基于两阶段自适应优化的双目立体匹配算法

针对局部立体匹配算法在弱纹理区域匹配准确度低的问题,提出一种在代价初始化和代价聚合两阶段自适应优化的立体匹配算法。首先,在代价初始化阶段,通过双阈值线性约束条件构造像素点的十字支撑窗口,并依据十字支撑最短臂长构造自适应函数融合AD及Census特征测度;其次,在代价聚合阶段,利用十字支撑水平扩展及形态学处理的方法构造自适应滤波窗口,并通过区域滤波实现代价聚合;最后,通过视差选择及视差优化得到最终的视差图像。Middlebury平台测试结果表明:该算法与传统的AD-Census融合立体匹配算法相比,图像集的整体匹配误差减小了3.95%,在非遮挡区域的匹配误差减小2.17%;与传统区域滤波立体匹配算法相比,该算法在弱纹理区域可以取得更好的立体匹配效果。     

基于图像分割和可变窗的联合立体匹配

提出一种基于图像分割和可变窗的联合立体匹配算法。首先对参考图像和目标图像进行图像分割,根据视差在同一色彩分割区域平滑的假设,计算出分割区域的匹配代价;然后由窗口内的匹配误差均值、误差方差、偏向误差确定最佳可变窗并求出其匹配代价;最后综合两类匹配代价通过局部优化方法获得稠密视差图。实验结果表明,该算法能够较好的处理低纹理和深度不连续区域,得到较高匹配精度的同时降低了匹配时间。     

自适应窗口和半全局立体匹配算法研究

针对区域立体匹配算法中匹配窗口的选择和在图像中视差不连续、弱纹理区域误匹配率较高的难题,提出了一种自适应窗口和半全局算法相结合的立体匹配算法.该算法先通过基于灰度的自适应窗口算法计算初始匹配代价,然后利用相邻像素之间的视差梯度作为约束,采用半全局立体匹配算法以得出视差图.最后对左右视差图进行左右一致性遮挡检测,获得精确的稠密视差图.针对不同的图像信息采用自适应窗口和半全局算法相结合的立体匹配算法,剔除、修正了视差不连续、弱纹理区域的误匹配点,得到匹配效果较好的视差图.实验结果表明:该算法有效降低了视差图在视差不连续、弱纹理区域和遮挡处的误匹配率.     

基于区域边界运动信息的视频分割

为了实现视频编码标准MPEG 4中语义对象的自动提取,提出了一种基于区域边界运动信息的视频分割算法.在空域上通过开闭双重建方法获取形态梯度图像,抑制原始图像中的噪声,然后进行阈值变换和尺度等级划分的非线性处理,克服了细密纹理的影响.同时提出了改进的分水岭浸没算法进行标记以获得区域边界信息,在时域上以区域边界的运动信息判定区域的运动性,并联合时空信息建立区域投影运算提取视频序列中的语义运动对象.仿真结果表明,算法提取的运动对象完整准确.     

非参数变换和改进动态规划的立体匹配算法

针对传统稠密立体匹配方法在非纹理区、深度不连续处和遮挡处存在错误匹配率过高的问题,提出一种基于非参数变换和改进动态规划相结合的立体匹配算法.采用稀疏非参数变换相关方法计算初始局部匹配代价,并利用行列双向约束动态规划算法对匹配代价进行全局优化,在获取初始视差后分别对原始图像每一像素点进行可信性与纹理性检测,最后利用视差平面拟合结果代替非纹理与非可信区域像素点的原始视差,得到稠密视差图.实验表明,该算法具有较高的鲁棒性与匹配精度,尤其在处理图像的非纹理区、深度不连续处和遮挡处,可获得精确的匹配结果.     

改进导向滤波器立体匹配算法

针对基于滤波器的立体匹配算法精度不高以及易受外界环境影响的问题,提出基于改进导向滤波器的立体匹配算法.在传统梯度向量中加入经过预处理后图像的梯度信息,结合Census变换计算匹配代价.构建自适应窗口,采用改进的导向滤波器聚合匹配代价;经过视差处理获得高精度的视差图,在低纹理区域能取得较好的匹配结果.实验结果表明,相比其他基于滤波器的立体匹配算法,该算法在Middlebury和KITTI平台上的测试结果具有更高的精度;对光照失真条件具有更好的鲁棒性,能应用于室外场合;计算复杂度与匹配窗口大小无关,具有较好的实时性.     

基于双权重聚合的立体匹配算法

针对传统的局部立体匹配算法通常采用基于窗口聚合匹配的方法获得视差图,采用分割与平面拟合的方法进行视差精炼,算法性能过度依赖于窗口尺寸、分割与数据拟合的精度的问题,提出了基于双边滤波的双权重聚合方法,利用快速匹配代价的方法进行聚合,在视差精炼阶段采用双曲线平滑聚合匹配代价的策略;这种不依赖于窗口大小的算法有利于提高匹配精度。仿真实验结果表明,本文算法在低纹理区域和深度不连续区域均得到了较高的立体匹配精度;针对实际场景进行的立体匹配,可以得到较高精度的视差图及三维重建效果。     

改进的立体像对稠密匹配算法

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,提出了一种改进的立体像对稠密匹配算法。该算法首先利用区域增长技术找到图像中的纹理单一区域,然后将整个区域作为匹配基元以得到纹理单一区域的稠密视差图。相对于点基元,区域基元包含的信息更多,且在图像中不易重复出现,因此可以减少误匹配发生的几率。在国际标准测试图像上进行了实验,结果证明该算法的可行性与准确性。     

一种基于链码向量的图像匹配算法

基于特征的图像匹配算法被广泛应用于图像处理和模式识别领域中,图像特征提取以及采用的匹配算法并直接决定图像匹配的效果。为了尽可能准确的实现图像匹配,提出了一种基于链码向量的边缘特征匹配算法。首先通过改进的Laplace边缘检测算子提取图像中的边缘信息,提高了边缘检测的可靠性;然后,将提取到的边缘信息由边界链码描述,并将边界链码构造成向量,利用数学向量相似度原则进行图像匹配。实验结果表明,该匹配算法简单快速,匹配准确率高,具有较高的实用价值。     

基于自适应权重AD-Census变换的双目立体匹配

针对AD-Census变换采用固定权重将AD变换代价与Census变换代价合成的双目立体匹配代价无法体现像素点区域特征的问题,提出一种基于自适应权重AD-Census变换的双目立体匹配算法。算法首先通过增加相邻像素点的灰度差阈值条件改善十字支撑自适应窗口;然后以每个像素点的十字支撑自适应窗口的最短臂长为自变量,利用指数形式的函数,进行AD变换代价与Census变换代价合成权重的自适应设置。由于像素点十字支撑自适应窗口的最短臂长能够反映像素点的区域特性,因此自适应设置的权重大小与像素点的区域特性直接相关,计算图像边缘区域像素点的匹配代价时,AD变换的权重大;计算平滑区域像素点的匹配代价时,Census变换的权重大。Middlebury第3代双目立体匹配评估平台的结果显示,基于自适应权重AD-Census变换的双目立体匹配性能与基于AD-Census变换的双目立体匹配性能相比,所有图像集的全部像素点的视差平均误差减小了25%,非遮挡像素点的视差平均误差减小了20%,性能得到了提升;平台上包括Adir在内的多个图像集的匹配结果表明基于自适应权重AD-Census变换的双目立体匹配更适合含纹理丰富、存在重复区域的图像。     

一种复杂背景图像三维重建算法及其医学应用

针对复杂背景下绝大多数三维重建算法的可靠性不高和鲁棒性不强的问题,提出一种适合复杂背景图像的三维重建算法.研究空间点三维重建计算的一般性框架,并分析具体的实现过程;为了提高复杂背景下三维重建的可靠性和鲁棒性,对初始视差图中的无纹理或低纹理区域、遮挡区域和深度不连续区域分别运用置信滤波器、左右一致性滤波器和唯一性滤波器进行预处理,剔除伪匹配点;将滤波后的致密视差图进行空间点的三维重建,得到复杂背景图像点的深度信息.实验结果表明,该算法计算效率高,具有很强的稳健性,即使图像背景条件发生动态变化也能够获得满意的三维重建精度,能够为计算机辅助外科诊断系统提供可靠的深度信息.     

自动上料机器人视觉识别系统

为了满足自动上料机器人对视觉识别与定位算法高效性、高实时性的要求,提出了预检测+精检测的两步检测法.在预检测阶段,采用Bresenham圆对已提取的安全套边界点集进行曲率分类,根据边界曲率趋势筛选出特定的边界点集并求出矩形掩膜区域.在精检测阶段,在矩形掩膜区域内生成ORB特征算子检测和BRISK描述子.采用最近邻域算法进行模板匹配,利用RANSAC算法剔除误匹配.结果表明,本算法比单纯的ORB+BRISK、BRISK等算法快5~8倍;同时继承了ORB与BRISK算法的旋转不变形和尺度不变性,提升了安全套形变时顶部的识别与定位精度.     

3D reconstruction method based on contour features

To guarantee the accuracy and real-time of the 3D reconstruction method for outdoor scene, an algorithm based on region segmentation and matching was proposed. Firstly, on the basis of morphological gradient information, obtained by comparing color weight gradient images and proposing a multi-threshold segmentation, scene contour features were extracted by a watershed algorithm and a fuzzy c-means clustering algorithm. Secondly, to reduce the search area, increase the correct matching ratio and accelerate the matching speed, the region constraint was established according to a region''s local position, area and gray characteristics, the edge pixel constraint was established according to the epipolar constraint and the continuity constraint. Finally, by using the stereo matching edge pixel pairs, their 3D coordinates were estimated according to the binocular stereo vision imaging model. Experimental results show that the proposed method can yield a high stereo matching ratio and reconstruct a 3D scene quickly and efficiently.     

基于连续淘汰的快速自相似错误隐藏算法

为了减少自相似错误隐藏算法中搜索过程的计算复杂度，提出了一种基于连续淘汰的快速自相似错
误隐藏算法。该方法在已有自相似错误隐藏算法的基础上，利用域块和值块相邻像素之间的关系，对域块
的运动纹理特征进行分析以实现搜索过程中窗口尺寸的自动伸缩。利用连续淘汰方法，通过计算值块和域
块各自像素和的差与像素差的和，得到自相似块搜索过程中域块的最佳匹配值块间需要具备的必要条件，
通过比较直接淘汰掉搜索过程中不满足条件的值块。实验结果表明，该算法有效降低了自相似错误隐藏算
法的计算复杂度，恢复后的图像质量优于各种插值算法，并有效消除了错误传递现象。     

一类具有两个边界层的非线性奇摄动问题

利用匹配渐近展开法,研究了一类具有两个边界层的三阶非线性奇摄动边值问题.首先通过直接展开法,得到了问题解的外展开式,然后引用伸长变量分别构造了左右边界层附近的内展开式.最后根据匹配原则,给出了问题解的渐近展开式.     

一种高效的特定边界检测算法

为了快速准确的检测特定边界,采用边界点跟踪算法检测特定轮廓边界点.通过分析不同算法的特点,提出了基于已知点夹角的边界点预估计算法和基于圆弧邻域扩展的边界点搜索算法,以避免跟踪进入搜索陷阱,提高边界跟踪对边界变化的鲁棒性.实验结果表明,边界点预估计算法可以有效的避免搜索陷阱的影响,正确地跟踪待检测边界;对不同曲率的边界,检测结果合理,边界点分布均匀.