改进的跨尺度引导滤波立体匹配算法

作为双目三维重建中的关键步骤,双目立体匹配算法完成了从平面视觉到立体视觉的转化.但如何平衡双目立体匹配算法的运行速度和精度仍然是一个棘手的问题.本文针对现有的局部立体匹配算法在弱纹理、深度不连续等特定区域匹配精度低的问题,并同时考虑到算法实时性,提出了一种改进的跨多尺度引导滤波的立体匹配算法.首先融合AD和Census变换两种代价计算方法,然后采用基于跨尺度的引导滤波进行代价聚合,在进行视差计算时通过制定一个判断准则判断图像中每一个像素点的最小聚合代价对应的视差值是否可靠,当判断对应的视差值不可靠时,对像素点构建基于梯度相似性的自适应窗口,并基于自适应窗口修正该像素点对应的视差值.最后通过视差精化得到最终的视差图.在Middlebury测试平台上对标准立体图像对的实验结果表明,与传统基于引导滤波器的立体匹配算法相比具有更高的精度.     

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.     

结合传播滤波的立体匹配算法研究

针对局部立体匹配算法在边缘处容易出现误匹配的问题,本文提出了一种结合权值传播进行代价聚合的局部立体匹配方法。首先采用基于颜色梯度的绝对差及Census方法构造了匹配代价函数;然后,引入传播滤波平滑匹配代价的同时保持视差空间图像边缘,与其他局部滤波器相比,该滤波器利用可传播的权值思想,不受传统局部算法窗口大小的影响;最后,通过左右一致性检查和无效视差值填充获得最终视差图。实验表明,该方法在Middlebury Stereo数据集上可获得精确结果,与Middlebury测试平台上的IGF、TSGO和Dog-Guided算法相比平均误差最低。     

多元线性回归引导的立体匹配算法

深度图像中视差跳变的像素点匹配一直是立体匹配的挑战性问题之一.基于引导滤波的局部立体匹配算法通过考虑匹配图像内容,可以在保持深度图像边缘的同时提高匹配精度、加快匹配速度,但引导滤波会产生图像光晕,在图像边缘区域也会引入大量的噪声.为此,将引导滤波的岭回归扩展到多元回归,提出一种基于多元线性回归的立体匹配算法.首先将引导滤波中只含图像像素值这一单变量的回归方程扩展为基于图像像素值和梯度信息等多个变量的多元回归方程,对初始代价值进行滤波聚合,并与单独进行引导滤波的匹配代价聚合值进行加权组合提高图像边缘的匹配效果;然后根据代价聚合最小值与次小值之间的相互关系定义了视差选择可信度,解决了视差选择时的歧义问题.在Middlebury测试平台进行了实验的结果表明,文中算法有效地提高深度图像中视差跳变像素点的匹配精度,降低了匹配噪声;与最新的高性能立体匹配算法相比,该算法可以以较小的计算复杂度获得高质量的视差图.     

基于融合代价和优化引导滤波的立体匹配算法

现有局部立体匹配算法与全局立体匹配算法相比,计算量更小、速度更快,能达到实时匹配的要求,但存在误匹配率较高、视差结果精度较低等问题。提出一种新的局部立体匹配算法,依据像素梯度信息、像素梯度的平均值及标准差计算多指标梯度代价,使算法对图像局部结构的表达更加全面。根据像素的灰度差异程度划分等级,提出7等级编码的精细化Census变换匹配代价,以有效识别图像信息之间的细微差异,弥补Census变换在相似纹理区域精度较低的不足。将多指标梯度代价和精细化Census变换匹配代价按一定权重进行融合,形成初始匹配代价,从而充分发挥两种代价的优越性。在代价聚合阶段,对引导滤波的线性系数进行自适应优化,解决固定参数引起图像局部过于平滑或平滑不足的问题,并使用优化后的引导滤波模型进行代价聚合,改善代价聚合的效果。使用胜者为王算法计算视差获得初始视差图,最后通过左右一致性检测和加权中值滤波进行视差优化,得到更为理想的视差图。在Middlebury V3立体评估平台上的实验结果表明,所提算法在非遮挡区域的加权平均误匹配率为15.7%,与Cens5、IGF、ISM等算法相比具有较高的精度。     

融合边缘保持与改进代价聚合的立体匹配算法

目的 立体匹配是计算机双目视觉的重要研究方向,主要分为全局匹配算法与局部匹配算法两类。传统的局部立体匹配算法计算复杂度低,可以满足实时性的需要,但是未能充分利用图像的边缘纹理信息,因此在非遮挡、视差不连续区域的匹配精度欠佳。为此,提出了融合边缘保持与改进代价聚合的立体匹配。方法 首先利用图像的边缘空间信息构建权重矩阵,与灰度差绝对值和梯度代价进行加权融合,形成新的代价计算方式,同时将边缘区域像素点的权重信息与引导滤波的正则化项相结合,并在多分辨率尺度的框架下进行代价聚合。所得结果经过视差计算,得到初始视差图,再通过左右一致性检测、加权中值滤波等视差优化步骤获得最终的视差图。结果 在Middlebury立体匹配平台上进行实验,结果表明,融合边缘权重信息对边缘处像素点的代价量进行了更加有效地区分,能够提升算法在各区域的匹配精度。其中,未加入视差优化步骤的21组扩展图像对的平均误匹配率较改进前减少3.48%,峰值信噪比提升3.57 dB,在标准4幅图中venus上经过视差优化后非遮挡区域的误匹配率仅为0.18%。结论 融合边缘保持的多尺度立体匹配算法有效提升了图像在边缘纹理处的匹配精度,进一步降低了非遮挡区域与视差不连续区域的误匹配率。     

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。     

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。     

基于图像分割的自适应窗口双目立体匹配算法研究

针对传统双目立体匹配算法采用固定窗口导致弱纹理区域匹配精度较低的问题,提出了一种基于图像分割的自适应窗口立体匹配算法.首先,采用Mean-shift算法对图像进行分割,之后对分割图像进行局部子区灰度标准差统计,在此基础上提出了一种根据纹理丰富程度进行窗口大小自适应设定的算子.基于自适应窗口大小设定,组合使用Census变换和梯度值计算匹配代价,并分别通过自适应权重代价聚合及"胜者为王"策略进行初始视差计算,最后利用左右视差一致性原则和加权中值滤波得到稠密视差图.采用提出的自适应窗口匹配算法与固定窗口匹配算法对Middlebury数据集上的标准图片进行匹配实验,实验结果表明,所提算法的平均匹配错误率为2.04％,相比对比算法,所提方法的匹配错误率分别降低了4.5％和7.9％.     

Real-time stereo using approximated joint bilateral filtering and dynamic programming

We present a stereo algorithm that is capable of estimating scene depth information with high accuracy and in real time. The key idea is to employ an adaptive cost-volume filtering stage in a dynamic programming optimization framework. The per-pixel matching costs are aggregated via a separable implementation of the bilateral filtering technique. Our separable approximation offers comparable edge-preserving filtering capability and leads to a significant reduction in computational complexity compared to the traditional 2D filter. This cost aggregation step resolves the disparity inconsistency between scanlines, which are the typical problem for conventional dynamic programming based stereo approaches. Our algorithm is driven by two design goals: real-time performance and high accuracy depth estimation. For computational efficiency, we utilize the vector processing capability and parallelism in commodity graphics hardware to speed up this aggregation process over two orders of magnitude. Over 90 million disparity evaluations per second [the number of disparity evaluations per seconds (MDE/s) corresponds to the product of the number of pixels and the disparity range and the obtained frame rate and, therefore, captures the performance of a stereo algorithm in a single number] are achieved in our current implementation. In terms of quality, quantitative evaluation using data sets with ground truth disparities shows that our approach is one of the state-of-the-art real-time stereo algorithms.     

A local stereo matching algorithm based on weighted guided image filtering for improving the generation of depth range images

Stereo matching is a challenging problem and highly accurate depth image is important in different applications. The main problem is to estimate the correspondence between two pixels in a stereo pair. To solve this problem, in the last decade, several cost aggregation methods aimed at improving the quality of stereo matching algorithms have been introduced. We propose a new cost aggregation method based on weighted guided image filtering (WGIF) for local stereo matching. The proposed algorithm solves multi-label problems in three steps. First, the cost volume is constructed using pixel-wise matching cost computation functions. Then, each slice of the cost volume is independently filtered using the WGIF, which substitutes for the smoothness term in the energy function. Finally, the disparity of any pixel is simply computed. The WGIF uses local weights based on a variance window of pixels in a guidance image for cost volume filtering. Experimental results using Middlebury stereo benchmark verify that the proposed method is effective due to a high quality cost volume filter.     

基于特征点界标过滤的时间序列模式匹配方法

动态时间弯曲距离能度量不等长的时间序列、且具有较高的匹配精度,因此广泛应用在时间序列模式匹配中。但其计算复杂度较高,制约了在大规模数据集上的应用。为了实现时间序列模式度量结果和计算复杂度的平衡,提出一种基于特征点界标过滤的时间序列模式匹配方法。首先,提出一种特征点界标过滤的特征提取方法,保留时间序列主要特征,压缩时间维度;然后,利用动态时间弯曲距离对特征序列进行相似性度量;最后,在应用数据集上对所提方法进行有效性验证。实验结果表明,所提方法在保证高精度的前提下,能有效降低计算复杂度。     

卡尔曼滤波在动态汽车衡称量中的应用

为了适应动态汽车衡称重精度的要求,本文通过分析干扰因素,提取出真实的轴重信号,将汽车质量信号分成两部分进行分析建模,应用卡尔曼滤波作为信息处理器,得到较准确的真实信号。在实际测试中通过加载砝码,得到了较准确的实验数据,与其AD值的平均值进行对比。结果表明:该方法提高了动态称重的精度,实现了动态精度在国标范围中。     

基于ARMA建模的MEMS陀螺随机误差补偿改进算法研究

基于MEMS技术生产的MEMS器件,具有体积小、重量轻、成本低、耐冲击性、高可靠性等特点,它被广泛应用于动态水平测量装置当中。但是由于外界环境的干扰,MEMS器件的测量精度一直难以达到实际应用水平。分析了在动态水平测量当中影响MEMS器件测量精度的各种因素之后,提出了一种基于ARMA模型的针对MEMS陀螺器件随机误差补偿的改进型算法。以某型号的陀螺的随机误差为研究对象进行实验验证,结果表明,MEMS陀螺的测量精度在滤波之后有了明显的提高。经过改进后的卡尔曼滤波器和引入自适应渐消因子的卡尔曼滤波器,在静态环境下,它们的误差标准差分别降为原始误差的3.75%和4.8%,动态环境下的滤波精度也得到有效提高。证明该方法是可行的和有效的,具有较大的工程实践意义。     

基于立体匹配的低纹理图像重构算法

针对立体匹配中低纹理区域容易产生误匹配及传统动态规划固有的条纹问题,提出一种改进的基于双目立体视觉的低纹理图像三维重构算法。该算法首先基于像素间相似度和像素自身特异性计算匹配代价并引入一种自适应多边形支撑区域聚集匹配度。然后采用一种全局意义的简单树形动态规划进行逐点匹配。最后基于左右一致性准则运用一种简单有效的视差校正方法消除误匹配得到最终视差图。实验证明将算法运用于实拍低纹理灰度图像的匹配,得到轮廓光滑清晰的三维点云,说明该方法的适用性。