多特征融合和自适应聚合的立体匹配算法研究

针对局部立体匹配在光照失真和弱纹理区域匹配精度低的问题,提出了一种多特征融合的代价计算和自适应十字窗口聚合的立体匹配算法。引入HSV颜色空间分量,结合改进后的Census变换和梯度信息作为匹配代价计算方法,排除了视差边界异常值的影响,增强了算法对光照失真的稳健性;提出了基于梯度信息和可变颜色阈值的自适应窗口代价聚合方法,提高了在弱纹理区域的匹配精度;通过视差计算和多步骤的视差精细得到了最终的视差结果。实验结果表明,所提算法较AD-Census算法在无光照失真条件下误匹配减少了3.24%,能有效解决视差边界和弱纹理区域错误匹配的问题,对光照失真稳健性好且能有效抑制噪声干扰。     

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.     

多尺度融合的立体匹配算法

针对局部立体匹配方法存在的匹配窗口大小选择困难、弱纹理或高光区域立体匹配精度较低等问题,文中结合卷积神经网络(CNN)与图像金字塔方法,提出多尺度融合的立体匹配算法.训练CNN,用于自动学习待匹配图像对的图像特征,完成匹配代价计算.构建图像金字塔,对待匹配图像对进行多尺度表达.构建弱纹理区域模板,将各层待匹配图像划分为弱纹理区域和丰富纹理区域,将弱纹理区域图像变换成小尺度图像进行匹配度计算,降低弱纹理图像的误匹配率.在变换回大尺度图像时与丰富纹理区域匹配结果融合,保持匹配精度.在KITTI 数据集上的实验表明,文中算法具有较好的图像匹配效果.     

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。     

融合灰色尺度的代价聚合的立体匹配

由粗略到精细,分层策略和跨尺度的代价聚合在一定程度上有效地扩展了代价聚集并且能够生成高精度的视差图.这类方法致力于在弱纹理区域找到正确的匹配点从而提高匹配率.然而,这类方法必须以多尺度为前提,通常需要借助图像金字塔.另外,误差的传播以及薄壁结构的复原不理想限制了它们的应用.针对弱纹理匹配的问题,提出了一种通用的融合灰色尺度的代价聚合的立体匹配框架.鉴于高斯滤波后的灰度图像能够更好地表示匹配图像对中的弱纹理区域,该代价聚合融合了灰度图像的代价聚合.同时,算法不需要降采样以及建立图像金字塔,这加快了聚合速度.此外,还引入了引导图像滤波和快速加权中值滤波,用于代价聚合和视差求精.同时,在进行视差选择时,为了避免WTA（winner-take-all）带来的歧义,利用代价聚合后最小值和次小值之间的相互关系来确定最后的视差值.最终,在Middlebury测试平台上的实验结果表明：融合灰色尺度的代价聚合的立体匹配能够有效地提高视差的精度.     

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。     

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。     

基于控制点和RGB向量差联合梯度Census变换的立体匹配算法

为了解决立体匹配算法在弱纹理区域及边界区域匹配精度较低的问题,文中提出基于控制点和RGB向量差联合梯度Census变换的立体匹配算法.首先,使用基于动态时间归整的行匹配算法,寻找最优匹配路径,经过扭曲对齐选取匹配特征点作为控制点.再使用基于RGB向量差代价联合基于梯度Census变换代价作为非控制点的匹配代价,基于梯度...     

基于分割稳健而快速的局部立体匹配及医学应用

为了快速消除双目立体匹配的歧义性,提出一种基于局部信息和分割、快速高效的两步立体匹配算法.首先分割彩色立体图像对,并基于改进的Geman-McClure函数得到初始匹配成本;在水平、垂直双方向上采用分割自适应权重方法,消除匹配特征的相似歧义,计算鲁棒匹配代价,择优选取初始视差.为了最优地分配遮挡等歧义区域,采用贪婪策略估计视差,包括不可靠视差检测、基于分割窄遮挡处理、基于极线最小二乘填充及基于映射的视差组合.实验结果表明,该算法结构简单、计算快速高效,能有效地消除匹配歧义,得到分段平滑、精度高的稠密视差图;可在临床医学疾病诊断应用中自动地为计算机辅助诊断系统提供可靠深度信息感知.     

基于自适应权重的改进Census立体匹配算法

针对传统Census算法对噪声敏感且在弱纹理区域匹配精度低的不足,提出一种基于自适应权重的改进算法。在代价计算阶段,通过空间相似度加权计算得到参考像素值,设定阈值限定参考值与中心点像素的差异,使算法能够判断中心点是否发生突变并自适应选择中心参考像素值。在代价聚合阶段,引入多尺度聚合策略,将引导滤波作为代价聚合核函数,加入正则化约束保持代价聚合时尺度间的一致性。在视差计算阶段,通过胜者通吃法得到初始视差图。在视差优化阶段,对初始视差图做误匹配点检测及左右一致性检测,并对遮挡区域进行像素填充得到最终的视差图。基于Middlebury标准图的实验结果表明,该算法平均误匹配率为5.81%,对比于传统Census算法抗干扰性提升显著,并能在平均误匹配率表现上达到主流经典算法的性能水准。     

基于中心点的指纹细节结构匹配算法

指纹细节匹配算法是自动指纹识别系统(AFIS)中一项关键的任务,目前存在大量的研 究和算法.依据算法是否依赖中心点,指纹细节点匹配算法可以分为两类:基于中心点的匹配算 法和非中心点匹配算法.大多数非中心点匹配算法都非常耗时,因此不适合在线应用.而基于中 心点方法的效率相对较高,但是这类算法极度依赖于中心点的定位精度.在本文中,提出了一种 全新的基于中心点的指纹细节结构匹配算法,该算法综合了基于中心点匹配算法和非中心点匹 配算法的优点,同时又避免了二者的缺点.首先利用中心点检测算法获得中心点的位置,然后在 中心区域定义了一些局部的结构,同时利用这些局部结构寻找指纹细节的对应点,并通过对应点 和中心点的相对关系来确认这些对应细节点.其次利用这些细节对应点匹配全局的细节信息,最 后,利用匹配细节的全局距离和距离方差来判决最终匹配结果.实验结果表明,算法的匹配效果 非常好,同时匹配效率较高,非常适合在线指纹识别系统的应用.     

刚体碎块的断裂面匹配

目的 刚体碎块匹配已经在考古、生物工程以及遥感数据处理等领域得到了较为广泛的应用,为了进一步提高碎块匹配的精度、速度和算法的抗噪性,提出一种先粗配再细配的刚体碎块匹配方法。方法 首先采用基于显著性区域的碎块断裂面匹配方法实现碎块的粗匹配,然后通过加入高斯概率模型、角度约束和动态迭代系数的方式来改进迭代最近点（ICP）算法,并采用该算法来实现两个刚体碎块断裂面的细匹配,从而完成两个碎块的最终精确匹配。结果 通过分别对公共碎块数据集和带有噪声的秦俑碎块数据模型的匹配实验结果表明,与ICP（iterative closest point）算法和概率迭代最近点（PICP）算法相比,提出的改进ICP算法在精度方面分别提高了约50%和15%,在速度方面分别提高了约65%和50%,是一种精度更高、速度更快、抗噪性更强的点集匹配算法。结论 该方法不仅能够实现公共碎块数据集的完美匹配,而且对于秦俑这种特殊的刚体碎块也具有良好的匹配效果,会有更加广阔的应用领域和发展前景。     

基于Edmonds-Karp算法的输入排队调度

输入排队Crossbar调度算法是以获得交换机的输入端口和输出端口最大匹配,从而得到高吞吐量为目的.因而在调度算法理论研究中把应用了二部图最大匹配的Maximum Size Matching和 Maximum Weight Matching算法作为目前各种调度算法性能评价标准.Edmonds-Karp算法是图论中求解网络最大流的经典算法之一.该文介绍了如何使用Edmonds-Karp算法求解二部图的最大匹配问题,并且应用算法于输入排队调度算法仿真中,得出经典MSM和MWM算法的性能仿真曲线,为进一步研究调度算法打下了理论基础.     

基于几何不变量的直线匹配方法

针对目前直线匹配算法大多基于直线段支持区域的几何特性、灰度特性,但这些特性又极易受外界因素干扰造成匹配失败的情况,提出了基于直线几何不变量的匹配方法,该方法在无任何已知条件的情况下,运用叉积符号、点的线束交比不变量进行直线匹配。对于各个视点图像,采用Hough变换提取直线间交点集,再采用Graham扫描法构造一个最小的凸包,并通过匹配凸包顶点的交比序列来建立点与点的对应关系,选取其中一个对应关系完成直线的匹配。实验结果表明,该方法鲁棒性较好,具有广泛的应用性。     

残冰检测中飞机图像特征点精确提取算法

传统角点检测算法无法精确提取感兴趣的特征点。为此,提出一种新的特征点提取算法。通过曲率角点检测算法提取飞机图像的特征点,并作为待匹配图像,采用像素相关性匹配算法进行特征点提取,利用飞机机身固定结构约束匹配算法去除误匹配对。实验结果表明,该算法具有较好的适应性,能够精确提取特征点。     

Line segment matching for 3D computer vision using a new iteration scheme

A new iteration scheme is proposed to solve the line segment matching problem in stereo vision analysis. A match function which directly reflects the requirements of the epipolar and disparity constraints is proposed for line segment matching. The information contained in the match function is used to determine line segment correspondences indirectly. After a match network is established according to the match function values, a new iteration algorithm is employed to tune the strengths of the match links in the match network so that the match network can converge to a stable state. No explicit compatibility coefficient need be defined for computing the support function values in the iterations, resulting in a faster computation speed than those of conventional relaxation matching techniques. The inherent anti-symmetric characteristic of relaxation matching for the image correspondence problem is also avoided naturally. The experimental results show that the proposed iteration scheme is effective and suitable for matching line segments even when images are complicated.     

基于SIFT算法的无人机影像快速匹配

为使尺度不变特征转换算法更适合无人机影像的匹配,对该算法及其匹配策略进行探讨。对不同尺度下的影像匹配情况进行分析比较,发现减少尺度的影像匹配可缩短计算时间,但结果精度并没有降低。提出粗匹配加分块匹配的影像匹配策略,通过实验证明该策略较整体匹配能提高正确匹配点对的获取效率。     

基于断裂结构线匹配模型的大破损区域图像修复算法

针 对现阶段含有复杂结构信息的大破损区域图像修复算法中存在的断裂结构线连接错误、连接不平滑的问题,提出一种基于断裂结构线匹配模型的大破损区域图像修复算法。首先,深入分析了影响断裂结构线匹配度计算的因子,并根据这些影响因子的重要程度赋予不同权重值,在此基础上构造了一种断裂结构线匹配模型以得到相应的断裂结构线匹配对;然后,在这些断裂结构线匹配对的基础上拟合出光滑结构线,并将大的破损区域划分为了不同的子区域;最后,使用块匹配算法对破损子区域进行像素填充。在进行的6组对比实验中,所提算法在处理含有丰富结构信息的大破损区域边缘时,能够准确地对断裂结构线进行配对并且能在配对结果的指导下平滑连接断裂结构线,修复后的图像视觉效果明显比改进后的Criminisi算法、Hays算法以及IIPBDR算法得到的效果好。     

基于卡尔曼滤波与感知哈希技术的模板匹配跟踪算法

为解决传统模板匹配跟踪算法计算复杂度高且在目标形变、光照变化、遮挡等情况下容易发生跟踪漂移的问题,本文提出一种融合卡尔曼滤波、图像感知哈希与模板匹配的跟踪算法。本算法采用感知哈希技术提取目标的哈希值作为模板进行匹配,采用卡尔曼滤波预测下一帧中候选目标的搜索区域,然后,结合模板的哈希序值和目标位置变化信息设计新的匹配准则进行模板匹配,最后根据匹配结果,采用自适应模板更新策略和跟踪策略对目标进行跟踪。试验结果表明,本算法在目标形变、光照变化以及遮挡情况下具有一定的鲁棒性,且能满足实时跟踪的要求。     

基于结构相似的RANSAC改进算法

为了减少传统RANSAC（Random Sample Consensus,随机抽样一致性）算法的迭代次数和运行时间,提高算法的速度和精度,提出了一种基于结构相似的RANSAC改进算法。采用BRISK（Binary Robust Invariant Scalable Keypoints）算法提取和描述二进制特征点,用Hamming距离进行特征匹配,获得初始匹配点集,利用结构相似约束剔除误匹配点,得到新的匹配点集,用新的点集作为RANSAC的输入,求出变换矩阵。该算法在初始匹配后进行了匹配点提纯,能快速求得变换模型。实验证明该算法迭代次数和运行时间比传统RANSAC算法明显减少,因此改进的算法在速度和精度上优于传统的RANSAC算法。