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基于图割全局优化的稠密匹配算法中,平滑项表示和遮挡处理是关键问题.具有凸性平滑项的能量函数可以求得全局最优解,但所求结果在视差跳变处过于平滑;而具有非凸平滑项的能量函数虽保留了视差的非连续性,但目前只能使用循环算法求得次优解.为此,基于"视差跳变绝大部分发生在颜色的不连续处"这一设定,提出一种利用区域边界和边界像素间的约束构建能量函数的稠密匹配表示方法,使得该函数既能求得全局最优解,又能使最终结果满足平滑项的"非连续保留"性,且体现遮挡约束、顺序性约束,并显著提高计算效率,在速度和效果上取得较好平衡. 相似文献
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最小最大割算法(Mcut)能满足聚类算法的一般准则,但在实际求解过程中,通常把Mcut算法的目标函数松弛转换为标准分割算法(Ncut)的目标函数进行求解,而未充分使用Mcut的聚类性能。为此,利用子空间技术,提出一种改进的Mcut算法(SMcut),设计基于图像分块的SMcut算法(BSMcut),以提高SMcut算法的分割速度。实验结果表明,SMcut和BSMcut算法均具有较好的分割性能,且BSMcut算法的计算复杂度较低。 相似文献
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立体匹配是计算机视觉领域中的一个重要的热门研究课题,为了获得性能更优的稠密视差图,通过把偏微分方程理论运用于机器视觉中,提出了一种新的基于能量函数获取稠密视差图(disparity map)的方法,并首先分析了匹配点对在不同相对位置下对匹配项产生的影响;接着提出了适用于视差图的各向异性的热扩散方程,它不仅继承了Alvarez定义的正则项对初始视差图内部平滑和保持边缘不连续的特性,还通过引入图像的噪声屏蔽函数和二阶方向导数来分别控制对应视差图中不同区域的扩散速度和角点处的扩散方向;最后通过定义的正则项和匹配项来构造新的能量函数,并把基于区域匹配算法得到的视差图作为初始值,再利用最速下降法求解相应的最小能量泛函。实验结果表明,无论从视觉效果上,还是重构深度图的判别上,该新算法都取得了更优的性能。 相似文献
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立体匹配是计算机视觉领域中的一个难点问题.为了得到准确的高密度的视差图,本文提出一种基于网络最小割的分层匹配方法.该方法综合运用区域灰度相关法和最小割全局最优搜索策略.首先对原图像对进行两层金字塔分解,在低分辨率的图像中运用网络最小割方法求得全局最优匹配.然后在低分辨率的图像中匹配的像素对的约束下,在原图像对中采用区域灰度相关法进行匹配,得到高密度视差图.这样既缩小匹配时的搜索空间,又保证匹配的可靠性.实验表明,该方法是有效可行的. 相似文献
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近年来,建立在图论基础上的谱聚类算法作为一种新型的工具被应用于图像分割。其本质是将图像分割转化为最优化问题,其中的最小最大割算法(Min-max cut)能充分满足聚类算法的准则。算法实现过程中,把最优化准则转化为特征系统进行求解。该实现方法计算复杂,随着图像尺寸的增加,所需存储空间和计算时间复杂度都会增加。在实现最小最大割算法时,用基于灰度级的权值矩阵代替通常所用的基于图像像素的权值矩阵来描述图像各像素的关系,确定分割的阈值。实验表明,此方法实现的最小最大割算法实现简单、实时性高,具有自动分割等优越的分割性能。 相似文献
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传统的立体匹配算法通过计算两幅图像的像素点相似程度,从而找到左图像素点和右图像素点的对应关系,常采用的是一种局部最优的方法,所以其匹配精度很低.为了提高精度,当前策略主要是将问题转化为求解能量方程,进而来对全局空间进行优化.从一个新的角度即视差图优化来研究能量方程的求解,通过对扫描线算法、动态规划算法和图割算法深刻讨论来分析算法原理与运行图,从而理解各算法优缺点形成本质与问题转化的依据,可以进一步的改进其不足,为研究新的算法打下基础. 相似文献
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Image Thresholding Using Graph Cuts 总被引:1,自引:0,他引:1
《IEEE transactions on systems, man, and cybernetics. Part A, Systems and humans : a publication of the IEEE Systems, Man, and Cybernetics Society》2008,38(5):1181-1195
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分析了遗传算法的缺陷,提出了自适应分层粒子群(PSO)立体匹配算法计算稠密视差图。首先采用SIFT(scale invariant feature transform)特征检测和匹配算法准确地确定视差范围;其次根据图像和视差范围的大小分层,建立由粗及细的自适应分层图像金字塔结构,加快搜索速度、减少错误匹配;然后在优化函数中引入能根据匹配窗口大小自动变化的因子来调整灰度项和平滑项数据的权重,并用改进的带变异算子的整数形式的PSO进行优化,避免了遗传算法搜索的盲目性以及容易陷入局部最优的缺陷,更快、更好地找到最优解。最后合成图像以及真实图像的实验结果表明该方法精度较高,速度较快。 相似文献
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提出一种水平集框架下物体轮廓形状超像素图割快速提取方法。该方法首先均匀化放置种子点,通过对超像素化演化力的设定,生成具有区域相似特征的超像素,这些超像素对原图像的划分既能保持目标轮廓形状的几何特性,又可避免超像素间的互相重叠。然后构建超像素标号和Heaviside函数的关联关系,应用图割建立M-S能量函数的优化模型。最终利用超像素图割提取目标轮廓的几何形状。实验表明,超像素化的图像像素数目大幅度减少,转化后的优化模型符合图割对能量函数进行优化的要求,图割中最小割/最大流方法避开微分方程的求解,这些措施在保证轮廓形状提取效果的基础上提高提取效率。 相似文献
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肾脏医学图像分割是医学图像分析和非侵入式计算机辅助诊断系统中的关键步骤。从CT、MRI图像中分割出肾脏及肾皮质,计算其体积和皮质厚度等信息,有助于评估肾脏的功能,从而制定相应的治疗方案。根据肾脏序列图像相邻切片之间结构灰度分布的相似性,提出了一种基于图割和水平集方法的自动肾脏及肾皮质分割方法。选取皮质区域具有足够对比度和清晰度的切片为初始参考图像,使用霍夫森林算法检测肾脏区域,对前景、背景进行均值聚类以估计其灰度分布,获取图割模型能量函数,分割出肾脏整体;通过形态学处理得到相邻切片肾脏的分割候选区域,重复上述分割。以此初步分割结果作为水平集方法的初始轮廓,进一步分割得到三维的肾脏整体和肾皮质区域。实验结果表明,基于图割和水平集的肾脏分割方法能够比较准确地分割出肾脏及肾皮质。 相似文献
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基于高斯超像素的快速Graph Cuts图像分割方法 总被引:14,自引:8,他引:6
提出了一种交互式的快速图像分割方法. 该方法通过使用高斯超像素来构建Graph cuts模型以实现加速. 首先, 利用融合了边缘置信度的快速均值漂移算法, 将原始图像高效地预分割为多个具有准确边界的同质区域, 并将这些区域描述为超像素, 用于构建精简的加权图. 然后, 使用区域的彩色高斯统计对超像素进行特征描述, 并在信息论空间中对高斯距离度量进行设计. 另外, 为了准确而精炼地对先验知识进行参数化学习, 本文还使用了分量形式的期望最大化混合高斯(Component-wise expectation-maximization for Gaussian mixtures, CEMGM)算法对用户交互进行聚类. 最后, 在改进的加权图模型中应用Graph cuts方法, 获得最终的分割结果. 通过使用不同的彩色图像进行分割实验比较, 仿真结果表明本文的方法在准确性和高效性方面都具有很好的性能. 相似文献