高边界纹理区域的匹配精度;最后引入图像分割信息进行分步中值滤波,平滑视差图。实验表明,该算法在重复纹理区域、视差不连续区域和弱纹理区域都取得了较好的视差效果,可获得高匹配率的视差图。     

融合多尺度信息的各向异性立体匹配

针对传统立体匹配算法准确率低且在弱纹理区域存在误匹配的问题，提出融合多尺度信息的各向异性立体匹配算法(ASMSI)。首先构造各向异性的匹配代价计算函数，将梯度和相角信息引入代价计算过程中用于剔除弱纹理区域的离群点；随后采用融合多尺度信息十字交叉代价聚合计算每个支持域内的匹配代价；进一步经赢家通吃策略生成初始视差图；在此基础上进行左右一致性检测及后处理得到精修后的视差图；最后通过仿真实验对比图像中非遮挡、深度不连续区域的误匹配率和运行时间来评价算法模型。实验结果表明：所提算法能有效解决弱纹理区域的误匹配问题，使匹配准确率提高了5.02%,能够满足立体匹配过程中高效率、高精度的要求。     

基于线性生长的区域立体匹配算法研究

图像的区域立体匹配是立体视觉中的重点研究课题之一,实时可靠应用的关键在于视差图的可靠性和计算复杂度.提出了一种基于线性生长的区域立体匹配算法,实现从立体图像对中提取深度信息,获得更可靠视差图的方法.该算法包括根点选择和区域生长2个部分,获得视差图的计算时间短,利用滤波可以提高视差图的可靠度.最后对此算法生成的结果进行了比较分析.     

利用平面约束的月球车立体匹配

为了满足月球车视觉系统检测障碍物的时效性和可靠性需求,提出了一种基于平面约束和自适应惩罚参数的半全局立体匹配算法。首先,对极线校正后的两幅图像进行SIFT特征点提取与匹配,同时提取边缘特征;然后,利用匹配的SIFT特征点拟合空间平面,并根据平面估计左右图像所有像素点的视差搜索范围;最后,基于传统的半全局匹配算法,采用自适应惩罚参数对左右图像进行立体匹配。实验结果表明:所提出的算法有效地降低了计算复杂度,其计算复杂度只有传统方法的19.9%,对于视差不连续区域以及遮挡区域都能够获得正确的匹配结果。较传统半全局匹配方法无论在速度还是匹配精度上都得到明显提高,为立体匹配的实际应用奠定了基础。     

利用平面约束的月球车立体匹配方法

为了满足月球车视觉系统对检测障碍物检测的时效性和可靠性的需求,提出了一种基于平面约束和自适应惩罚参数的半全局立体匹配算法。首先,对极线校正后的两幅图像进行SIFT特征点提取与匹配,同时提取边缘特征;然后,利用匹配的SIFT特征点拟合空间平面,并根据平面估计左右图像所有像素点的视差搜索范围;最后,基于传统的半全局匹配算法,采用自适应惩罚参数的策略对左右图像进行立体匹配。实验结果表明：所提出的算法有效地降低了计算复杂度,其计算复杂度只有传统方法的19.9%,对于视差不连续区域以及遮挡区域都能够获得正确的匹配结果。较传统半全局匹配方法无论在速度还是匹配精度上都得到明显提高,为对立体匹配的实际应用奠定了基础。     

采用多级动态规划实现立体匹配

动态规划算法是立体匹配中比较流行的一种全局优化方法,然而传统的动态规划立体匹配算法因忽略了核线间像素对视差的影响,产生了比较明显的横向"条纹"效应.为了消除此效应,本文提出了一种采用多级动态规划的立体匹配算法.该算法通过建立初始视差空间,对核线间进行双向的动态规划运算,然后将合并得到的结果用于优化初始视差空间.基于新的视差空间在核线上进行双向的动态规划运算,最后求取使核线上和核线间动态规划合并结果最小的值作为所求视差.利用标准数据库Middlebury平台对提出的算法进行了测试.实验结果表明,该算法与传统的动态规划算法和基于扫描线优化算法相比,横向"条纹"效应有所改善,且总体误匹配率分别降低了28.60%和40.42%,提高了匹配结果的准确性.     

基于生物信息学中双DNA序列比对 算法的图像立体匹配及其实现

提出了一种基于生物信息学中双DNA序列比对算法的图像立体匹配新方法。图像立体匹配和生物信息学中双DNA序列比对的实质都是在匹配准则下搜索最佳匹配基元,因而新颖地将双序列比对算法引入图像立体匹配。首先介绍了基于动态规划的双序列比对算法原理及其用于图像立体匹配的实现方法,然后根据左右摄像机的最大视差是一个有限定值,进行了算法改进,极大地减少了计算量,并给出了VC6.0中的实现流程,最后采用4组不同的图像对进行了实验验证。该方法具有较低的计算复杂度和适宜于并行计算的特点,生成的视差图效果表明双序列比对算法为图像立体匹配提供了一个实用有效的方法。     

基于行列双向约束的动态规划立体匹配算法

为了克服传统的动态规划立体匹配算法会产生明显条纹状瑕疵的缺陷,提出一种同时考虑行列双向约束的动态规划立体匹配算法。该算法首先利用扫描线信息中所包含的视差不连续性和遮挡现象构造出一种新的全局能量代价函数;然后进一步设计了基于此能量代价函数的全局优化策略,在保证扫描线行方向上视差平滑性的基础上,解决了扫描线列方向上的视差不连续性问题;最后通过动态规划寻找最优路径来获得匹配点和遮挡点的视差,从而得到稠密视差图。实验结果表明,所提出的算法不但能够有效消除视差图中的条纹状瑕疵,而且在匹配精度上能够取得较好的效果。     

基于预搜索的高效双目分形视频编码

设计了基于预搜索的高效双目分形视频编码,并成功应用于立体视频编码之中.对基本分形双目视频编码进行了改进.利用了树状划分准则,起始帧采用块离散余弦变换(DCT)编码,简化了块搜索范围并提前减少了重复运算.在双目立体视频编码中,以左通道为基本层,采用单独的运动补偿预测( MCP)方式进行编码,充分利用了预搜索限制条件、改进的非对称十字形多层次六边形格点搜索算法、去方块环路滤波和分数像素块匹配算法;以右通道为增强层,采用MCP加视差补偿预测(DCP)方式进行编码,选择误差最小的匹配块作为预测结果.在进行DCP编码时,充分利用视差分布约束条件,提出了快速的视差估计算法.实验结果表明,提出的编码方法在保证一定的峰值信噪比(PSNR)前提下,平均压缩时间是基本分形双目视频编码的18％～23％,压缩比提高了15.13～47.49,显著地改善了基本分形视频压缩算法的性能,使分形视频压缩的应用具有更大的灵活性和实用性.     

Fast stereo matching based on edge energy information

A new improvement is proposed for stereo matching which gives a solution to disparity map in terms of edge energy.We decompose the stereo matching into three parts:sparse disparity estimation for image-pairs,edge energy model and final disparity refinement.A three-step procedure is proposed to solve them sequentially.At the first step,we perform an initial disparity model using the ordering constraint and interpolation to obtain a more efficient sparse disparity space.At the second step,we apply the energy function by the edge constraints that exist in both images.The last step is a kind of disparity filling.We determine disparity values in target regions based on global optimization.The proposed three-step simple stereo matching procedure yields excellent quantitative and qualitative results with Middlebury data sets in a fast way.     

基于色彩相似度的前景有效提取算法研究

提出一种将辅助背景滤波与色彩相似度检测相结合的前景有效提取算法。该算法首先运用背景差分构建辅助背景来描述环境噪声分布,并用辅助背景对疑似前景区域进行空域滤波,以增强算法对背景变化的适应能力;然后建立色彩相似度作为前景目标评价标准,进行前景目标检测;最后对检测结果进行形态学操作,得到比较完整的前景目标。多场景实验表明,该算法检测效果良好,具有较强的鲁棒性,对阴影和光照变化具有很好地抑制作用;同时实时性好,空间复杂度低。     

基于Snake模型的特定人脸三维重建方法

以双目立体视觉为基础,构建一种特定人脸重建系统,提出基于Snake模型的特定人脸三维重建方法,利用已标定的摄像机拍摄立体图像对,采用肤色检测得到人脸区域。在对立体图像对进行摄像机畸变校正、立体图像对的外极线对齐、人脸区域选择及归一化等预处理后,采用金字塔结构相关匹配算法,在误匹配点数与精度两者之间达到较好的平衡。针对人脸提出能量最小化方程,考虑顺序匹配约束、连续性约束、曲线上各点曲率的估计和相关性约束条件,大大提高视差提取的正确率,解决了立体视觉中立体匹配的难点,成功地恢复出人脸的三维数据,实现特定人脸的重建。试验结果表明：基于Snake模型的视差抽取,并经过光顺处理和纹理映射后,除了脸部部分边缘存在一些变形外,主体部分的重建效果真实感强。该算法不需要结构光等设备,基本不需要人工干预,就能恢复出特定人脸的三维数据,效果好,实用性强。     

Multi-Range approach of stereo vision for mobile robot navigation in uncertain environments

The detection of free spaces between obstacles in a scene is a prerequisite for navigation of a mobile robot. Especially for stereo vision-based navigation, the problem of correspondence between two images is well known to be of crucial importance. This paper describes multi-range approach of area-based stereo matching for grid mapping and visual navigation in uncertain environment. Camera calibration parameters are optimized by evolutionary algorithm for successful stereo matching. To obtain reliable disparity information from both images, stereo images are to be decomposed into three pairs of images with different resolution based on measurement of disparities. The advantage of multi-range approach is that we can get more reliable disparity in each defined range because disparities from high resolution image are used for farther object a while disparities from low resolution images are used for close objects. The reliable disparity map is combined through post-processing for rejecting incorrect disparity information from each disparity map. The real distance from a disparity image is converted into an occupancy grid representation of a mobile robot. We have investigated the possibility of multi-range approach for the detection of obstacles and visual mapping through various experiments.