基于改进Census变换的多特性立体匹配算法

针对当前立体匹配算法存在的匹配准确率低，难以达到实用的高精度水平的问题，提出了一种基于改良的Census变换与色彩信息和梯度测度相结合的多特性立体匹配算法，实现高精度的双目立体匹配。算法首先在初始代价匹配阶段，将改进的Census变换、色彩和梯度测度赋权求和得出可靠的初始匹配代价；在聚合阶段，采取高效快捷的最小生成树聚合，获得匹配代价矩阵；最后根据胜者为王法则得到初始视差图，并引入左右一致性检测等策略优化视差图，获得高精度的视差图，实验阶段对源自Middlebury上的标准测试图进行测试验证，实验结果表明，经本文算法处理得到的15组测试数据集的视差图在非遮挡区域的平均误匹配率为6.81%，算法实时响应性优良。     

邻域相关信息的改进Census变换立体匹配算法

针对传统Census变换在视差不连续区域和噪声干扰情况下误匹配率较高的情况,提出了一种利用邻域相关信息的改进Census变换立体匹配算法。根据邻域像素的相关信息,将传统的Census变换中像素与邻域像素的差异应用2位信息表示,使变换后的图像在视差不连续区域的信息表示更为丰富,同时减少噪声对匹配质量的影响。通过并行化自适应匹配代价聚合、亚像素插值、左右一致性约束、遮挡区插值,最终得到了稠密视差图。经Middlebury立体图片测试表明,该算法结构简单,复杂度低,具有较高的鲁棒性,有效地提高了匹配精度。     

基于Census变换的自适应权值Hamming距离立体匹配算法

传统的Census+Hamming距离立体匹配算法往往由于将邻域像素等同对待,从而缺少足够的匹配信息,造成较高的误匹配率。对此提出了一种自适用加权的Hamming距离算法,通过引入邻域像素空间距离,使在距离测算时将邻域像素分等级计算,丰富了匹配图像的信息。并且使用梯度图像像素之间的距离作为聚合代价计算的权值,实验证明其对于噪声有一定的抗干扰性,并且能够很好地反映纹理等信息,同时引入稀疏聚合窗口来减少算法的复杂度。最后进行亚像素插值增大匹配的正确性。通过对比试验证明,此算法不仅能够提高匹配的准确性和抗干扰性,还能减少算法的复杂度,适用于实时的立体匹配。     

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...     

一种新颖的自适应权重Census变换立体匹配算法

针对当前Census变换立体匹配算法深度不连续区域匹配精度低的缺陷,提出了一种新颖的自适应权重的Census变换立体匹配算法。在Census变换阶段计算变换窗口中心点上下左右四个像素的均值,得到中心点与该均值的差的绝对值,通过判断该绝对值的大小来确定中心点灰度值;为了有区别地对待窗口内各像素点,引入自适应权重,通过线性分段型函数计算自适应权值。在代价聚合阶段同样引入自适应权重并采用变化的聚合窗口,通过聚合窗口中心点和其左右两点的梯度值来确定聚合窗口的大小。实验结果表明,算法的匹配效果优于目前的Census变换立体匹配算法,在深度不连续区域匹配效果显著改善,而且没有明显降低实时性和增加硬件实现的难度。     

一种基于Walsh变换的立体匹配基元

提出了一种以Walsh变换系数作为匹配基元的双目立体匹配方法。通过Walsh正交变换核对图像，变换得到Walsh系数，图像的特征被嵌入到该系数中，费用函数采用了Walsh变换系数作为匹配基元，而不是采用传统的像素灰度值。该文给出了算法的费用函数、匹配过程中相关的数据和最后的视差图。试验结果表明，将Walsh 系数作为一种匹配基元的方法是可行和有效的。     

基于双目视觉的深度图立体匹配算法研究改进

双目立体视觉可以直接模仿人眼与人类视觉的立体感知过程,是计算机视觉研究的核心课题之一。文章主要针对图像的立体匹配算法研究,对区域相关算法进行了分析。在传统的NCC基本灰度相关度测度函数的基础上,将动态规划优化理论引入到匹配中,提高了匹配的速度和准确度。实验表明,本文算法能够满足目标跟踪试验要求,具有重要的理论意义和较高的实用价值。     

基于免疫算法的立体匹配

立体匹配是立体视觉中的关键问题,提出了基于免疫算法的多分辨率立体匹配方法,为了提高匹配的准确性,同时利用和图象的灰度和梯信息进行匹配,并给出了匹配的准则函数;将免疫算法用于该问题的求解,以避免局部最优;实验结果证明了该方法的有效性。     

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...     

基于秩空间的二次立体匹配

提出了一种基于秩空间的区域立体匹配算法。首先对立体图像进行秩（rank）变换,将图像从灰度空间变换到秩空间,消除因噪声和两个摄像机参数不一致产生的干扰,再根据自然视频序列每幅图像多数景物景深变化不大的事实,把视差分解为全局视差与局部视差之和,在秩空间进行二次立体匹配：先在最大窗口内估计全局视差,然后在这个最大窗口内采用块匹配方式进行二次匹配求各点的实际视差。该二次立体匹配算法有效地消除了误匹配,提高正确匹配率。实验结果证明,提出的算法优于传统的基于区域的立体匹配方法。     

Joint view synthesis and disparity refinement for stereo matching

Typical stereo algorithms treat disparity estimation and view synthesis as two sequential procedures. In this paper, we consider stereo matching and view synthesis as two complementary components, and present a novel iterative refinement model for joint view synthesis and disparity refinement. To achieve the mutual promotion between view synthesis and disparity refinement, we apply two key strategies, disparity maps fusion and disparity-assisted plane sweep-based rendering (DAPSR). On the one hand, the disparity maps fusion strategy is applied to generate disparity map from synthesized view and input views. This strategy is able to detect and counteract disparity errors caused by potential artifacts from synthesized view. On the other hand, the DAPSR is used for view synthesis and updating, and is able to weaken the interpolation errors caused by outliers in the disparity maps. Experiments onMiddlebury benchmarks demonstrate that by introducing the synthesized view, disparity errors due to large occluded region and large baseline are eliminated effectively and the synthesis quality is greatly improved.     

彩色图像非参数变换立体匹配研究

将非参数Rank变换引用到彩色图像的立体配算法中,采用绝对值指数方法来计算像素的颜色相似性,对彩色图像进行一种分等级的改进Rank变换,将彩色图像转变了一个整数矩阵,然后建立一种新的匹配测度,同时加入色差梯度约束进行匹配。通过对比实验,表明这种新的匹配基元进行匹配,与直接采用灰度特征作为匹配基元的算法相比,有更好的抗噪性和匹配准确性。     

Local algorithms on dense two-frame stereo matching

Stereo matching is a fundamental and crucial problem in computer vision. In the last decades, many researchers have been working on it and made great progress. Generally stereo algorithms can be classified into local methods and global methods. In this paper, the challenges of stereo matching are first introduced, and then we focus on local approaches which have simpler structures and higher efficiency than global ones. Local algorithms generally perform four steps: cost computation, cost aggregation, disparity computation and disparity refinement. Every step is deeply investigated, and most work focuses on cost aggregation. We studied most of the classical local methods and divide them into several classes. The classification well illustrates the development history of local stereo correspondence and shows the essence of local matching along with its important and difficult points. At the end we give the future development trend of local methods.     

一种快速立体视觉边缘匹配算法

提出了一种立体视觉边缘匹配快速算法。通过小波变换,得到了图像的边缘和边缘幅角 并定义了边缘幅角约束。由视差梯度的分布密度函数,导出了左图像连续边缘上相邻两点在右图像 中的对应点的坐标间的相互约束关系,从而限定了右图像中匹配点的搜索范围。最后给出了基于视 差梯度约束和边缘幅角约束的快速边缘匹配算法。     

基于分级置信度传播的立体匹配新方法

针对当前全局立体匹配算法效率低下以及在遮挡区域难以准确匹配的问题,提出了一种高效的基于分层置信度传播的立体匹配新方法。该方法首先采用高效局部匹配获得初 始匹配代价,并根据初始匹配的结果检测遮挡和误匹配像素;其次,使用平面化估计的结果对初始代价进行了修正,改善了遮挡区域的匹配效果;最后使用改进的分层置信度传播 快速估计最小化能量,降低了低纹理区域的误匹配,提高了整体的平滑度。实验结果表明,该方法在精度和速度上具有较高的性能。