基于图像分割的自适应窗口双目立体匹配算法研究

针对传统双目立体匹配算法采用固定窗口导致弱纹理区域匹配精度较低的问题,提出了一种基于图像分割的自适应窗口立体匹配算法.首先,采用Mean-shift算法对图像进行分割,之后对分割图像进行局部子区灰度标准差统计,在此基础上提出了一种根据纹理丰富程度进行窗口大小自适应设定的算子.基于自适应窗口大小设定,组合使用Census变换和梯度值计算匹配代价,并分别通过自适应权重代价聚合及"胜者为王"策略进行初始视差计算,最后利用左右视差一致性原则和加权中值滤波得到稠密视差图.采用提出的自适应窗口匹配算法与固定窗口匹配算法对Middlebury数据集上的标准图片进行匹配实验,实验结果表明,所提算法的平均匹配错误率为2.04％,相比对比算法,所提方法的匹配错误率分别降低了4.5％和7.9％.     

融合多特征表示和超像素优化的双目立体匹配

针对目前许多局部双目立体匹配方法在缺乏纹理区域、遮挡区域、深度不连续区域匹配精度低的问题,提出了基于多特征表示和超像素优化的立体匹配算法。通过在代价计算步骤中加入边缘信息特征,与图像局部信息代价相融合,增加了在视差计算时边缘区域的辨识度;在代价聚合步骤,基于超像素分割形成的超像素区域,利用米字骨架自适应搜索,得到聚合区域,对初始代价进行聚合;在视差精化步骤利用超像素分割信息,对匹配错误视差进行修正,提高匹配精度。基于Middlebury立体视觉数据集测试平台,与自适应权重AD-Census、FA等方法得出的视差图进行比较,该算法在深度不连续区域和缺乏纹理区域的匹配效果显著改善,提高了立体匹配精度。     

改进的跨尺度引导滤波立体匹配算法

作为双目三维重建中的关键步骤,双目立体匹配算法完成了从平面视觉到立体视觉的转化.但如何平衡双目立体匹配算法的运行速度和精度仍然是一个棘手的问题.本文针对现有的局部立体匹配算法在弱纹理、深度不连续等特定区域匹配精度低的问题,并同时考虑到算法实时性,提出了一种改进的跨多尺度引导滤波的立体匹配算法.首先融合AD和Census变换两种代价计算方法,然后采用基于跨尺度的引导滤波进行代价聚合,在进行视差计算时通过制定一个判断准则判断图像中每一个像素点的最小聚合代价对应的视差值是否可靠,当判断对应的视差值不可靠时,对像素点构建基于梯度相似性的自适应窗口,并基于自适应窗口修正该像素点对应的视差值.最后通过视差精化得到最终的视差图.在Middlebury测试平台上对标准立体图像对的实验结果表明,与传统基于引导滤波器的立体匹配算法相比具有更高的精度.     

基于融合代价和优化引导滤波的立体匹配算法

现有局部立体匹配算法与全局立体匹配算法相比,计算量更小、速度更快,能达到实时匹配的要求,但存在误匹配率较高、视差结果精度较低等问题。提出一种新的局部立体匹配算法,依据像素梯度信息、像素梯度的平均值及标准差计算多指标梯度代价,使算法对图像局部结构的表达更加全面。根据像素的灰度差异程度划分等级,提出7等级编码的精细化Census变换匹配代价,以有效识别图像信息之间的细微差异,弥补Census变换在相似纹理区域精度较低的不足。将多指标梯度代价和精细化Census变换匹配代价按一定权重进行融合,形成初始匹配代价,从而充分发挥两种代价的优越性。在代价聚合阶段,对引导滤波的线性系数进行自适应优化,解决固定参数引起图像局部过于平滑或平滑不足的问题,并使用优化后的引导滤波模型进行代价聚合,改善代价聚合的效果。使用胜者为王算法计算视差获得初始视差图,最后通过左右一致性检测和加权中值滤波进行视差优化,得到更为理想的视差图。在Middlebury V3立体评估平台上的实验结果表明,所提算法在非遮挡区域的加权平均误匹配率为15.7%,与Cens5、IGF、ISM等算法相比具有较高的精度。     

基于线性滤波的树结构动态规划立体匹配算法

传统的动态规划立体匹配算法能有效保证匹配精度的同时提高运行速度, 但得到的视差深度图会出现明显的条纹现象,同时在图像弱纹理区域以及边缘存在较高的误匹配. 针对该问题,提出了一种新的基于线性滤波的树形结构动态规划立体匹配算法. 算法首先运用改进的结合颜色和梯度信息参数可调的自适应测度函数构建左右图像的匹配代价, 然后以左图像为引导图对构建的匹配代价进行滤波; 再运用行列双向树形结构的动态规划算法进行视差全局优化, 最后进行视差求精得到最终的视差图.理论分析和实验结果都表明, 本文的算法能有效地改善动态规划算法的条纹现象以及弱纹理区域和边缘存在的误匹配.     

三种测度融合的加权引导滤波匹配算法

针对立体匹配算法中,census变换在弱纹理区域具有较好效果,但忽略了图像的灰度信息,造成在重复纹理区域匹配效果不理想,提出了一种改进的census变换。在初始匹配代价阶段,设计了一种在census变换的基础上融合互信息和梯度信息的相似性测度算法。在代价聚合阶段,采用自适应权重引导滤波聚合策略。最后,通过视差计算、视差优化得到最终的视差图。在VS2015软件平台上对Middlebury网站上提供的标准测试图进行实验,实验结果表明,所提算法能够得到较为准确的视差图,平均误匹配率为5.29%,可以满足三维重构的需要。     

基于颜色与边缘融合的非局部立体匹配算法

针对基于最小生成树的非局部算法在无纹理以及边缘区域出现误匹配的问题,提出了一种改进代价计算和颜色与边缘融合的非局部立体匹配算法。首先重新构造了基于颜色-梯度的代价计算函数,以提高无纹理区域像素对代价聚合的贡献率;其次利用颜色与边缘信息进行融合来构造自适应边权函数,并利用该权重构建树结构进行代价聚合;最后通过视差计算和非局部视差优化得到最终的视差图。在Middlebury数据集上进行了测试,实验结果表明,提出的算法在无纹理及边缘区域都取得了良好的匹配效果,有效地改善了视差。     

融合边缘保持与改进代价聚合的立体匹配算法

目的 立体匹配是计算机双目视觉的重要研究方向,主要分为全局匹配算法与局部匹配算法两类。传统的局部立体匹配算法计算复杂度低,可以满足实时性的需要,但是未能充分利用图像的边缘纹理信息,因此在非遮挡、视差不连续区域的匹配精度欠佳。为此,提出了融合边缘保持与改进代价聚合的立体匹配。方法 首先利用图像的边缘空间信息构建权重矩阵,与灰度差绝对值和梯度代价进行加权融合,形成新的代价计算方式,同时将边缘区域像素点的权重信息与引导滤波的正则化项相结合,并在多分辨率尺度的框架下进行代价聚合。所得结果经过视差计算,得到初始视差图,再通过左右一致性检测、加权中值滤波等视差优化步骤获得最终的视差图。结果 在Middlebury立体匹配平台上进行实验,结果表明,融合边缘权重信息对边缘处像素点的代价量进行了更加有效地区分,能够提升算法在各区域的匹配精度。其中,未加入视差优化步骤的21组扩展图像对的平均误匹配率较改进前减少3.48%,峰值信噪比提升3.57 dB,在标准4幅图中venus上经过视差优化后非遮挡区域的误匹配率仅为0.18%。结论 融合边缘保持的多尺度立体匹配算法有效提升了图像在边缘纹理处的匹配精度,进一步降低了非遮挡区域与视差不连续区域的误匹配率。     

多测度融合的树形滤波立体匹配算法

针对立体匹配算法中匹配精度不高的问题,提出一种基于树形滤波的立体匹配算法.利用像素边缘信息自适应改变Census变换窗口,融合颜色、边缘和改进后的Census信息作为匹配代价,对图像进行均值分割,以聚类区域计算树边权重,建立最小生成树,利用树形滤波器进行代价聚合,使用左右一致性检测细化视差,得到精确视差图.实验结果表明,该算法具有更优的匹配精度且生成的视差图具有良好的边缘保持特性,能够较好适应各种复杂场景.     

根据灰度值信息自适应窗口的半全局匹配

目的 立体匹配算法是立体视觉研究的关键点,算法的匹配精度和速度直接影响3维重建的效果。对于传统立体匹配算法来说,弱纹理区域、视差深度不连续区域和被遮挡区域的匹配精度依旧不理想,为此选择具有全局匹配算法和局部匹配算法部分优点、性能介于两种算法之间、且鲁棒性强的半全局立体匹配算法作为研究内容,提出自适应窗口与半全局立体匹配算法相结合的改进方向。方法 以通过AD（absolute difference）算法求匹配代价的半全局立体匹配算法为基础,首先改变算法匹配代价的计算方式,研究窗口大小对算法性能的影响,然后加入自适应窗口算法,研究自适应窗口对算法性能的影响,最后对改进算法进行算法性能评价与比较。结果 实验结果表明,匹配窗口的选择能够影响匹配算法性能、提高算法的适用范围,自适应窗口的加入能够提高算法匹配精度特别是深度不连续区域的匹配精度,并有效降低算法运行时间,对Cones测试图像集,改进的算法较改进前误匹配率在3个测试区域平均减少2.29%;对于所有测试图像集,算法运行时间较加入自适应窗口前平均减少28.5%。结论 加入自适应窗口的半全局立体匹配算法具有更优的算法性能,能够根据应用场景调节算法匹配精度和匹配速度。     

基于自适应匹配窗及多特征融合的立体匹配*

针对局部立体匹配方法中存在的匹配窗口大小选择困难、边缘处视差模糊及弱纹理区域、斜面或曲面匹配精度较低等问题,提出基于CIELAB空间下色度分割的自适应窗选取及多特征融合的局部立体匹配算法.首先,在CIELAB空间上对立体图像对进行色度分割,依据同质区域的分布获取初始匹配支持域,同时估计遮挡区域,更新匹配支持域.然后,基于更新后的匹配支持域,采用自适应权值的线性加权多特征融合匹配方法得到初始视差图.最后,利用左右视差一致性检测方法进行误匹配检验,利用基于分割的均值滤波器进行视差优化及细化,得到稠密匹配视差结果.实验表明文中算法有效,匹配精度较高,尤其在弱纹理区域及斜面等情况下匹配效果较好.     

基于自适应权重的遮挡信息立体匹配算法

针对传统局部立体匹配算法在深度不连续区域误匹配率高的问题,提出一种基于自适应权重的遮挡信息立体匹配算法。首先,采用左右一致性检测算法检测参考图像与目标图像的遮挡区域;然后利用遮挡信息,在代价聚合阶段降低遮挡区域像素点所占权重,在视差优化阶段采用扫描线传播方式选择水平方向最近点填充遮挡区域的视差;最后,根据Middlebury数据集提供的标准视差图为视差结果计算误匹配率。实验结果表明,基于自适应权重的遮挡信息匹配算法相对于自适应权重算法误匹配率降低了16%,并解决了局部立体匹配算法在深度不连续区域误匹配率高的问题,提高了算法的匹配精确性。     

基于立体匹配的低纹理图像重构算法

针对立体匹配中低纹理区域容易产生误匹配及传统动态规划固有的条纹问题,提出一种改进的基于双目立体视觉的低纹理图像三维重构算法。该算法首先基于像素间相似度和像素自身特异性计算匹配代价并引入一种自适应多边形支撑区域聚集匹配度。然后采用一种全局意义的简单树形动态规划进行逐点匹配。最后基于左右一致性准则运用一种简单有效的视差校正方法消除误匹配得到最终视差图。实验证明将算法运用于实拍低纹理灰度图像的匹配,得到轮廓光滑清晰的三维点云,说明该方法的适用性。     

基于自适应权重的立体匹配优化算法

为解决现有立体匹配算法对低纹理以及视差不连续区域匹配效果较差的问题,提出一种改进的立体匹配优化算法。在传统自适应权重算法匹配代价的基础上,融合高斯差分图像差分信息,即左右图像高斯差分图的差分,重新定义其初始匹配代价,增加算法在视差不连续区域的鲁棒性,并加入边缘约束和视差边缘约束迭代聚类以及基于高斯差分图的自适应窗口算法,保证改进算法在低纹理区域的匹配性能,消除坏点与视差空洞。将该算法与传统自适应权重匹配算法分别在Middlebury数据集上进行匹配实验,结果表明,该算法平均性能提升了15.05%,明显优于传统自适应权重匹配算法。     

一种用于三维重建的彩色Sift准稠密匹配算法

针对复杂光照条件下Sift算法对彩色图像匹配能力较差,基于Kubelka-Munk理论,提出了一种适用于未标定图像的准稠密立体匹配算法,有助于更精确地进行三维重建。该算法首先求出彩色图像各个像素的颜色不变量,提取彩色特征点并通过构造彩色Sift特征描述子进行初匹配,采用RANSAC鲁棒算法消除误匹配生成种子点;然后依据视差约束提出一种基于视差梯度均值自适应窗口方法,根据视差梯度均值调整搜索范围;最后采用最优先原则进行区域增长。实验证明,该算法能获得比较满意的匹配效果,是一种有效的用于三维重建的准稠密匹配算法。     

一种基于自适应支持权重优化的立体匹配算法

立体匹配是图像处理领域的经典问题和研究热点之一。针对原始ASW立体匹配算法中存在的运算时间过长以及遮挡区域的误匹配率高的问题,提出了一种改进优化方法。在自适应支持权重方法的基础上结合Rank变换方法,从参数选择以及立体匹配性能这两个方面对自适应支持权重进行改进,然后对得到的初始视差进行有效视差校准从而得到最终视差。最后利用仿真实验得到匹配精度较高的图像序列视差图,并通过实验结果对比验证了该方法具有很好的可行性。     

基于图像分割的立体匹配算法

针对在立体匹配中弱纹理及纯色区域匹配不准确和图像分割算法耗时较多的问题,提出一种融合图像分割的立体匹配算法。首先,将初始图像进行高斯滤波和Sobel平滑的处理,获取图像的边缘特征图;然后,将原图的红、绿、蓝三个通道值采用最大类间方差法进行二分类,再融合得到分割模板图;最后,将所得到的灰度图、边缘特征图和分割模板图用于视差计算和视差优化的过程,计算得到视差图。相比绝对差值和(SAD)算法,所提算法在精度上平均提升了14.23个百分点,时间开销上平均每万个像素点只多消耗了7.16 ms。实验结果表明,该算法在纯色及弱纹理区域和视差不连续区域取得了更加平滑的匹配结果,在图像分割上能够自动计算阈值且能够较快地对图像进行分割。