基于图像分割的置信传播立体匹配算法研究

在采用全局优化的立体匹配时,利用传统的基于像素点的置信传播算法进行消息传输存在两个不足:计算量大和单个像素点容易导致误差.利用图像分割思想来弥补这两个不足,提出基于图像分割的置信传播算法,利用分割区域代替像素点,视差平面模板集代替视差搜索空间范围,消息传输转换为在分割区域间的传输,一定程度上降低了算法的计算量,同时利用图像分割的约束提高了算法对遮挡区域和缺少纹理区域的处理能力.实验结果表明,算法相对于基于像素点的置信传播算法计算量减小,匹配精度高,对缺少纹理区域和遮挡区域的处理更有优势,得到了较准确的稠密视差图.     

一种基于梯度增强的立体匹配算法

立体匹配是深度图获取的一个关键技术,传统的立体匹配使用的图像分割方法会对图像边界造成一定的破坏,为提高深度图边缘的准确度,提出了一种基于梯度增强的立体匹配算法。首先通过梯度算子对参考图像和目标图像进行预处理,增强图像边界的鲁棒性,然后采用mean-shift图像分割算法对图像进行区域分割,对分割得到的区域使用自适应块匹配法进行立体匹配,最后采用均值滤波对图像进行后处理,得到最优的视差平面。实验结果证明该算法在图像边界的匹配精度上得到了比较满意的效果。     

一种基于图像分割的动态规划立体匹配算法

本文提出了一种基于图像分割的动态规划立体匹配算法。此算法首先利用MeanShift图像分割算法对左右图像对进行分割处理,从而得到分割域的深度范围约束;然后结合窗口匹配及可信度约束得到地面控制点;综合地面控制点和其所属分割域的深度一致性关系可以有效剔除部分不可信点;以地面控制点和分割域作为约束信息,对动态规划的数据能量项和遮挡能量项加入分割域关系约束,利用动态规划算法得到最终视差图。实验结果表明,该算法可得到较好的视差结果。     

基于加权匹配代价和色彩分割的快速立体匹配

针对现有立体匹配算法复杂、耗时较长的特点,提出了一种基于加权匹配代价和色彩分割的立体匹配算法。算法引入一种基于梯度差算子与绝对差算子加权的匹配代价计算初始视差。根据基于色彩分割的视差假设,采用Mean-Shift算子对图像进行分割,用分割后的图像作为模板优化初始视差。实验结果表明,该算法提高匹配精度和速度,具有良好的实用价值。     

一种基于邻域支持准则的双层立体匹配算法

本文给出一种基于邻域支持准则的双层立体匹配算法，该算法以LOG边缘检测器输出的边缘点为匹配基元，利用图象相关特性和匹配相容性约束构成两层匹配系统．第一层以反映图象灰度统计特性的局部相关约束为准则．第二层以第一层输出为引导，从图象结构和视差相容方面寻求全局意义上的最佳匹配，从而使系统对复杂场景有较好的自适应性．实验结果表明，该算法结构简单，稳定可靠，具有处理复杂场景的能力．     

基于彩色图像分割的置信传播快速立体匹配算法

本文采用了一种基于彩色图像分割和置信传播相结合的快速立体匹配算法。对于已经校准好的两幅图像,首先采用均值漂移算法对彩色图像进行图像分割,然后采用区域匹配算法进行快速初始立体匹配,再采用左右一致性校验法滤除误匹配点,得到初始视差图以及各个区域的视差平面模板。最后采用置信传播算法对获得的视差平面模板进行全局优化,得到各个区域最优视差平面模板,从而得到最终视差图。实验结果表明,采用区域匹配与全局优化算法相结合,不仅提高了立体匹配速度,同时也保证了匹配质量。     

一种基于改进Chan-Vese模型的图像分割方法

为了解决红外目标在运动过程中因遮挡带来的误分割和误跟踪问题,在参考Chunming Li提出的无需重新初始化水平集方法的基础上,提出了基于改进Chan-Vese模型的图像分割方法,给出了模型的能量函数及数值实现,通过对实际采集红外序列图像数据的对比实验验证了所提图像分割模型在解决目标受到遮挡问题中的有效性.     

考虑图像边界的分块立体匹配算法

为获得图像边界区域有效视差信息,提出一种图像分块匹配的算法。首先根据像素点匹配窗口及视差搜索范围的越界情况,将图像分为中心和边界共九块,然后针对边界块,按照基准点靠近窗口中心的原则设定匹配窗口,最后分析了边界块与分界线上像素点的视差值关系。实验结果表明,该算法能获得良好的边界视差信息并节省了匹配时间。     

一种改进的基于BP的立体匹配算法

作为立体视觉关键技术之一的立体匹配,一直都是视觉领域研究的热点和难点。本文提出了一种基于分割区域的BP立体匹配算法。首先对于输入图像对进行mean-shift分割,对于初始视差图,利用交叉检测,将分割区域分为可靠和非可靠区域。基于此区域信息,利用BP算法对初始视差进行优化。实验结果表明,采用本文改进的BP算法,可以获得精确度更高的视差图。     

一种基于HLS的快速图像分割算法

本文提出了一种新的基于HLS的快速图像分割算法。通过分析HLS颜色空间特性,提出一种新的图像相似性的定义方法,可以快速选择出相似的颜色区域。在图像的预分割过程中起到了快速定位的作用。与基于MEANSHIFT的图像分割算法,分水岭算法对比,通过实验结果表明,本论文提出的分割算法具有快速的,良好的的特性。     

基于冗余小波变换的立体图像视差估计

通过分析目前立体视差估计方法的不足,提出一种基于冗余小波变换的视差估计新算法.首先对参考图像进行冗余小波变换,提取特征点,形成DT(Delaunay Triangle)网格,然后根据三角形特征点在目标图像中进行视差估计,最后通过仿射变换形成浓密视差图.实验表明该算法能有效获得视差矢量,视差匹配后能得到良好的重建图像.     

基于网格的立体图像编码算法

基于特征点视差估计与三角网格映射,提出一种立体图像压缩编码算法。为了保持压缩后视点对的视差不发生变化,利用绝对差值图进行特征点选取。进行残差图像编码时,结合了心理立体视觉影响、人眼亮度色度特性、立体图像对色度特点与三角网格映射特点等因素,提出了立体残差编码只需对Y分量进行的方法。实验表明,该算法具有一定的优越性,如压缩比大,图像质量与立体感均较好。     

立体图像编码中的子空间投影技术

描述的子空间投影技术（SPT）是一种把视差补偿（DC）和二维低阶近似相结合的立体图像编码方法。这种算法可以随着立体对交叉相关特性的改变而局部自适应。在视差估计失败的遮挡区域,由低阶近似提供比较理想的投影图像,并通过零阶项对立体对的光学度变化进行补偿。实验结果表明,SPT方法其峰值信噪比（PSNR）高于像块尺寸固定的视差补偿算法。     

基于红外图像的一种立体化方法的研究

红外图像由于其独特性,近几年来对它的研究和应用越来越广泛.但其存在对比性差、边缘模糊、纹理较弱等固有缺陷,使其应用受到很大限制,同时也由于物体不断辐射导致能量不断减少的因素,立体化方面的研究更是少见相关报道.尝试在这方面做了初步的研究工作,用Ti30红外摄像仪摄取红外图像,进行复制,在复制后的图像人为的加入双眼视差异信息,采用对比度自适应直方图均衡化和边缘增强法对图像进行处理,最后利用双眼融合原理观察立体图对.实验表明,这种方法能清晰得到各个物体的空间几何位置分布.     

基于视差场校正和区域分割的中间视图像生成与内插方法

针对中间视图像生成依赖于精确稠密视差场估计以及遮挡区域检测的问题,提出了利用被编码传输的视差场进行中间视生成与内插算法,避免了复杂的视差场估计。本文算法将区域分割与视差场校正相结合,可对原有的误匹配视差进行校正。在中间视内插中,使用区域分割技术来对具有遮挡和模糊区域的内容进行判断,最后根据视差场的特性进行填充。实验结果表明生成的中间视图像具有良好的视觉效果。     

基于马尔可夫模型和小波变换的立体残差图像编码

利用立体图像，三维视觉通信能给人提供一种现场真实感。为了产生一个3D系统，必须同时传送两个图像（左图像和右图像）。因此应当研究一种更有效的编码方案。本文首先研究了立体图像的统计特性和左右图像间的交叉相关性，并在分析了视差和残差图像的统计特性后，提出了一个基于小波变换的视差补偿残差（WDCD）的编码方案。仿真实验结果表明，在比特率为0.23bit/pel时，本文的方案重构的残差图像的信噪比（PSNR）和基于DCT的编码方案相比，要高0.58dB。     

基于深度感知和主观评价的影响立体图像舒适度的视差范围研究

立体图像的视差很大程度上决定了立体图像的视觉舒适度,本文从定量的 角度对影响立体图 像舒适度的视差范围进行了研究。首先对源立体图像采用像素平移方法得到测试立体图像集 ,通过大量的 主观实验得到测试立体图像的舒适度平均意见得分(MOS,mean o pinion score)值;其次,基于视觉显著性特点,采用自适应权重立体匹配方 法计算各区域的视差值,以测试各区域视差值对整幅立体图像舒适度的影响程度;最后通过 转换公式将舒 适立体图像的视差范围转换为视差角形式,以便将本文方法推广到其他类型的显示设备。实 验结果表明, 在实验所用显示设备中,满足舒适要求的像素平移量为－40～90(左 移40pixels至右移90pixels);当 立体图像中心显 著区域的水平视差在－0.3882°～0.851范围内时, 其舒适度在可接受范围内,而视差范 围为－0.2713°～0.781时舒适度达到最佳;最后将本文方法推广到常用显示设备,并给出了常用显示设 备的舒适视差范围,为立体图像和视频的制作提供了可靠依据。     

一种边缘保持立体匹配方法

针对边缘处前景和背景视差易混淆问题,提出一种边缘保持立体匹配方法.在代价匹配阶段,采用级联Census变换增强代价的抗噪特性.在代价聚集阶段,引入SLIC超像素分割信息进行快速边缘保持代价聚集.在视差后处理阶段,通过导向十字滤波器进一步优化边缘视差.实验结果表明,文中提出的立体匹配方法在Middlebury测试集以及实际场景获得高质量视差效果,并在边缘处的视差较以往非局部立体匹配方法有所提升.实验还发现在点云上采样时,引入本文所提的导向十字滤波器,可以解决点云在边缘处的过渡.       

基于背景重构的视频分割技术及应用

针对背景静止的立体视频提出了一种快速的基于背景重构的视频分割算法。先利用帧差法分别确定出左右视频的前景运动区域,再重构出该区域的背景图像,最后,通过视频图像和背景图像的对比来准确地提取运动前景。然后,先匹配左右图像序列的背景图像,并保存它们的匹配结果,再分别对各立体图像对的运动前景进行匹配。采用该方法将立体视频分割可以减少图像数据的传输量和储存空间;同时,视频分割之后再做匹配运算,减少了立体匹配的时间。