半全局立体匹配算法的改进研究

针对半全局立体匹配中单一 Census 精度不足且边缘区域视差效果较差的问题,提出一种基于颜色差信息 BTCensus 和加入分割约束的半全局匹配算法。首先该算法采用联合三通道 BT 算法和 Census 变换的计算方式实现代价计算,缓解重复纹理歧义并提高不连续区域配精度;同时将图像分割得到的场景信息作为约束对代价聚合函数进行改进,保证割块内部的纹理平滑,提高边界纹理区域的匹配精度;最后引入图像分割信息进行分步中值滤波,平滑视差图。实验表明,该算法在重复纹理区域、视差不连续区域和弱纹理区域都取得了较好的视差效果,可获得高匹配率的视差图。     

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。     

基于动态规划的分层立体匹配算法研究

动态规划是双目立体匹配的经典算法,针对控制点动态规划算法易产生横向条纹以及立体匹配普遍的边缘性和弱纹理区域问题,提出一种基于金字塔分层双向动态规划的改进立体匹配算法。该算法将分层模型加入传统动态规划方法,以低像素层级为高像素层级提供控制点集,并在匹配代价计算中采用一种自适应相关性测度函数,加以匹配代价滤波,提高算法精确度及实时性并获取高精度视差图。以Middlebury标准库中的图片以及实拍图片作为实验对象,实验表明所提出的方法具有较好的性能。     

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.     

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。     

采用多级动态规划实现立体匹配

动态规划算法是立体匹配中比较流行的一种全局优化方法,然而传统的动态规划立体匹配算法因忽略了核线间像素对视差的影响,产生了比较明显的横向"条纹"效应.为了消除此效应,本文提出了一种采用多级动态规划的立体匹配算法.该算法通过建立初始视差空间,对核线间进行双向的动态规划运算,然后将合并得到的结果用于优化初始视差空间.基于新的视差空间在核线上进行双向的动态规划运算,最后求取使核线上和核线间动态规划合并结果最小的值作为所求视差.利用标准数据库Middlebury平台对提出的算法进行了测试.实验结果表明,该算法与传统的动态规划算法和基于扫描线优化算法相比,横向"条纹"效应有所改善,且总体误匹配率分别降低了28.60%和40.42%,提高了匹配结果的准确性.     

加权支持域硬件友好型立体匹配技术

为了准确获取实际场景中的深度信息,本文通过引入空间距离权重,提出了同时考虑局部区域相似度和接近度的加权支持域立体匹配方法。首先,对输入图像进行滤波,去除图像中的噪声,并通过Mini-Census变换求取Hamming距离。然后,建立加权支持域,求取代价累积;进而通过winner-take-all方法求取最小匹配代价和原始视差图。最后,对原始视差图进行细化处理,得到优化的视差图,并反演出空间的深度分布。实验结果表明,利用该算法在不同光照、不同场景下均能够正确地产生视差图;对标准数据库图片进行处理时,平均错误率仅为6.77%。该算法有效地降低了计算复杂度,具有计算精度高、适应性强、鲁棒性好、便于硬件实现等特点,可为高精度实时立体匹配专用处理硬件的设计和实现提供基础。     

区域划分与视差估计结合的控制点立体匹配方法

针对控制点立体匹配的速度与准确性问题,提出了一种区域划分与视差估计结合的控制点立体匹配方法。该方法采用立体校正的方法对左、右图像进行立体校正,使得左、右图像上的对应控制点处于图像的同一行上,大大减少了立体匹配的搜索范围;采用迭代拟合的方法精确定位控制点的圆心;利用投影编码图案对测量视场范围进行划分,通过视差估计的约束减少所需投影图像数目。实验结果表明,该方法无需编码控制点,只需3张编码图案即可快速、准确地完成控制点的立体匹配,并具有很强的可变性以满足实际需求。     

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。     

基于生物信息学中双DNA序列比对 算法的图像立体匹配及其实现

提出了一种基于生物信息学中双DNA序列比对算法的图像立体匹配新方法。图像立体匹配和生物信息学中双DNA序列比对的实质都是在匹配准则下搜索最佳匹配基元,因而新颖地将双序列比对算法引入图像立体匹配。首先介绍了基于动态规划的双序列比对算法原理及其用于图像立体匹配的实现方法,然后根据左右摄像机的最大视差是一个有限定值,进行了算法改进,极大地减少了计算量,并给出了VC6.0中的实现流程,最后采用4组不同的图像对进行了实验验证。该方法具有较低的计算复杂度和适宜于并行计算的特点,生成的视差图效果表明双序列比对算法为图像立体匹配提供了一个实用有效的方法。