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。     

非参量变换在彩色图像立体匹配中的应用研究

随着彩色摄像机广泛使用,对彩色图像的视差匹配研究越来越普遍。研究显示,使用彩色图像匹配比灰度图像匹配精确度增加20％～25％。根据非参量变换原理,提出了基于非参量变换的彩色图像立体匹配算法,将Rank变换应用到彩色图像的区域匹配方法中,并采用census变换后的汉明码距离作为新的约束条件。实验表明提高了原来方法的抗噪性和匹配准确性。     

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。     

一种新的立体匹配算法

立体匹配是目前计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一,在三维重构、对象识别与分类、图像对齐等应用中,立体匹配都是一个关键步骤.为了能够更精确地对特征点进行匹配,给出了一个新的匹配约束条件:匹配点距离相关性约束,据此提出了一种新的立体匹配算法.该算法独立于特征点的检测算法,首先使用灰度相关法进行初始匹配,然后利用最小中值平方法获得部分正确匹配点集,在此基础上加入匹配点距离相关性约束进行引导匹配,得到最后的匹配点集.实验表明,该算法能够很好地实现特征点的正确匹配.具有很高的使用价值.     

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。     

一种对光照条件不敏感而快速的局部立体匹配

针对绝大多数立体匹配算法的相似性测度过分依赖于图像灰度统计特性的问题,提出了一种对光照变化不敏感的立体匹配算法.首先,研究了Census非参数变换并分析了其局限性;其次,为了在立体匹配时能够考虑像素的空间位置信息,对于变换窗口内与中心像素的相对位置大于一个单位的各邻域像素,将其灰度值通过周围4个像素的灰度值插值获得:最...     

一种基于遗传算法的立体匹配方法

根据遗传算法容易获得全局最优解的特点,文章首先利用沈俊边缘检测算子获得图像的边缘特征,然后改进了遗传算法,设计了染色体表示方法、适应度函数以及相应的遗传操作。使之适合于立体匹配的要求。实验结果表明该方法效果良好,具有实用价值。     

一种新的脊波变换方法

小波变换适用于表示具有各向同性奇异性对象的局部特性,脊波变换适用于表示具有各向异性奇异性对象的局部特性,但是各自对于对方所适用的局部特性的应用效果却不明显.提出了一种新的对脊波理论加以改进的多分辨分析方法——拟脊波多分辨分析方法.该方法统一了小波理论和脊波理论,使小波理论和脊波理论成为该方法的两种特殊情形.同时它具有对各向同性和异性的奇异性对象的辨识能力.通过实验比较表明,该方法对小波理论和脊波理论优点的组合、缺点的规避相当明显,在图像去噪应用中具有更强的灵活性.     

一种新颖的立体匹配方法

将立体匹配转化为求物理模型的平衡状态问题,提出了基于物理模型的立体匹配方法.为了克服局部最优问题及解对初始模型的敏感问题,采用位于真实视差表面两侧的两个物理表面模型,在迭代过程中对能量较大的表面附加驱动力,使其靠近另一表面,直到两个表面收敛到同一个解.为了进一步提高匹配的速度,采用了多分辨率算法.实验结果表明了该方法的有效性.     

基于自适应参数的非局部立体匹配算法

针对现有非局部立体匹配算法在不同纹理图像下因选取固定参数而导致整体误匹配率偏高的问题,提出一种自适应参数的非局部立体匹配算法。对颜色差和水平及垂直方向梯度代价进行归一化处理并加权融合,通过对融合后代价作对数变换,提高了单像素匹配代价在低纹理区域表现;在色度,饱和度,纯度(HSV)颜色空间上,计算参考图的平均色度差,自适应调节代价聚合参数;经过视差选择获得视差图。实验结果表明:所提算法在Middlebury测试平台对31组立体图像对处理后的平均误差为7. 86%。在低纹理区域误匹配率进一步降低,具有更好的泛化性。     

一种基于自适应支持权重优化的立体匹配算法

立体匹配是图像处理领域的经典问题和研究热点之一。针对原始ASW立体匹配算法中存在的运算时间过长以及遮挡区域的误匹配率高的问题,提出了一种改进优化方法。在自适应支持权重方法的基础上结合Rank变换方法,从参数选择以及立体匹配性能这两个方面对自适应支持权重进行改进,然后对得到的初始视差进行有效视差校准从而得到最终视差。最后利用仿真实验得到匹配精度较高的图像序列视差图,并通过实验结果对比验证了该方法具有很好的可行性。     

A fast stereo matching algorithm suitable for embedded real-time systems

In this paper, the challenge of fast stereo matching for embedded systems is tackled. Limited resources, e.g. memory and processing power, and most importantly real-time capability on embedded systems for robotic applications, do not permit the use of most sophisticated stereo matching approaches. The strengths and weaknesses of different matching approaches have been analyzed and a well-suited solution has been found in a Census-based stereo matching algorithm. The novelty of the algorithm used is the explicit adaption and optimization of the well-known Census transform in respect to embedded real-time systems in software. The most important change in comparison with the classic Census transform is the usage of a sparse Census mask which halves the processing time with nearly unchanged matching quality. This is due the fact that large sparse Census masks perform better than small dense masks with the same processing effort. The evidence of this assumption is given by the results of experiments with different mask sizes. Another contribution of this work is the presentation of a complete stereo matching system with its correlation-based core algorithm, the detailed analysis and evaluation of the results, and the optimized high speed realization on different embedded and PC platforms. The algorithm handles difficult areas for stereo matching, such as areas with low texture, very well in comparison to state-of-the-art real-time methods. It can successfully eliminate false positives to provide reliable 3D data. The system is robust, easy to parameterize and offers high flexibility. It also achieves high performance on several, including resource-limited, systems without losing the good quality of stereo matching. A detailed performance analysis of the algorithm is given for optimized reference implementations on various commercial of the shelf (COTS) platforms, e.g. a PC, a DSP and a GPU, reaching a frame rate of up to 75 fps for 640 × 480 images and 50 disparities. The matching quality and processing time is compared to other algorithms on the Middlebury stereo evaluation website reaching a middle quality and top performance rank. Additional evaluation is done by comparing the results with a very fast and well-known sum of absolute differences algorithm using several Middlebury datasets and real-world scenarios.     

基于改进Census变换的立体匹配算法

针对基于传统Census变换的立体匹配方法精度不高的问题, 提出一种基于坐标模板Census变换的立体匹配方法。该方法首先设计一个坐标为高斯分布的变换模板指导Census变换; 其次, 以Census变换结果之间的Hamming距离作为匹配代价求取初始视差, 同时使用SSE4. 2指令提高Hamming距离计算效率; 再次, 使用非局部代价聚合方法优化视差结果; 最后, 获得精度较高的视差图像。实验结果表明, 该算法具有较好的匹配精度和较高的匹配效率。     

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...     

一种基于改进Rank变换的图像匹配算法

为了解决传统Rank非参数变换匹配算法存在的问题,提出了一种基于改进Rank变换的图像匹配算法.引入Rank变换并研究其局限性,将变换窗口内所有像素的灰度平均值作为匹配像素的灰度值.对于和匹配像素相对位置相差为1个单位的邻域像素,其灰度值保持不变;对于其他位置像素灰度值用二维双线性插值法获得.将图像实现改进Rank变换...