基于双目视觉的立体匹配算法研究

根据立体匹配原理,采用双目摄像头对图像进行采集,通过对摄像机的标定和图像立体校正、图像分割与立体匹配得到最后的视差图;根据最后的视差图以及算法的速度来评价算法的性能。实验结果表明,图像的视差图十分接近真实视差图,效果明显。     

基于区域限定模型的最短路径算法研究

研究地理信息系统中最短路径问题,提高最短路径的搜索速率。针对地理信息系统GIS中最短路径是根据路径权值最小原则选取的,需要逐个遍历系统中所有路径,传统的Di jkstra算法逐个比较所有路径的权值计算量大,不能快速找出最短路径的问题。提出一种基于区域限定模型的算法选取最短路径,采用区域限定模型减少参与计算的路径信息数目,并在此基础上使用启发式搜索策略快速找到最短路径,这样就避免了对系统中所有路径信息遍历带来的计算量大、搜索速率不高的问题。实验证明,改进方法能够快速将最短路径搜索出来,满足地理信息系统实时性的要求,取得了满意的结果。     

最短路径重构算法

研究了在Ｎ个顶点的图中，仅给出了所有顶点对之间最短路径距离矩阵，而计算任两顶点间最短路径问题。这种算法因没有利用原始图中有关边的信息，被称为重构算法。本研究取得了如下成果：①在单一的顶点对之间最短路径重构的时间复杂度为Ｏ（ｎｌｏｇｎ）；②在所有顶点对之间的最短路径重构的时间复杂度为Ｏ（ｎ＾３）；③在带有ｎ／ｌｏｇｎ个处理器的独占读写并行随机访问器上，单一顶点对之间的最短路径重构时间复杂度为Ｏ（（ｌ     

一种基于双重分割的立体匹配算法

立体匹配通过计算同一场景不同视点下图像的匹配像素的视差,恢复场景的深度信息.文中对传统的基于分割的立体匹配算法进行改进,提出了一种基于双重分割的立体匹配算法.首先对参考图像进行颜色欠分割,使每个区域包含足够的信息进行平面拟合;然后对初始匹配视差图进行分割,检测颜色分割中的欠分割区域并进行再分割,进而对再分割后的区域进行平面拟合;最后利用合作算法对不可信区域优化,以提高匹配算法的运行效率.Middlebury标准图像测试集上的实验结果表明,相对于传统分割算法,该算法时间开销更少、匹配精度更高.     

基于双目视觉的深度图立体匹配算法研究改进

双目立体视觉可以直接模仿人眼与人类视觉的立体感知过程,是计算机视觉研究的核心课题之一。文章主要针对图像的立体匹配算法研究,对区域相关算法进行了分析。在传统的NCC基本灰度相关度测度函数的基础上,将动态规划优化理论引入到匹配中,提高了匹配的速度和准确度。实验表明,本文算法能够满足目标跟踪试验要求,具有重要的理论意义和较高的实用价值。     

矢量地图下最短路径问题的研究

本文讨论了矢量地图下的最短路径问题,就矢量地图下最短路径寻优算法的实现进行了深入的研究,并应用于具体的城市道路环境中进行检验,取得了较好的结果。     

基于Dijkstra最短路径算法研究

Dijkstra算法是经典的求解单源静态最短路径问题的理论基础,但是在实际应用中存在一些不足之处,影响了算法的效率.本文首先介绍了Dijkstra算法,分析了该算法的优点与缺点,并在此基础上提出求解最短路径在数据存储和搜索上的一种改进算法.     

计算机网络最短路径算法的实现

本文讨论计算机网络最短路径算法及其实现问题。文中先论述了最短路径算法的设计思想:然后讨论了两种典型的最短路径算法:Dijkstra算法和Ford-Fulkerson算法,并给出了其实现过程。     

最短路径问题的若干算法的编程

本文讨论了带权图的最短路径问题的三类不同情况，针对每种情况介绍了较好的算法，并在MATLAB软件环境下编制了这些算法的程序。通过一个实例，验证了算法的正确性。     

基于梯度值的自适应窗口立体图像匹配算法

针对基于区域的立体图像匹配算法支持窗口难以选择,容易出现窗口过大或过小的问题,提出一种新的自适应窗口立体图像匹配算法。该算法利用Sobel梯度算子计算像素梯度值,并根据其梯度值动态地获取具有自适应的支持窗口,然后分别选择相似性测度函数SAD或NCC搜索最佳匹配点,获得视差图。此外,算法在窗口选择过程中进行优化,减少了计算量。实验结果表明,改进后的算法提高了匹配正确率且计算时间缩短了近5%。     

改进的基于图像分割的立体匹配算法

提出一种立体匹配算法．首先采用均值平移算法将参考图像根据彩色信息快速聚类成不同区域;然后通过灰度差平方和匹配计算初始视差图;在构造能量函数时,将分割结果作为视差函数的一个参考项;最后采用图切割算法求取使全局能量最小的视差最优分配．通过标准图像对进行测试,并与其他算法进行了比较．实验结果表明,与原有算法相比,该算法可有效地处理大的低纹理区域,匹配精度高,更有利于估计视差图的边界．     

Dijkstra最短路径算法的优化及其实现

最短路径分析在地理信息系统、计算机网络路由等方面发挥了重要的作用,对其进行优化很有必要。本文分析了传统的最短路径算法（即Dijkstra算法）的优化途径及现有的优化算法,然后在Dijkstra算法的基础上,采用配对堆结构来实现路径计算过程中优先级队列的一系列操作,经理论分析与实验测试结果对比,可以大大提高该算法的效率和性能。     

一种改进的立体像对密集点匹配算法

文中研究在随机光场照射下基于窗口的密集点匹配算法。针对基于窗口匹配中出现的细节平滑问题,提出了在窗口内对像素点引入权值参数来提高细节部分测量精度的方法。在匹配前对图像进行校正,使得各极线和图像坐标系的横轴平行,在匹配过程中不需要再计算极线方程,大大提高了匹配的效率。根据待匹配图像的灰度信息和摄像机的内外参数信息,通过求解对应窗口内像素点向量夹角的方式进行双目立体匹配。在试验中,完成了棋盘格图像的密集点匹配,并与典型区域匹配算法进行了匹配效率与视差图效果的对比分析,验证了文中算法在匹配效率和视差图效果方面的优越性。     

基于视差优化的立体匹配网络

现有的立体匹配算法通常采用深层卷积神经网络提取特征,对前景物体的检测更加精细,但对背景中的小物体及边缘区域匹配效果较差。为提高视差估计质量,构建一个基于视差优化的立体匹配网络CTFNet。分别提取浅层与深层特征,并基于深层特征构建全局稀疏代价卷,从而预测初始视差图。在预测的初始视差图和浅层特征的基础上构建局部稠密代价卷并进行视差优化,以细化预测视差值邻域的概率分布,提高特征不明显区域的匹配精度。此外,引入新的概率分布损失函数,监督softmax函数计算的视差值概率分布在真实视差值附近成单峰分布,提高算法的鲁棒性。实验结果表明,该网络在SceneFlow和KITTI数据集上的误匹配率分别为0.768%和1.485%,在KITTI测评网站上的误差率仅为2.20%,与PSMNet网络相比,精度和速度均得到一定提升。     

基于控制点的分层双向动态规划立体匹配算法

提出一种基于控制点的分层双向动态规划立体匹配算法．首先，利用改进Volumetric迭代算法获取具有高可靠度的控制点，将其作为具有正确视差的匹配点．其次，在高可靠度控制点的指导下，利用分层双向动态规划算法在DSI（disparity-space image）视差空间图中进行初匹配，进而在Delta DSI（delta disparity-space image）视差变化空间图中进行精匹配，从而获取高密度视差图．实验结果表明，该算法不仅可以改善传统直接动态规划立体匹配算法产生的带状条纹瑕疵，而且计算速度较快，匹配结果也优于传统动态规划的匹配结果．     

区域与特征相结合的立体匹配算法

基于区域的匹配算法是立体匹配中常用的方法之一,而基于特征的匹配算法能解决区域匹配中遇到的某些问题,根据特征匹配与区域匹配的特点,提出了一种特征匹配与区域匹配相结合的立体匹配算法.首先在特征匹配中通过改进的Harris提取角点并结合单调性约束和惟一性约束进行匹配,特征匹配的结果能减少误匹配率,为区域匹配打下了基础.然后在...     

基于灰度段的立体匹配算法

立体匹配一直是计算机视觉领域的一个中心研究问题.为了得到适用于IBR(image-basedrendering)技术中视图合成的比较精确的高密度视差图,提出了一种基于灰度段的立体匹配算法.该算法以灰度段作为匹配基元,并将应用于语音识别的DTW(dynamictimewarping)方法引入灰度段的匹配算法中.相对于点基元,灰度段基元覆盖的图像空间要大得多,且不易受噪声、光度变化等因素的影响,因此可以减少误匹配发生的几率,更容易进行匹配,比特征线段、二次曲线等匹配基元计算要简便得多.实验结果表明,该算法效果良好,具有实用价值.     

一个两级迭代体视匹配算法

本文给出了一个两级迭代体视匹配算法.算法以单个△2G通道输出中那些可因相似的方向连接成段的零交为匹配基元.第一级受体视Marr-Poggio内聚性的视差平滑性规则的控制,第二级由第一级的输出驱动并受体视Mayhew-Frisby形状连续性的视差连续性规则控制,从而使匹配结果具有在上述两个体视一般物理约束意义上的局部和全局一致性.文中给出了实验结果.