局部高效的SEM下三维测量法

针对微纳尺度三维扫描电子显微镜(3D SEM)形貌测量方法的配套算法缺失,严重限制其应用的问题,提出了基于视差—深度映射的微纳尺度三维测量方法。首先,建立视差与样品表面深度信息的映射模型;通过引入极线校正算法用以保证视差求解准确性;基于光流估计来进行对应点的匹配,获得稠密准确的视差图,保证了三维数据质量与精度;最后为了证明本文的D2D—SEM微纳尺度三维形面测量方法的有效性,与微纳测试领域较为常用的超景深三维显微镜(VHX—6000,KEYENCE)对比,对样品进行了三维测量与表征。结果表明:所提方法有效可靠。     

基于视觉显著性的区域立体匹配算法

针对区域立体匹配算法对光照变化敏感,视差图存在目标和弱纹理区域的错配、边界不平滑等问题,提出一种利用视觉显著性特征改进的快速区域立体匹配算法。该算法先利用显著性检测定位图像主要目标区域;再结合索贝尔(Sobel)边缘特征和相角特征完成特征匹配、得到粗视差图;最后通过检测粗视差图中的视觉显著性,消除图像弱纹理区域的突兀噪声。相比绝对误差累计(SAD)、平方误差累计(SSD)和归一化灰度互相关(NCC)算法,所提算法对光照变化不敏感,得到的视差图完整,匹配率高,有利于实时系统应用。     

基于视差和SIFT的双目视觉移动目标识别和追踪的研究

开展基于视差和尺度不变特征变换(SIFT)的双目视觉移动目标识别和追踪的研究。首先采用基于梯度的立体匹配算法得到较准确的左右视图视差映射,其次通过视差映射提高基于SIFT特征的左右视图运动目标的匹配精度,最后利用视差映射和区域增长的方法相结合分别在左右视图完成运动目标的追踪。实验结果表明,基于视差信息和SIFT的双目视觉移动目标识别与追踪算法具有很好的准确性,能够在连续视频中完成左右视场中对同一物体的追踪。     

基于对象的预测递归视差估计

视差匹配是中间视合成、立体图像/视频编码及物体识别的关键步骤。提出了一种在大基线下基于对象的预测递归视差匹配算法。首先识别前景和背景区域,然后在对前景对象进行匹配的过程中,采用相邻块预测方法,提高了匹配的速度和精度。实验结果表明,本算法能得出良好的视差图。     

基于卷积神经网络的视差图生成技术

针对裸眼三维中视差图生成过程中存在的高成本、长耗时以及容易出现背景空洞的问题，提出了一种基于卷积神经网络（CNN）学习预测的算法。首先通过对数据集的训练学习，掌握数据集中的变化规律；然后对输入卷积神经网络中的左视图进行特征提取和预测，得到深度值连续的深度图像；其次将预测所得到的每一个深度图和原图进行卷积，将生成的多个立体图像对进行叠加，最终形成右视图。仿真结果表明：该算法的像素重构尺寸误差相比基于水平视差的三维显示算法和深度图像视点绘制的算法降低了12.82%和10.52%，且背景空洞、背景粘连等问题都得到了明显改善。实验结果表明，卷积神经网络能提高视差图生成的图像质量。     

一种基于彩色分割的改进DSM视差匹配算法

提出了一种改进的视差匹配算法.采用基于图像彩色分割的自适应权重方法,提高了DSM算法中像素点显著性估计的准确度,降低了视差匹配的误匹配率;并利用同一彩色区域的像素视差的相关性,缩小了视差匹配的搜索范围,减少了视差匹配的运算量.使用Middlebury网站的标准测试图像对文中的视差匹配算法进行了评估,实验结果表明,提出的视差匹配算法与DSM算法相比,降低了误匹配率,并且提高了运算速度.     

基于SIFT特征与区域相结合的双目视觉匹配算法

以SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性的特点,使用双目视觉系统从两个不同的视觉角度采集立体图像对,提出基于SIFT特征匹配和改进的区域匹配相结合的匹配算法。该方法确定符合SIFT特征的边缘为可靠特征点,并确定其视差;根据视差梯度原理确定其他点的视差,最后生成稠密的视差图。实验结果表明,SIFT特征与区域相结合的匹配算法的引入,提高了特征点视差的准确性,一些弱纹理区的匹配也有所改善。     

快速视差范围估计算法及其应用

视差范围估计在立体匹配中非常重要,准确的视差范围能提高立体匹配的精度和速度.为此提出一种基于匹配代价搜索和图像细分的快速视差范围估计算法.该算法将输入图像均匀分成多个图像块,采用匹配代价搜索计算每一图像块的视差,找到视差最大(最小)的图像块,并利用迭代细分规则将该图像块继续分成更小的子块,直至得到稳定的最大(最小)视差;利用匹配代价图对图像块进行可靠性检测,以解决弱纹理块容易误匹配的问题.实验结果表明,文中算法在保持97.3%的平均命中率的同时将立体匹配的平均搜索空间降低了27.7%,比采用传统算法可以得到更准确的视差范围;将该算法应用于立体匹配算法中降低了其平均误匹配率,并将计算时间缩短了20%~45%.     

基于图像区域分割和置信传播的立体匹配算法

传统基于像素的立体匹配算法误匹配率较高.为解决该问题,提出一种基于图像区域分割和置信传播的匹配算法.采用均值偏移对参考图像进行区域分割,通过自适应权值匹配计算初始视差图,对各分割区域的初始视差用平面模型拟合得到视差平面参数,使用基于区域的改进置信传播算法求得各区域的最优视差平面,从而得到最终视差图.与全局优化的经典置信传播算法和图割算法的对比实验结果表明,该算法能降低低纹理区域和遮挡区域的误匹配率.     

基于多目立体匹配的深度获取方法

提出一种深度获取方法,利用基于颜色分割的多目立体匹配算法,从多个视点图像中提取深度信息。利用mean-shift算法,根据颜色信息分割参考图像,提取图像中的颜色一致性区域,通过局部窗口匹配算法进行多目立体匹配得到多幅初始视差图,根据融合准则将多幅视差图合成为一幅视差图以提高视差图的精度并对视差图进行优化后处理,按照视差与深度的关系,将视差图转化为深度图。该算法能有效处理匹配过程中的遮挡区域,提高匹配精度和视差图的准确度。     

一种基于特征约束的立体匹配算法

立体匹配一直是计算机视觉领域的一个中心研究问题,为了得到适用于基于图象绘制技术的视图合成高密度视差图,提出了基于边缘特征约束的立体西欧算法,该方法首先利用基于特征技术来得到边缘特征点的准确视差图,然后在边缘特征点视差图的约束下,对非边缘特征点采用区域相关算法进行匹配,这样既缩小了匹配搜索空间,又保证了匹配的可靠性,边缘特征点和边缘特征点的匹配采用双向匹配技术又进一步保证了匹配的可靠性,实验结果表明,该算法效果良好,有实用价值。     

一种基于光流和能量的图像匹配算法

结合光流与图像信息,提出一种获取稠密视差的图像匹配算法.首先对于基线较大的左右图像,在多分辨率框架下采用由粗到精的策略计算光流,从而实现大偏移量时的光流获取.其次为了避免光流在图像边界上的不可靠性,通过光流计算所得的光流场作为初始视差图,采用基于能量的方法依据对应的图像梯度场对光流场内部进行平滑并保持边缘的不连续性,最终得到精准稠密的视差图.实验验证,该方法是一种行之有效的图像匹配算法.     

3D depth estimation for visual inspection using wavelet transform modulus maxima

A vision based approach for calculating accurate 3D models of the objects is presented. Generally industrial visual inspection systems capable of accurate 3D depth estimation rely on extra hardware tools like laser scanners or light pattern projectors. These tools improve the accuracy of depth estimation but also make the vision system costly and cumbersome. In the proposed algorithm, depth and dimensional accuracy of the produced 3D depth model depends on the existing reference model instead of the information from extra hardware tools. The proposed algorithm is a simple and cost effective software based approach to achieve accurate 3D depth estimation with minimal hardware involvement. The matching process uses the well-known coarse to fine strategy, involving the calculation of matching points at the coarsest level with consequent refinement up to the finest level. Vector coefficients of the wavelet transform-modulus are used as matching features, where wavelet transform-modulus maxima defines the shift invariant high-level features with phase pointing to the normal of the feature surface. The technique addresses the estimation of optimal corresponding points and the corresponding 2D disparity maps leading to the creation of accurate depth perception model.     

一种基于曲率与置信度传播的视差估计方法

常用的匹配代价容易受到光晕效应等复杂光学畸变的影响。文中通过对相机成像模型的分析,从理论上证明基于曲率的匹配代价对光晕具有较强的鲁棒性。提出一种在积分图像上对基于曲率的匹配代价进行计算的方法,有效提高算法速度。最后,将曲率约束引入到置信度传播算法正则项的设计中,抑制置信度在深度不连续区域之间的传递,防止过平滑现象的产生。实验结果验证文中方法的有效性。     

基于分割导向滤波的亚像素精度立体匹配视差优化算法*

针对局部立体匹配中存在的弱纹理区域匹配精度较低、斜面等区域容易产生视差阶梯效应等问题,文中提出基于分割导向滤波的视差优化算法,以获得亚像素级高精度匹配视差.首先依据左右一致性准则对立体匹配的初始视差进行误匹配检验及均值滤波修正.然后在修正视差图上确定区域分割导向图,对修正视差进行区域导向滤波优化,获得亚像素级高精度的视差结果.实验表明,文中算法能有效改善斜面等区域的视差不平滑现象,降低初始视差的误匹配率,获得较高精度的稠密视差结果.     

基于分层视差估计的立体图象编码

基于立体视频数据压缩的目的，提出了一种基于分层视差估计/补偿的立体图象编码方案。该方案是采用JPEG标准独立编码参数图象，并利用视差估计/补偿技术编码目标图象，应用分层马尔可夫随机场（MRF）模型。率失真（RD）模型以及交叠块匹配的混合视差估计/补偿算法，可得到光滑准确的视差场，与通常的变尺寸块匹配（VSBM）相比，该算法得到的视差补偿图象的峰值信噪比（PSNR）可提高2.5dB左右；双向半像素精度的视差估计/补偿的性能要比单向整像素搜索提高3dB，实验结果表明，该立体图象编码方案能有效地压缩立体图象数据，并可推广到立体序列图象的编码压缩中。     

基于模糊判别的立体匹配算法

立体视觉一直是计算机视觉领域所研究的一个中心问题,而立体匹配则是立体视觉技术中最关键也是最困难的部分,就得到适用于基于图象绘制技术中视图合成的准确、高密度视差图（Disparity Map）而言,现有的一些方法存在一定的局限性。考虑到立体匹配过程中存在的不确定性和模糊性,本文将已获得广泛应用的模糊理论引入立体匹配领域,提出了基于模糊判别的立体匹配算法,并用实际图象与合成图象进行了实验验证,结果表明该算法效果良好,具有实用价值。     

基于视差估计的视图生成

虚拟视图生成是实现多视点交互式立体显示的关键技术,即在观察改变观看位置后,可以通过系统生成的虚拟视点获得环视的效果。为达到上述目的,提出一种视差估计的视图生成算法,利用立体视觉和图像插值技术,生成虚拟视点图像。为了提高生成视图的质量,在视差估计过程中采用了关于区域的匹配方法,并对不可靠视差点进行更新。最后设计了一种非线性图像插值的视图生成方法。实验结果表明,利用视图生成方法可以获得较高质量的虚拟视图。     

基于视差估计算法的多视点视频预测方案

多视点视频编码是立体视频的关键技术,视差估计是目前多视点视频编码中常用的方法之一.探讨了多视点视频编码中的视差估计算法原理,对当前应用视差估计算法的几种典型预测结构进行了深入分析,提出一种结合分级B图与视点相关性的多视点编码方案,该方案在H.264/AVC的编码模型JM下实现.实验表明,该方案在兼顾随机访问性能的同时,实现了较高的编码效率,尤其适合视点间相关性较高的运动图像序列.