改进的基于跨尺度代价聚合的立体匹配算法

为了提高室内自动物流装置以及工业抓取设备的准确性与速度,提出一种改进的基于跨尺度代价聚合的立体匹配方法。针对传统的基于跨尺度代价聚合的立体匹配方法在低纹理区域、无纹理区域误匹配较高的问题,对不同下采样层的代价卷使用不同的代价聚合方法,使不同下采样层间的不同聚合方法能够相互融合与抑制。为了解决跨尺度代价聚合框架中采用引导滤波时计算耗时较长的问题,引入了快速引导滤波。在偶数下采样层使用快速引导滤波,在奇数下采样层使用区域树代价聚合,从而使新的算法获得更精确的视差图,且极大地减少了计算耗时。     

基于改进Census变换的图像立体匹配算法研究

针对传统的 Census 区域匹配算法过分依赖窗口中心像素信息,导致算法受到噪声干扰时匹配精度降低的问题,提出一种基于改进 Census 变换的匹配算法.采用局部像素反差值为中心像素选择的评判标准,对传统的 Census 变换进行改进,增强了窗口像素信息的利用,提高了算法对像素值突变的适应性,使算法有更好的鲁棒性;代价聚合阶段采用引导图滤波算法并结合多尺度聚合模型,增强平坦区域像素间的区分度;采用 win-take-all 算法选取最优视差值,完成视差计算;采用区域投票策略和中值滤波算法完成视差精化.利用该改进算法对 Middlebury 平台提供的标准图像进行实验,实验结果表明该算法较传统Census 算法有较好的抗噪能力和立体匹配精度.     

空洞卷积和双边格网的立体匹配网络

为解决基于深度学习的立体匹配方法面临着网络规模大、网络结构复杂等问题,提出了一个网络规模较小、精度较高的网络结构。该网络在特征提取模块删减修改了复杂冗余的残差层并引入了空洞卷积金字塔池化模块来扩大视野范围,提取更多有用的上下文信息;在代价计算模块中使用了三维卷积层以成本聚合提升立体匹配的精度;最后,在代价聚合模块引用了双边格网模块以较低分辨率的成本量来获取精度较高的视差图。将该网络在KITTI 2015数据集和Scene Flow数据集等主流数据集上进行实验,结果显示,相较于其他主流优秀网络类如金字塔立体匹配网络（Pyramid Stereo Matching Network,PSM-Net）,网络规模参数量减少了约38%,并取得了较高的实验精度,其中Scene Flow数据集的终点误差（End-point Error,EPE）为0.86,是一个同时兼顾速度与精度的立体匹配网络。     

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.     

立体视觉中的图像立体匹配方法

图像立体匹配是立体视觉的核心技术,在三维重建、视觉测量及目标识别等领域中得到了广泛的研究和应用.根据立体匹配技术特点,图像立体匹配可分为三大类:局部立体匹配、全局立体匹配和半全局立体匹配.着重介绍了前两大类中典型的图像立体匹配方法.对各种图像立体匹配方法的匹配算法进行了分析研究,并对图像立体匹配方法的发展提出了一些建议.     

挖掘机器人双目视觉系统标定方法与立体匹配

在挖掘机器人视觉系统实现中,摄像机标定、特征提取、立体匹配是关键环节,而立体匹配又是视觉系统中最复杂、最重要的步骤。首先分析了通用双目立体视觉模型及平行双目立体视觉模型,对挖掘机器人平行双目立体视觉系统测量方法及参数标定进行了研究。结合基于特征的匹配方法,通过对左、右图像角点的提取,实现了基于极线几何约束的特征点匹配。通过对铲斗图像匹配实验,验证了该方法能满足挖掘机器人视觉系统要求。     

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.     

基于图像校正与灰度相关性的立体匹配算法研究

立体匹配是双目视觉系统中必不可少的环节,对特征点进行匹配求解过程复杂,而且误匹配率较高。外极线约束为立体匹配提供了便利条件,但由于实际系统中的外极线是弯曲的,使得沿外极线进行同名点搜索不仅非常耗时,而且计算过程受噪声影响大。给出一种基于图像校正与灰度相关性的立体匹配算法。首先采用图像校正方法将弯曲的外极线变为相互平行的水平外极线,简化了外极线的求取过程;再利用灰度相关性算法对同名点进行匹配。实验结果验证了本文方法的准确性和稳定性。     

双目PMP视觉测量中立体匹配方法的设计与实现

针对PMP视觉测量中物体深度变化大或表面形状复杂时出现的误匹配问题,提出一种基于区域分割和视差修正的立体匹配方法。研究了四步相移法和多频外差相移的基本原理,并采用基于OpenCV的标定立体校正方法对光栅图像进行了校正;结合PMP视觉测量系统的特点对相机视场进行分析,根据视场各区域的相位信息特点以及视差约束,提出基于混合阈值的区域分割原则和实现方法;应用视差求解和视差校正获得有效的视差图,并在自主研发的PMP视觉测量系统中验证了立体匹配方法的有效性。     

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.     

一种基于结构光双目视觉的特征匹配算法研究

特征点匹配在图像检索、三维测量、模式识别等技术中起着重要的作用。使用MATLAB软件剪切图像并细化线结构光光线条纹。经理论分析SURF算法优缺点,提出了一种基于SURF算法特征点提取的改进算法。用C语言编写改进后的特征提取算法,通过MATLAB软件实验对比两种算法的特征点提取结果并且编写程序实现后期的特征匹配。实验表明:该算法基本满足双目视觉立体匹配的要求,对于线结构光三维测量技术具有重要的理论意义和实用价值。     

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。     

空间智能机器人的双目立体视觉技术

为了提高空间智能机器人感知周围环境的能力,提出了基于双目立体视觉的空间智能机器人立体匹配算法的研究。本文对摄像机标定与立体匹配算法模块进行了详细的分析,并通过试验验证了立体匹配算法的有效性。     

基于置信传播的立体匹配并行算法

考虑在双目立体视觉匹配算法中置信传播算法虽然能获得较好的视差图但匹配速度较慢,本文提出了一种基于置信传播的并行匹配方法.该方法以置信传播为基础,采用并行机制来提高匹配速度.首先,利用最优边缘算法计算图像中的边缘信息;然后,利用边缘信息将整个待匹配视图切割成若干小的区域,使用OpenMP多核优化算法并行对各个小区域进行匹...     

基于动态规划的分层立体匹配算法研究

动态规划是双目立体匹配的经典算法,针对控制点动态规划算法易产生横向条纹以及立体匹配普遍的边缘性和弱纹理区域问题,提出一种基于金字塔分层双向动态规划的改进立体匹配算法。该算法将分层模型加入传统动态规划方法,以低像素层级为高像素层级提供控制点集,并在匹配代价计算中采用一种自适应相关性测度函数,加以匹配代价滤波,提高算法精确度及实时性并获取高精度视差图。以Middlebury标准库中的图片以及实拍图片作为实验对象,实验表明所提出的方法具有较好的性能。     

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。