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针对立体匹配中存在纹理、遮挡区域和深度不连续的问题,提出一种基于自适应权重的全局图割立体匹配算法,一方面,采用单像素自适应权重加窗匹配能够减少深度不连续和稀疏纹理处匹配的误差;另一方面,对于图割中的平滑项表示和遮挡处理,使用一定平滑约束和遮挡约束构建能量函数而取得最优解。实验结果表明,该算法能保证匹配的可靠性。 相似文献
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立体视觉一直是计算机视觉领域所研究的一个中心问题,而立体匹配则是立体视觉技术中最关键也是最困难的部分,就得到适用于基于图象绘制技术中视图合成的准确、高密度视差图(Disparity Map)而言,现有的一些方法存在一定的局限性。考虑到立体匹配过程中存在的不确定性和模糊性,本文将已获得广泛应用的模糊理论引入立体匹配领域,提出了基于模糊判别的立体匹配算法,并用实际图象与合成图象进行了实验验证,结果表明该算法效果良好,具有实用价值。 相似文献
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《计算机应用与软件》2014,(8)
针对目前局部立体图像匹配中对光照、噪声和曝光等敏感导致匹配率低的问题,提出一种新的立体匹配算法。在该算法中,匹配代价计算基于像素点的截断的联合相似性测度(灰度和梯度),匹配代价计数统计中,选择快速且不依赖于滤波核大小的具有保边特性的导向滤波器作为支持窗口中邻域像素的自适应权重,基于WTA(Winner-Take-All)原则选择视差。最后进行一致性检查以及后处理得到致密的视差图。实验表明,与其他基于局部的立体匹配算法相比,该算法的误匹配率低,对辐射畸变有较好的不变性,同时能快速得到视差图。 相似文献
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改进的基于图像分割的立体匹配算法 总被引:7,自引:3,他引:4
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. 相似文献
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基于灰度段的立体匹配算法 总被引:8,自引:0,他引:8
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. 相似文献
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立体匹配一直是计算机视觉领域的一个中心研究问题,为了得到适用于基于图象绘制技术的视图合成高密度视差图,提出了基于边缘特征约束的立体西欧算法,该方法首先利用基于特征技术来得到边缘特征点的准确视差图,然后在边缘特征点视差图的约束下,对非边缘特征点采用区域相关算法进行匹配,这样既缩小了匹配搜索空间,又保证了匹配的可靠性,边缘特征点和边缘特征点的匹配采用双向匹配技术又进一步保证了匹配的可靠性,实验结果表明,该算法效果良好,有实用价值。 相似文献
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针对区域立体匹配算法对光照变化敏感,视差图存在目标和弱纹理区域的错配、边界不平滑等问题,提出一种利用视觉显著性特征改进的快速区域立体匹配算法。该算法先利用显著性检测定位图像主要目标区域;再结合索贝尔(Sobel)边缘特征和相角特征完成特征匹配、得到粗视差图;最后通过检测粗视差图中的视觉显著性,消除图像弱纹理区域的突兀噪声。相比绝对误差累计(SAD)、平方误差累计(SSD)和归一化灰度互相关(NCC)算法,所提算法对光照变化不敏感,得到的视差图完整,匹配率高,有利于实时系统应用。 相似文献
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首先比较了彩色图像不同匹配策略下视差的精确率,并采用了匹配效果较好的策略。同时针对彩色图像的特点,加入色差梯度的约束条件,使用SAD算法实现了彩色图像的匹配,最后通过对比试验进行了验证。试验结果表明该方法有更高的匹配精确性和正确率。 相似文献
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针对目前主流方法对图像中纹理单一区域匹配效果不佳的问题,提出了一种自适应的基于区域增长的立体像对稠密匹配算法。该算法利用灰度共生矩阵,在区域增长过程中的匹配窗内计算其纹理数量,然后根据纹理数量的多少自适应调节匹配窗的大小。当匹配窗内纹理数量足够多时,该匹配窗就能够表征该匹配窗中心点的特征,因此可以减少误匹配发生的几率。实验结果证明,该算法具有良好的性能。 相似文献
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立体匹配是双目视觉的一个重要分支领域,能够通过深度图还原出三维信息,但由于其计算量庞大,实时性难以得到保障。为此,提出了一种基于强相似点的快速立体匹配算法。首先,将双目图像通过对极处理,使匹配区域固定在同一水平线上,减少匹配区域;其次,对图像进行灰度转化,并将搜索范围内与待匹配点灰度值接近的点定义为强相似点,对强相似点所在块进行匹配代价计算,并得出该点最优视差,对不存在强相似点的待匹配点进行正常视差计算;最后将进行视差修正与滤波,得到最终视差图。经Middlebury算法测试平台的提供数据进行验证,结果表明在不损失精确率的前提下,该方法相对于SAD速度提高70%左右,为立体匹配算法的实际应用奠定了良好基础,在视觉导航、障碍物检测方面也有着良好的应用前景。 相似文献
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立体匹配是三维重建关键步骤之一。提出了基于视差投影的匹配方法和基于约束条件的引导匹配的方法,将两种方法结合可提高匹配的效率,降低误匹配率。实验证明:该算法实现简单,缩小了匹配范围,提高了匹配的效率,降低了误匹配率,效果很好,有很好的实用价值。 相似文献
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分析了区域算法中SAD在非纹理区域容易产生错误匹配的缺点,提出了一种利用邻域边界差值模板的彩色图像立体匹配新算法。该算法利用了图像的边界信息来动态选择基准点邻域范围内的边界点,以该点为中心取一像素邻域作为伴随窗,将伴随窗的颜色信息加入到评价函数中以达到减少非纹理区域错误匹配目的。该算法的实验结果通过Middlebury网站评测,证明能够得到浓密视差图的同时有效地减少了非纹理区域的错误匹配。而且该算法简单易于实现,精度较高,具有良好的匹配效率。 相似文献
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一种改进的区域双目立体匹配方法 总被引:2,自引:0,他引:2
双目立体匹配是机器视觉中的热点、难点问题。分析了区域立体匹配方法的优缺点,提出了改进的区域立体匹配方法。首先,采集双目视觉图像对对图像对进行校正、去噪等处理,利用颜色特征进行图像分割,再用一种快速有效的块立体匹配算法对图像进行立体匹配。然后,在匹配过程中使用绝对误差累积(SAD)的小窗口来寻找左右两幅图像之间的匹配点。最后,通过滤波得到最终的视差图。实验表明:该方法能够有效地解决重复区域、低纹理区域、纹理相似区域、遮挡区域等带来的误匹配问题,能得到准确清晰的稠密视差图。 相似文献
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为了提取鞋底边缘特征,提出了一种中间加光源的双目立体视觉测量方法,增大边缘内外的对比度。针对鞋头和鞋跟特征匹配,提出了基于极值约束的边缘立体匹配方法。该方法分三步:采用Canny算子提取左右图像的边缘;对鞋跟和鞋头部分的边缘点利用最小二乘三项式曲线拟合,求取边缘点上与曲线极值点最近的点作为极值特征点;利用长度均分法进行其他边缘点的匹配。对鞋底进行双目三维测量实验,结果表明,中间加光源可使得图像边缘清晰,便于边缘提取;提出的匹配方法获得的鞋底边缘三维数据完整、正确,有效地抑制了匹配错误。 相似文献
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提出了一种基于直线段特征的分级立体图像匹配算法。根据直线段构造了长方形区域作为立体匹配的基元,计算区域的灰度均值及区域的转动惯量等属性值,构造相似性度量函数得到初级匹配结果;根据直线段间的几何关系建立二级匹配算法,求解基础矩阵。在基础矩阵的指导下,完成三级立体匹配,实验结果表明了该算法的有效性和可行性。 相似文献