基于三角形网格的浓密视差图提取

提出一种基于三角形网格的浓密视差图提取算法。用SUSAN算法从立体图像对中提取某一幅图像的特征点，用Delaunay的方法将特征点三角化．然后再进行视差的计算，最终得到浓密的视差图。该算法将SUSAN算法和DT（Dalaunay triangulation）N格结合起来，使算法更加简单化，实现了浓密视差图的快速提取。     

自适应阈值的遥感影像角点提取算法

针对传统SUSAN角点提取算法中阈值选取的不确定性,提出了一种自适应分割阈值的SUSAN改进算法。首先采用SUSAN模板对图像进行模板计算得到梯度图,然后根据梯度图的灰度分布特征,采用图像分割方法的判断分析法和KSW熵方法对梯度图做分析处理,最终实现阈值的自动选取,正确提取出有价值的特征角点。试验结果表明,改进算法较之传统算法有明显优势,能准确有效地提取出角点,具有较强的适应性和应用价值。     

基于GMS和改进最佳缝合线的视差图像拼接算法

针对视差图像拼接时,拼接图像存在鬼影、亮度不均匀等问题,本文提出一种基于网格运动统计（Grid-based Motion Statistics, GMS）和改进最佳缝合线的视差图像拼接算法。算法首先利用快速特征点提取和描述（Oriented FAST and Rotated BRIEF, ORB）算法提取特征点,并采用GMS算法筛除误匹配点;然后引入HSV颜色空间和图像梯度差改进能量函数,避免缝合线穿过图像边缘;最后基于图切割法求取最佳缝合线,进行图像的梯度融合拼接。仿真实验结果表明,在图像存在较大视差的情况下,本文算法特征点匹配正确率较基于尺度特征不变（Scale Invariant Feature Transform, SIFT）算法和基于加速稳健性特征（Speeded Up Robust Features, SURF）算法最低和最高提高了2.01倍和4.73倍,图像自然度平均提高了22.6%,且拼接的图像亮度均匀、无透视畸变。     

本期摘要

基于SUSAN特征点的图像配准算法作者纪利娥．石继升单位：中北大学信息与通信工程学院．山西太原03005l摘要：提出了一种基于SUSAN算法提取图像特征点并进行图像配准的改进算法。首先采用SUSAN算子对图像进行特征点提取．然后利用最近邻次近邻比值法对特征点进行粗匹配,通过RANSAC（随机抽样一致性）算法剔除错误的匹配点对：最后通过重采样和双线性插值完成图像的配准。实验结果表明．本算法在图像配准中具有一定的有效性。关键词：图像配准．SUSAN算法：最近邻次近邻比值法;RANSACA算法;仿射变换     

基于SUSAN特征点的图像配准算法

提出了一种基于SUSAN算法提取图像特征点并进行图像配准的改进算法。首先采用SUSAN算子对图像进行特征点提取,然后利用最近邻次近邻比值法对特征点进行粗匹配,通过RANSAC（随机抽样一致性）算法剔除错误的匹配点对;最后通过重采样和双线性插值完成图像的配准。实验结果表明,本算法在图像配准中具有一定的有效性。     

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。     

一种应用于双目移动机器人目标跟踪的新型立体匹配算法

针对移动机器人目标跟踪对立体匹配准确性和实时性的要求,提出了一种基于平行配置系统的改进WTA算法;首先提取图像的边缘点和两幅视图间存在较大差异的点作为特征点;然后对特征点采用WTA算法进行立体匹配,而对非特征点仅进行简单的验证,其视差值为邻近像素的视差值;最后得到致密的视差图;该算法提取的特征点集中于视差不连续区域,实验结果表明该算法匹配精度与现有其它算法相当,但计算速度很好地满足了实时性的要求,并且边缘特性较好,是一种匹配准确、实时性好的立体匹配算法。     

动态噪声影响的移动视觉立体匹配算法

为解决移动视觉系统的动态噪声问题,提出了一种可适应动态噪声的立体匹配算法。对视觉图像进行分割,利用Kalman滤波算法估计噪声对图像分割的影响,并以此动态调整分割精度,以分割边缘特征点作为基元利用置信度传播(belief propagation,BP)算法提取出边缘特征点视差,最后根据特征点视差统一对分割区域进行赋值,得出最终视差图。实验结果表明,该算法不仅符合移动视觉系统的动态实时性要求,而且能适应动态噪声影响,得出精度较高的立体匹配结果。     

基于小波模极大值的混合立体匹配算法的仿真

该文提出一种新的,利用小波模极大值的基于特征和区域的混合立体匹配算法。首先详细地叙述了如何利用小波模极大值提取图像边缘,并用该点的小波模极大值和幅角作为这些边缘点的特征描述。并在图像边缘立体匹配的过程中,将以前用于图像灰度域的互相关函数应用于小波域,边缘点的视差仿真图显示,该边缘匹配算法取得了很好的效果。然后,在基于区域的匹配中,利用边缘匹配的结果,减少了匹配互相关的搜索的范围,大大减少了计算量,增加了正确率。最后,将两个视差图结合起来,就得到了最终的稠密的视差图。     

冗余离散小波变换立体视差估计及DSP实现

立体图像技术将是未来多媒体发展的重点方向,其中视差估计是立体图像处理的关键,针对目前视差估计方法的不足,提出了一种基于冗余离散小波变换的视差估计算法。首先对参考图像进行冗余小波变换,提取特征点,然后根据特征点在目标图像进行视差估计。实验表明该算法能有效获得视差矢量,视差匹配后能得到良好的重建图像。同时在TI公司的多媒体器件DM642上进行了实验。结果表明,提出的设计方案具有实时可行性,并较有效地减少了运算复杂性。     

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.     

基于区域分割和邻域相关性的立体匹配算法

提出一种在图像分割基础上生成稠密视差图的立体匹配算法,利用滑动窗口生成鲁棒性较好的视差空间图DSI,运用分水岭算法将图像分割成多个小区域,根据每个区域在视差空间图内的视差分布情况计算该区域的信赖度,并综合各区域的邻域对其产生的影响,以获得稠密视差图,采用国际标准数据对该算法进行测试,实验结果表明,该算法能够获得较好的匹配结果。     

基于特征约束及区域相关的体视匹配方法

立体匹配是计算机视觉领域的一个关键问题,同时也是难点问题。为了得到准确的高密度视差图,通过对基于区域和基于特征的体视方法的讨论,综合两种方法的优点,提出了基于边缘特征约束及区域相关的立体匹配算法。该方法首先利用基于特征技术来得到边缘特征点,对边缘特征点再做灰度等区域相关匹配处理,然后在匹配的边缘特征点约束下,对非边缘特征点采用区域相关算法进行匹配,得到整体高密度视差图。这样既缩小了匹配搜索空间,又保证了匹配的可靠性。实验结果表明,该算法具有良好的效果和实用价值。     

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。     

基于自适应聚合的立体视觉合作算法

提出了一种恢复高质量稠密视差图的立体视觉合作算法.该算法采用基于形态学相似性的自适应加权方法,迭代地进行局部邻域的自适应聚合和抑制放大,实现高效率和高质量稠密视差图计算.将该算法推广到三目摄像机立体匹配系统中,通过重建摄像机坐标系实现图像校正,并根据连续性假设和唯一性假设,建立视差空间中的支持关系和三目摄像机之间的抑制关系.实验结果表明,三目立体合作算法能够得到精确的场景视差映射,并可以实现多基线方向的遮挡检测.该算法特别适用于由多个廉价摄像机组成的立体视觉系统,在几乎不增加软件和硬件资源的情况下,就可以得到高质量的稠密视差图.     

A progressive framework for dense stereo matching

A progressive framework is proposed for dense stereo matching to solve problems caused by weaktexture and occlusion in this paper. The main idea is that disparity is extracted progressively, from coarse to fine, from sparse to dense. First, a coarse disparity map is obtained by the segment-based pre-matching method, in which horizontal and vertical segment matching are performed in parallel and pre-matching results are merged to preserve more details. Second, disparity diffusion is performed to roughly estimate disparity values for miss-matched points. Third, a probabilistic approach is used for disparity refinement, taking into account stereo prior, image likehood and disparity smoothness. Experiments are made on the Middlebury benchmark to demostrate the effectiveness of the proposed algorithm.     

SIFT特征点引导的区域立体匹配算法

根据SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性的特点,提出基于SIFT特征和边缘特征点的区域匹配方法。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。     

基于自适应匹配窗及多特征融合的立体匹配*

针对局部立体匹配方法中存在的匹配窗口大小选择困难、边缘处视差模糊及弱纹理区域、斜面或曲面匹配精度较低等问题,提出基于CIELAB空间下色度分割的自适应窗选取及多特征融合的局部立体匹配算法.首先,在CIELAB空间上对立体图像对进行色度分割,依据同质区域的分布获取初始匹配支持域,同时估计遮挡区域,更新匹配支持域.然后,基于更新后的匹配支持域,采用自适应权值的线性加权多特征融合匹配方法得到初始视差图.最后,利用左右视差一致性检测方法进行误匹配检验,利用基于分割的均值滤波器进行视差优化及细化,得到稠密匹配视差结果.实验表明文中算法有效,匹配精度较高,尤其在弱纹理区域及斜面等情况下匹配效果较好.     

利用立体图对的三维人脸模型重建算法

利用人脸正面立体图对重建三维人脸模型。无需三维激光扫描仪和通用人脸模型．获取立体图对并校正后,利用种子像素扩张算法实现图像匹配．种子像素选取算法能使足够数量的种子像素具有可靠视差;还提出了基于视差置信度的扩张算法,降低了视差图中大面积误匹配区域出现的可能性;最后,利用碟状粒子描述和Delaunay三角剖分重建三维人脸模型．实验结果表明,文中算法能够产生光滑逼真的三维人脸模型．