区域立体匹配算法的实现及改进

为了精确地建立两幅图像的匹配基元之间的对应关系,解决区域匹配算法计算量大等缺点,给出了一种区域立体匹配算法的实现及改进方法。将图像进行外极线校正,并在此基础上,采用一种结合隐含约束条件和唯一性约束条件的单向匹配算法（SMP算法）完成初次匹配及初次去除伪匹配;然后采用一种伪极线约束条件,对得到的匹配对进行二次去除伪匹配;最后,对得到的视差图进行插值运算。与SMP算法相比,本文算法的匹配精度提高了10％左右。另外,在匹配过程中,通过利用Box滤波加速方法,减少了计算匹配窗口相似性的复杂度,程序运行时间比BM算法缩短了50％。结果表明,改进后的算法提高了精度且能满足系统对实时性的要求。     

一种基于相位的立体匹配算法

立体匹配是立体视觉中最为关键的一步,对立体视觉具有举足轻重的作用.为了能快速地进行立体匹配,该文结合极线约束和同一点相位相同特性,提出了一种新的基于相位的立体匹配算法.该方法首先根据极线约束确定对应点所在极线,再根据四步相移法得到图像的包裹相位,然后根据合成频率的相位展开方法提取相位,最后在该极线上找到相位相同的对应点.实验证明,与传统的极线最小距离方法相比,大大提高了匹配速度.实验结果验证了算法的有效性.     

基于图像校正与灰度相关性的立体匹配算法研究

立体匹配是双目视觉系统中必不可少的环节,对特征点进行匹配求解过程复杂,而且误匹配率较高。外极线约束为立体匹配提供了便利条件,但由于实际系统中的外极线是弯曲的,使得沿外极线进行同名点搜索不仅非常耗时,而且计算过程受噪声影响大。给出一种基于图像校正与灰度相关性的立体匹配算法。首先采用图像校正方法将弯曲的外极线变为相互平行的水平外极线,简化了外极线的求取过程;再利用灰度相关性算法对同名点进行匹配。实验结果验证了本文方法的准确性和稳定性。     

基于极线校正的快速相位立体匹配

基于双目结构的投影栅相位法利用相位值建立左右图像对应点匹配关系,但传统相位立体匹配方法匹配速度较慢,因此本文提出了一种基于极线校正的相位立体匹配方法来提高相位立体匹配速度。首先,通过极线校正算法将双目立体视觉几何结构转换成极线标准几何结构,即左图中任意一点在右图的极线是与该点纵坐标相同的水平直线。然后,在对左右相位图进行极线校正的基础上,给出了改进的相位立体匹配方法步骤。最后,通过对实物进行三维重建,分析比较了传统相位立体匹配方法与改进方法的性能。实验结果表明,与传统方法相比,改进的方法将匹配时间缩短了63%,能够满足工业应用对测量速度的要求。     

立体视觉中的图像立体匹配方法

图像立体匹配是立体视觉的核心技术,在三维重建、视觉测量及目标识别等领域中得到了广泛的研究和应用.根据立体匹配技术特点,图像立体匹配可分为三大类:局部立体匹配、全局立体匹配和半全局立体匹配.着重介绍了前两大类中典型的图像立体匹配方法.对各种图像立体匹配方法的匹配算法进行了分析研究,并对图像立体匹配方法的发展提出了一些建议.     

基于编码光栅和外极线约束的曲面匹配算法研究

提出了一种新的基于编码光栅和外极线约束的三维曲面匹配算法,该算法有效解决了立体视觉中的图像匹配问题,即左右图像光栅条纹的对应关系确定问题。另外,采用外极线约束将可能的候选点限制在直线分布,即将查找范围由二维降为一维。这种算法极大地减小了图像匹配的运算量,同时减小了错误匹配的概率。实验表明,采用编码光栅投影与外极线约束的视觉测量能够准确有效地匹配出自由曲面的三维立体轮廓。     

双目CCD结构光三维测量系统中的立体匹配

在立体视觉中,比较了几种常见立体匹配方法,并针对存在的问题,提出了多种方法融于一体的高效立体匹配方法.首先将计算机构造的用于解相的光栅由投影仪投射到物体上,再将计算机构造的一系列黑白相间的编码光栅也由投影仪投射到物体上;然后将畸变栅线图像由摄像机采集到计算机中,用解相光栅进行解相得到折叠在[-π,π]区间内的相主值,用所述结构光编码方法进行相展开得到相位的周期,二者相加得到真实相位值.利用插值算法将具有相同相位的点拟合成连续曲线,从而实现了两幅CCD图像相同相位曲线的匹配,再根据外极约束条件,得到两幅图像点的匹配.在反向工程中,用该方法对电话接线筒进行三维测量,实验验证了该方法进行立体匹配的高效性和准确性.     

基于Snake模型的特定人脸三维重建方法

以双目立体视觉为基础,构建一种特定人脸重建系统,提出基于Snake模型的特定人脸三维重建方法,利用已标定的摄像机拍摄立体图像对,采用肤色检测得到人脸区域。在对立体图像对进行摄像机畸变校正、立体图像对的外极线对齐、人脸区域选择及归一化等预处理后,采用金字塔结构相关匹配算法,在误匹配点数与精度两者之间达到较好的平衡。针对人脸提出能量最小化方程,考虑顺序匹配约束、连续性约束、曲线上各点曲率的估计和相关性约束条件,大大提高视差提取的正确率,解决了立体视觉中立体匹配的难点,成功地恢复出人脸的三维数据,实现特定人脸的重建。试验结果表明：基于Snake模型的视差抽取,并经过光顺处理和纹理映射后,除了脸部部分边缘存在一些变形外,主体部分的重建效果真实感强。该算法不需要结构光等设备,基本不需要人工干预,就能恢复出特定人脸的三维数据,效果好,实用性强。     

利用平面约束的月球车立体匹配

为了满足月球车视觉系统检测障碍物的时效性和可靠性需求,提出了一种基于平面约束和自适应惩罚参数的半全局立体匹配算法。首先,对极线校正后的两幅图像进行SIFT特征点提取与匹配,同时提取边缘特征;然后,利用匹配的SIFT特征点拟合空间平面,并根据平面估计左右图像所有像素点的视差搜索范围;最后,基于传统的半全局匹配算法,采用自适应惩罚参数对左右图像进行立体匹配。实验结果表明:所提出的算法有效地降低了计算复杂度,其计算复杂度只有传统方法的19.9%,对于视差不连续区域以及遮挡区域都能够获得正确的匹配结果。较传统半全局匹配方法无论在速度还是匹配精度上都得到明显提高,为立体匹配的实际应用奠定了基础。     

挖掘机器人双目视觉系统标定方法与立体匹配

在挖掘机器人视觉系统实现中,摄像机标定、特征提取、立体匹配是关键环节,而立体匹配又是视觉系统中最复杂、最重要的步骤。首先分析了通用双目立体视觉模型及平行双目立体视觉模型,对挖掘机器人平行双目立体视觉系统测量方法及参数标定进行了研究。结合基于特征的匹配方法,通过对左、右图像角点的提取,实现了基于极线几何约束的特征点匹配。通过对铲斗图像匹配实验,验证了该方法能满足挖掘机器人视觉系统要求。     

利用平面约束的月球车立体匹配方法

为了满足月球车视觉系统对检测障碍物检测的时效性和可靠性的需求,提出了一种基于平面约束和自适应惩罚参数的半全局立体匹配算法。首先,对极线校正后的两幅图像进行SIFT特征点提取与匹配,同时提取边缘特征;然后,利用匹配的SIFT特征点拟合空间平面,并根据平面估计左右图像所有像素点的视差搜索范围;最后,基于传统的半全局匹配算法,采用自适应惩罚参数的策略对左右图像进行立体匹配。实验结果表明：所提出的算法有效地降低了计算复杂度,其计算复杂度只有传统方法的19.9%,对于视差不连续区域以及遮挡区域都能够获得正确的匹配结果。较传统半全局匹配方法无论在速度还是匹配精度上都得到明显提高,为对立体匹配的实际应用奠定了基础。     

基于线性生长的区域立体匹配算法研究

图像的区域立体匹配是立体视觉中的重点研究课题之一,实时可靠应用的关键在于视差图的可靠性和计算复杂度.提出了一种基于线性生长的区域立体匹配算法,实现从立体图像对中提取深度信息,获得更可靠视差图的方法.该算法包括根点选择和区域生长2个部分,获得视差图的计算时间短,利用滤波可以提高视差图的可靠度.最后对此算法生成的结果进行了比较分析.     

基于粘性目标约束和外极约束的自由曲面三维轮廓术

准确地获取实体的三维信息一直是精密测试，CAD／CAM，机器人导向等领域的重要课题，本文提出了一种新的基于粘性目标约束和外极约束的自由曲面立体视觉测量方法，这种方法有效解决了立体视觉中的图像匹配问题，外极约束将可能的侯选点限制于直线分布，引入粘性目标用以确定光栅条纹的级次，这种方法极大地减小图像匹配的运算量，同时减小了错误匹配的概率，实现表明，采用光栅投影主动视觉传感器能高效准确地测量自由曲面的三维轮廓。     

基于行列双向约束的动态规划立体匹配算法

为了克服传统的动态规划立体匹配算法会产生明显条纹状瑕疵的缺陷,提出一种同时考虑行列双向约束的动态规划立体匹配算法。该算法首先利用扫描线信息中所包含的视差不连续性和遮挡现象构造出一种新的全局能量代价函数;然后进一步设计了基于此能量代价函数的全局优化策略,在保证扫描线行方向上视差平滑性的基础上,解决了扫描线列方向上的视差不连续性问题;最后通过动态规划寻找最优路径来获得匹配点和遮挡点的视差,从而得到稠密视差图。实验结果表明,所提出的算法不但能够有效消除视差图中的条纹状瑕疵,而且在匹配精度上能够取得较好的效果。     

基于 FPGA 的三目半全局匹配算法设计与实现

三目立体视觉系统能够克服双目立体视觉系统存在的遮挡等问题,进一步提高立体视觉系统测量精度。 然而增加传感 器数量会导致匹配算法计算量增大,影响系统实时性,从而限制三目立体视觉系统在各领域的实际应用。 为此,本文提出一种 三目半全局立体匹配算法及其硬件计算框架。 首先,在对三目立体视觉系统基本模型深入分析的基础上,提出一种硬件友好的 半全局匹配算法。 随后,根据 FPGA 硬件并行化计算和流水线处理的特点,对片上系统整体框架及各计算模块结构进行设计。 最后,基于 Zynq-7000 SoC FPGA 搭建一套完整硬件实验系统进行算法实现,分别使用数据集图像和真实场景图像对本文算法 进行评估。 实验结果表明,本文算法与传统双目半全局匹配算法相比,有效像素填充率提高 17. 31% ,错误率降低 13. 06% ,在真 实场景下可实现 60 fps 实时立体匹配,能够满足各类应用场景的实际需求。     

一种改进的快速立体匹配算法

提出了一种改进的快速立体匹配算法。对于双目视觉系统采集的2幅图像,首先采用区域匹配算法进行初始快速立体匹配,再采用左右一致性检验剔除误匹配点,得到立体匹配的初始视差图。然后将初始视差作为图割法构图的限制条件,对初始视差图进行二值分割。最后对分割获得的前景区域和背景区域施加不同的限制,并通过修正能量函数,使构图网络大大减小,从而进一步提高了匹配速度。试验结果表明,该算法既提高了立体匹配速度,又保证了匹配精度。     

几何约束等价性及等价迭代研究

针对几何约束系统中不可构造的柔性复合顶点的求解问题,引入等价约束,分裂部分约束以打破柔性复合顶点的强耦合性,形成只包含简单顶点的求解序列。基于等价约束的性质和结构拓扑,研究了求解序列顶点存在与不存在实数解情况下,雅可比矩阵的求解方法,从而以少量分裂约束方程组对等价约束变量的等价迭代,或者柔性复合顶点的局部迭代,取代柔性复合顶点的整体数值迭代求解,降低迭代的维数,算法实现于几何约束求解引擎CBA(constraint broadcast automa-tion)中。     

基于极曲线几何和支持邻域的鱼眼图像立体匹配

提出了一种基于极曲线几何和变支持邻域的立体匹配算法来解决鱼眼立体视觉中图像变形导致的极曲线求取和匹配代价计算问题。首先,对鱼眼相机进行标定并获取相机的相关参数;针对鱼眼镜头的畸变问题,根据鱼眼镜头的优化投影模型推导出系统的极曲线方程,并利用得到的极线方程确定对应点的搜索范围。然后,根据同源像点在左右图像上的位置关系确定各中心像素点的支持邻域,并计算出不同视差条件下该支持邻域在另一幅图像上的对应支持邻域,利用获取的支持邻域计算出各点的匹配代价。最后,利用WTA(Winner Takes All)策略选取最佳匹配点得到最终的匹配结果。基于提出的极曲线和支持邻域对两组鱼眼图像进行了匹配实验并与传统方法进行了实验对比,结果表明:提出的方法的匹配准确度比传统方法分别提高了4.03%和4.64%。实验结果验证了极曲线的应用加快了匹配速度并减少了误匹配;支持邻域的使用使其对匹配代价计算的准确度优于传统方法。该算法满足了鱼眼图像立体匹配对信息获取速度、准确度和数量的要求。