一种基于自适应窗口和图切割的快速立体匹配算法

针对基于图切割的立体匹配算法计算量大的缺点,提出了一种新的快速立体匹配算法。首先根据图像边缘特征自适应变化窗口,并采用灰度差平方和匹配(SSD)作为相似判定准则计算初始视差图,再通过左右一致性校验去除误匹配点,在构造能量函数时,将初始视差作为能量函数的一个参考项,最后采用图切割(graph cuts)算法求取使全局能量最小的视差最优分配。通过标准图像对测试了提出的方法,并与其他方法进行了比较,实验结果表明,该算法不仅能够保留基于图切割的立体匹配算法对大的低纹理区域和遮挡像素较好处理的优点,而且匹配时间短,运行时间比原有算法约缩短了三分之二,能够满足工程实用性的要求。     

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。     

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。     

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。     

基于彩色图像的快速立体匹配算法研究

为了实现彩色图像的快速立体匹配,获取准确和致密的视差图,在全局匹配基础上提出了基于区域增长的全局匹配算法,该算法将图像对按行进行区域增长匹配,匹配后的视差图再通过均值滤波器,可以滤除由于误匹配产生的不可靠视差。实验结果表明,在保证可靠性的前提下,采用改进后的匹配算法极大缩短了图像处理时间。     

基于弱纹理检测及视差图融合的立体匹配

为了在消除弱纹理区域匹配歧义性的同时保证纹理区域的匹配率,提出了一种基于弱纹理区域检测及视差图融合的立体匹配算法.该算法首先根据输入图像的颜色(灰度)变化情况检测出弱纹理区域,然后基于这一检测结果,对输入图像对应用改进的极线距离变换算法,以提高弱纹理区域像素的可区分性,接着,采用窗口匹配算法和置信度传播算法分别对原始输入图像和极线距离变换后的图像计算视差图谱,最后,以弱纹理检测的结果为基准,对这2张视差图谱进行融合,以实现在弱纹理区域和纹理区域的同步最优匹配.通过对弱纹理化后的Middlebury图像库中图像的实验表明,在几乎不增加计算复杂度的同时,该算法的匹配率比当前先进算法提高至少20％,同时,实验还表明了该算法对照度不一致输入图像对匹配的鲁棒性.     

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。     

三维运动分析中的运动-立体双匹配约束

为保证在基于点特征的三维运动分析中运动物体不同时刻任意物方特征点的对应,对该过程中存在的图像运动-立体匹配问题进行了研究。提出了运动-立体匹配相结合,分阶段的运动-立体双匹配约束的方法。即采用松弛法点特征匹配算法完成图像间的基本匹配,通过运动-立体双匹配约束完成运动物体特征点的对应。给出了一组真实的实验数据,结果表明:该算法总的正确率达76.5%,基本达到了三维运动物体定位跟踪中特征点对应的要求。     

一种改进的快速立体匹配算法

提出了一种改进的快速立体匹配算法。对于双目视觉系统采集的2幅图像,首先采用区域匹配算法进行初始快速立体匹配,再采用左右一致性检验剔除误匹配点,得到立体匹配的初始视差图。然后将初始视差作为图割法构图的限制条件,对初始视差图进行二值分割。最后对分割获得的前景区域和背景区域施加不同的限制,并通过修正能量函数,使构图网络大大减小,从而进一步提高了匹配速度。试验结果表明,该算法既提高了立体匹配速度,又保证了匹配精度。     

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。     

基于置信传播的立体匹配并行算法

考虑在双目立体视觉匹配算法中置信传播算法虽然能获得较好的视差图但匹配速度较慢,本文提出了一种基于置信传播的并行匹配方法.该方法以置信传播为基础,采用并行机制来提高匹配速度.首先,利用最优边缘算法计算图像中的边缘信息;然后,利用边缘信息将整个待匹配视图切割成若干小的区域,使用OpenMP多核优化算法并行对各个小区域进行匹...     

基于预搜索的高效双目分形视频编码

设计了基于预搜索的高效双目分形视频编码,并成功应用于立体视频编码之中.对基本分形双目视频编码进行了改进.利用了树状划分准则,起始帧采用块离散余弦变换(DCT)编码,简化了块搜索范围并提前减少了重复运算.在双目立体视频编码中,以左通道为基本层,采用单独的运动补偿预测( MCP)方式进行编码,充分利用了预搜索限制条件、改进的非对称十字形多层次六边形格点搜索算法、去方块环路滤波和分数像素块匹配算法;以右通道为增强层,采用MCP加视差补偿预测(DCP)方式进行编码,选择误差最小的匹配块作为预测结果.在进行DCP编码时,充分利用视差分布约束条件,提出了快速的视差估计算法.实验结果表明,提出的编码方法在保证一定的峰值信噪比(PSNR)前提下,平均压缩时间是基本分形双目视频编码的18％～23％,压缩比提高了15.13～47.49,显著地改善了基本分形视频压缩算法的性能,使分形视频压缩的应用具有更大的灵活性和实用性.     

基于 FPGA 的三目半全局匹配算法设计与实现

三目立体视觉系统能够克服双目立体视觉系统存在的遮挡等问题,进一步提高立体视觉系统测量精度。 然而增加传感 器数量会导致匹配算法计算量增大,影响系统实时性,从而限制三目立体视觉系统在各领域的实际应用。 为此,本文提出一种 三目半全局立体匹配算法及其硬件计算框架。 首先,在对三目立体视觉系统基本模型深入分析的基础上,提出一种硬件友好的 半全局匹配算法。 随后,根据 FPGA 硬件并行化计算和流水线处理的特点,对片上系统整体框架及各计算模块结构进行设计。 最后,基于 Zynq-7000 SoC FPGA 搭建一套完整硬件实验系统进行算法实现,分别使用数据集图像和真实场景图像对本文算法 进行评估。 实验结果表明,本文算法与传统双目半全局匹配算法相比,有效像素填充率提高 17. 31% ,错误率降低 13. 06% ,在真 实场景下可实现 60 fps 实时立体匹配,能够满足各类应用场景的实际需求。     

水下双目立体视觉对应点匹配与三维重建方法研究

针对水下双目立体视觉成像稠密立体匹配因不满足空气中极线约束问题,提出一种水下对应点匹配与三维测量方法,可将水下双目相机采集的立体图像校正为符合共面行对齐原则的图像对,再套用空气中成熟的立体匹配方法得到水下左右相机图像视差图,从而实现水下目标的三维重建。首先,将进入相机的所有光线总和看成光场,采用四维光场参数表达对每一条光线建模,据此建立相机的折射成像模型和双目立体视觉模型并计算光线的方向向量;根据光线的光场表达将光线转化为点矢量的形式,计算方向图像上任意像点对应原图像的像素坐标并确定位置映射关系。通过插值即可快速得到符合行对齐原则的左、右方向图像,并最终获得每条光线对应的视差图。仿真结果表明,方向图像的行对齐误差小于0.8 pixel。水池实验采用事先标定的靶球作为目标物,利用随机散点主动投射以增加目标物表面的纹理信息,对靶球多次测量的均方根误差为2.8 mm,具有较高的测量精度。     

一种基于区域立体匹配算法的实现及改进

在立体视觉中,立体匹配是立体视觉中算法中最重要也是最难的部分。如何更快更精确的建立两幅图像的匹配基元之间的对应关系,以及解决区域匹配算法计算量大等缺点,一直是立体匹配中的热点。文中首先将图象进行外极线校正,在此基础上,采用一种隐含约束条件结合唯一性约束条件的单向匹配算法(SMP算法),完成了初次匹配及初次去除伪匹配,再采用一种伪极线约束条件,对得到的匹配对进行二次去除伪匹配,最后,对得到的视差图进行插值运算,提高了匹配精度。另外,在匹配过程中,通过Box滤波加速方法,减少了计算匹配窗口相似性的复杂度,缩短了程序运行时间,可以满足系统对实时性的要求。