基于SIFT 匹配的多视点立体图像零视差调整

针对目标跟踪过程中目标可能出现的快速变化和严重遮挡等问题,提出了一种基于新的子空间表示的目标跟踪算法。采用距离不变量对尺度不变特征变换(SIFT)特征点匹配对进行提纯。用提纯后的特征点匹配对,通过线性拟合得到仿射变化参数。在粒子滤波的理论框架下,采用快速的迭代算法,建立目标的主分量(PCA)子空间表示,结合计算得到的仿射变化参数,构造有效的目标观测模型完成跟踪。同时,采用在线学习的方法对SIFT特征点和PCA子空间进行定时更新。大量实验表明,提出的算法能快速有效地完成对姿态和形状剧烈变化的目标的精确跟踪。     

基于马尔可夫模型和小波变换的立体残差图像编码

利用立体图像，三维视觉通信能给人提供一种现场真实感。为了产生一个3D系统，必须同时传送两个图像（左图像和右图像）。因此应当研究一种更有效的编码方案。本文首先研究了立体图像的统计特性和左右图像间的交叉相关性，并在分析了视差和残差图像的统计特性后，提出了一个基于小波变换的视差补偿残差（WDCD）的编码方案。仿真实验结果表明，在比特率为0.23bit/pel时，本文的方案重构的残差图像的信噪比（PSNR）和基于DCT的编码方案相比，要高0.58dB。     

立体图像视差自适应调整算法

针对不同尺寸立体显示器播放立体视频时立体视觉效果存在的差异,提出一种通过调节图像水平视差改善立体显示效果的方法。首先应用立体匹配算法得到立体图像初始视差,通过图像分割与连通性检测从中可靠地获取水平视差范围;为保证图像中全部景物在舒适立体融像区内成像,根据显示器尺寸与观看距离,调整左右眼图像在原立体视频中相对位置,形成合理的水平视差,从而在立体显示器上产生舒适的立体视觉效果。实验证明,本文提出的方法可自适应地调整立体图像的水平视差并较好地改善立体显示效果。     

应用分层MRF/GRF模型的立体图像视差估计及分割

视差估计与分割是立体图像编码及立体视觉匹配的核心问题,本文提出一种基于分层MRF/GRF模型和交叠块匹配(HMOM)视差估计算法以及结合主动轮廓模型的视差分割提取算法.该混合视差估计方法,可得到光滑准确,且具有清晰边缘的视差场;并便于用主动轮廓模型提取感兴趣对象(OOI)的视差轮廓.与通常的变尺寸块匹配(VSBM)相比,本算法得到的视差补偿图像的峰值信噪比可提高2.5dB左右.本文得到的视差场及对应的轮廓可进一步用于立体图像编码以及视频对象分割.     

立体图像分层交叠块视差估计与自适应补偿

视差估计与补偿是立体图像编码的关键问题,本文提出了一种基于交叠块匹配的视差估计与补偿算法。基于交叠块匹配的分层视差估计,将块分割和平滑约束融入视差估计,可得到光滑准确的视差矢量场。自适应交叠块视差补偿可克服通常的交叠块视差补偿的过平滑效应,在相同的编码比特率下,与块补偿及OBDC相比,AOBDC可获得2.4 dB及0.9 dB的峰值信噪比增益。     

基于冗余小波变换的相对模糊连通图像交互式分割算法

为了提高图像分割算法的抗噪声性能,该文提出一种基于冗余小波变换的相对模糊连通图像交互式分割算法。与文献中基于尺度的相对模糊连通交互式分割算法相比,新算法在几乎不改变分割效果的前提下,速度提高了十几倍,且对不同的噪声模型均具有较好的鲁棒性。此外,文中还对小波变换的不同尺度对图像分割效果的影响进行了较为系统地研究。用人造图像和实际的医学图像所做的测试实验结果表明,该文提出的新算法可实现对非噪声和噪声图像中感兴趣目标的快速而准确的分割。     

基于冗余小波变换的灰度多聚焦图像融合方法

为弥补Mallat算法正交变换的缺陷以及获得更为有效的图像融合方法。文中给出了一种基于冗余小波变换的灰度多聚焦图像融合算法进行图像融合,选取不同焦点的灰度源图进行冗余小波变换。根据高低频系数特点,分别引入区域向量范数和局部对比度的概念,构建新的融合规则的算法。实验证明与其他融合算法相比文中算法具有更好的有效性与准确性。     

基于单镜头基色立体图像摄取技术的研究

通过分析"双目视差立体成像"中的双机立体成像和双镜立体成像技术的不足,提出了一种用于单反相机的单镜立体照相方案,该方案通过对镜头中的光圈进行设计,可以实现双基色、三基色和七基色立体成像.该镜头与单反相机配合使用,可一次性拍摄多组互补色立体图像和左、右眼视差图像.实验结果表明,利用该技术实现的立体照相设备具有结构简单、操作方便、成像立体感强、无重影等特点,有利于立体照相技术的推广,并可扩展用于立体电视信号的采集、传输与接收系统中.     

基于视差补偿预测的立体视频图像压缩编码

本文介绍了立体视频编码方法,并对其关键技术-视差补偿预测技术进行深入研究.本文所提出的基于视差分割的视差补偿预测算法是建立在可变尺寸块匹配算法的基础上,充分利用视差信息实现对目标图像帧的有效分割,并采用相适应的视差向量编码方案.与传统算法相比,在相同预测精度下,明显降低了视差信息编码开销.     

基于二进小波变换的多分辨率立体匹配算法

本文将近年来兴起的小波理论应用于双目立体觉技术，提出了一种新的立体匹配算法。该算法以二进小波变换的多分辨率零交叉为匹配基元，综合利用了小波变换零交叉的特征属性和强有力的匹配约束，从零交叉局部属性相似和全局匹配相容两个方面解决模糊匹配问题。整个系统采用一种新的的由精到细引导的多分辨率匹配结构。实验结果表明，该算法结构简单，稳定可靠，具有较好的自适应性和处理复杂景物的能力。     

基于引导滤波及视差图融合的立体匹配

立体匹配是双目视觉领域的重要研究方向.为在保证图片纹理区域匹配精度的同时降低弱纹理区域的误匹配率,提出一种基于引导滤波及视差图融合的立体匹配方法.首先,根据图像颜色相似性将图片划分为纹理较丰富区域和弱纹理区域.接着,分别采用不同参数的引导滤波进行代价聚合及视差计算,得到两张视差图.然后依据纹理区域划分的结果对获得的两张视差图进行融合.最后,通过左右一致性检测、加权中值滤波等视差优化步骤得到最终视差图.对Middlebury测试平台上标准图像对的实验结果表明,该方法在6组弱纹理图像上的平均误匹配率为9.67％,较传统引导滤波立体匹配算法具有更高的匹配精度.     

基于改进代价计算和视差候选策略的立体匹配

立体匹配算法在图像弱纹理区和重复纹理区存在匹配困难、误差大的问题,为此提出一种基于改进代价计算和视差候选策略的立体匹配算法.首先结合改进的Census变换和自适应加权融合的双向梯度信息来计算初始匹配代价,提高代价计算的可靠性.其中:为传统Census变换增加内圈编码,提高邻域信息利用率,同时降低噪声的影响;利用自适应权...     

一种基于MPEG-2的立体视频编码中的视差匹配快速算法

高效，快速的视差匹配是立体视频处理中的一项关键技术。本文在分析立体图像序列的视差矢量与运动矢量之间的相关性的基础上，提出一种基于MPEG-2的立体视频编码中的视差匹配快速算法。实验结果表明，与全搜索法相比，在保证重建图像质量的前提下，快速算法能显著降低视差估计的计算复杂度。     

基于网格的立体图像编码算法

基于特征点视差估计与三角网格映射,提出一种立体图像压缩编码算法。为了保持压缩后视点对的视差不发生变化,利用绝对差值图进行特征点选取。进行残差图像编码时,结合了心理立体视觉影响、人眼亮度色度特性、立体图像对色度特点与三角网格映射特点等因素,提出了立体残差编码只需对Y分量进行的方法。实验表明,该算法具有一定的优越性,如压缩比大,图像质量与立体感均较好。     

遮挡检测/立体匹配中的分段动态规划法

 为了显式地在视差图上标记出遮挡区域,本文在计算视差空间的基础上,利用动态规划算法搜索出最佳视差曲线.计算所得的视差曲线上有三种状态标记:匹配状态和二种遮挡状态.为了保证视差曲线通过路径控制点,提出了一种分段式动态规划算法.算法将视差空间影像划分为路径控制区和非路径控制区.在路径控制区强制路径通过路径控制点,在非路径控制区采用动态规划进行路径最佳搜索.为保证路径控制点高度可靠,提出了选择路径控制点的4个准则.实验结果表明,新算法比传统的动态规划算法在遮挡检测和匹配精度上都有一定的提高,算法可靠性强,运算量小.     

基于双正交小波变换在灰度图像压缩中的应用

小波变换是数学领域的一个新数学的分支，他在图像领域得到了广泛的应用。本文首先介绍了小波变换的基本原理，然后采用双正交小波对图像进行压缩，并对结果进行分析。