多测度融合的树形滤波立体匹配算法

针对立体匹配算法中匹配精度不高的问题,提出一种基于树形滤波的立体匹配算法.利用像素边缘信息自适应改变Census变换窗口,融合颜色、边缘和改进后的Census信息作为匹配代价,对图像进行均值分割,以聚类区域计算树边权重,建立最小生成树,利用树形滤波器进行代价聚合,使用左右一致性检测细化视差,得到精确视差图.实验结果表明...     

基于改进Census变换的多特性立体匹配算法

针对当前立体匹配算法存在的匹配准确率低，难以达到实用的高精度水平的问题，提出了一种基于改良的Census变换与色彩信息和梯度测度相结合的多特性立体匹配算法，实现高精度的双目立体匹配。算法首先在初始代价匹配阶段，将改进的Census变换、色彩和梯度测度赋权求和得出可靠的初始匹配代价；在聚合阶段，采取高效快捷的最小生成树聚合，获得匹配代价矩阵；最后根据胜者为王法则得到初始视差图，并引入左右一致性检测等策略优化视差图，获得高精度的视差图，实验阶段对源自Middlebury上的标准测试图进行测试验证，实验结果表明，经本文算法处理得到的15组测试数据集的视差图在非遮挡区域的平均误匹配率为6.81%，算法实时响应性优良。     

刀具轮廓亚像素精度阈值分割算法研究

摘 要：提取亚像素精度边缘轮廓是完成刀具几何参数精确测量的重要环节。该文研究了一种简单有效的方法,该算法基于灰度阈值分割定位像素级边缘,并经双线性插值法细分完成亚像素边缘轮廓的提取。最后设计实验对比分析了该算法以及基于Canny和Sobel算子的亚像素边缘检测算法所提取轮廓的特点。结果表明在准确的前提下,对高对比度图像应用该算法后,能比后两者更快速地完成边缘轮廓提取。     

基于灰度矩的脉搏图像亚像素特征点提取研究

在基于双目视觉脉搏图像传感器的脉搏三维信息检测中,图像特征点的提取是关键基础。为了提高脉搏图像特征点提取的精度,提出一种新的对脉搏图像特征点进行亚像素定位的算法。在完成脉搏图像的预处理后,对脉搏图像进行基于灰度矩的亚像素边缘检测,结合最小二乘拟合法得到圆形标志中心点,最终实现脉搏图像的特征点提取。实验结果表明该算法能够准确定位脉搏图像特征点,精度可达到0.03~0.04像素,为后续双目视觉的立体匹配及脉搏三维形态的重构奠定了基础。     

基于气门油封的亚像素边缘检测

针对气门油封的尺寸检测问题, 本文提出了一种基于Zernike矩改进算法的亚像素边缘检测方法. 首先, 对比分析了高斯滤波和双边滤波的预处理效果, 结果表明双边滤波在滤波和保留边缘信息方面具有更好的表现. 然后, 采用Canny算子进行边缘粗定位, 并利用自适应的Zernike矩过度模型进行亚像素级定位. 最后, 采用最小二乘拟合圆法获取圆心坐标和半径. 经试验证明, 优化后算法的边缘定位平均误差更小, 精度更加准确.     

多测度融合的立体匹配算法研究

摘 要：针对多测度融合的立体匹配算法的测度选择问题,提出一种基于测度互补系数的 测度选择方法。通过该方法选择多种测度进行融合作为匹配代价,并使用改进的半全局算法进 行代价聚合,实现多测度融合的立体匹配算法。首先定义互补系数,通过互补系数选择多种相 似性测度进行融合作为匹配代价;然后,针对半全局代价聚合使用随机初始化视差图导致立体 匹配效果较差的问题,使用基于 SURF 特征得到的视差作为初始视差进行半全局代价聚合;最 后计算视差并优化视差得到最终视差图。实验表明,使用该测度选择方法可以选择互补特征, 结合改进的半全局代价聚合方法可以提高立体匹配效果。     

机器视觉标定中的亚像素中心定位算法

双目视觉检测系统中,圆形标志的中心定位精度直接影响标定的精度和整体测量的精度。传统算法定位精度较低,不能满足高精度测量的要求。采用Canny算子对标定板图像进行边缘检测,Zernike矩定位亚像素边缘,用最小二乘拟合标志中心。实验表明:该方法对圆形标志中心点提取精确且稳定,中心定位精度优于0.1个像素,系统测量平均误差小于0.02 mm,满足高精度视觉测量要求。     

基于变分原理的亚像素级立体匹配方法

针对小基高比立体匹配当中的亚像素级视差精度和匹配效率较低问题,提出一种基于变分原理的亚像素级立体匹配方法.该方法以规范互相关函数作为能量函数的数据项,并将图像驱动的平滑项和视差驱动的平滑项相结合作为能量函数的平滑项,然后通过变分原理获得能量函数的欧拉方程,最后通过连续过松弛法进行迭代求解获得亚像素级视差.实验结果表明,提出的亚像素级匹配方法不但可以获得较高精度的亚像素级视差,得到更为精确的高程信息,而且还具有较快的匹配速度.     

基于多策略融合的专利术语自动抽取

专利术语自动抽取是知识抽取与文本挖掘的关键环节。在构建专利文献停用词表以及提取特定规则的基础上,抽取候选专利术语;通过分析专利术语与其所在句子的关联关系、相邻专利术语之间的影响以及常识性词语对专利术语抽取的干扰,分别提出基于PageRank思想的STRank权重计算方法、专利术语区别度计算方法以及知网义原信息降权方法,并融合上述方法对专利术语进行抽取。采用传感器领域的专利文献进行实验,在top-1400、top-1600级别上正确率为80.5%、79.7%,相对比CS+CC+CD方法分别提高了11.4%、9.5%。实验结果证明该多策略融合方法的有效性。     

基于迭代指导滤波的立体匹配方法

针对立体匹配当中的匹配精度问题,提出一种基于迭代指导滤波的立体匹配方法。该方法首先利用自适应窗口方法根据图像的灰度变化自适应地选择支撑窗口,再根据指导滤波累积原始匹配成本,并采用胜者全取方法计算视差,然后利用计算视差对匹配成本进行修正,进行再次累积并计算视差,最后反复迭代这一过程直到达到最大的迭代次数为止。实验结果表明,该方法可以获得较高精度的视差图,而且对立体像对中的不连续区域具有较强的鲁棒性。     

基于改进的种子点扩展自适应立体匹配算法

由于在图像中不同区域的纹理密集程度不同,因此使用固定窗口大小的算法无法兼顾纹理不同的区域,并且在视差不连续区域的匹配精度较低。针对该问题,提出一种自适应窗口和自适应权重相结合的算法,并且采用种子点扩展的方法。首先,通过交叉自适应窗口法,区分出连续点和孤立点,对于不同的分类点采用不同的处理方法。其次,针对每一个像素点,利用改进的自适应权重方法进行匹配。最后,提出一种新的种子点扩展的视差优化方法,对初始视差图进行精细化。实验结果表明,视差图中纹理密集区域和视差不连续区域的误匹配现象得到改善。该算法可以有效地处理图像中纹理分布不均的问题,提高了在视差不连续区域内匹配精度。     

基于小波变换相位基元的立体匹配系统

本文将近年来兴起的小波理论应用于立体视觉技术，提出了一种新的立体匹配算法。该算法利用Ｈａｒｄｙ小波基函数将原始象对分解成一系列具有良好时（空）领域定位性的带通分量，以多通道带通分量的相位信息为匹配基元，从而将视差估计转化为相位差估计问题，整个系统采用由粗到细引导的多通道匹配结构，将匹配约束溶于估计算法之中。实验结果表明，该算法结构简单，抗噪力强，能快速有效地产生密集的视差场。     

用于室内环境建模的基于形状一致性的立体视觉匹配算法

本文针对室内环境水平特征丰富的特点，提出借助图象变换，使立体视觉图象对中对应水平特征呈现形状一致性，以利于实现特征匹配，并获取物体三维结构的新颖算法，本文地在标定图象及非标定图象两种条件下如何获取所需变换参数进行了深入的理论分析，并对适用于基于形状一致性匹配算法的图象预处理及匹配算法进行了分析与实验研究。从初步获取的实验结果来看，这是一种对室内环境建模较为有效的方法。     

立体视觉中的双目匹配方法研究

本文首先对已有的双目立体视觉方法进行分析和总结 ,并依所选取的匹配特征和匹配方法的不同而将其分为利用灰度图像区域间相似性、特征点相关、边界或二阶导数过零点、二值拉普拉斯图像匹配、校正透视形变、动态规划、利用区域分割的结果和立体视觉连续性原理的各种演绎等类 ;然后对用金字塔图匹配边界基元的双目立体视觉方法进行了重点探讨 ;本文还对利用基极线约束实现匹配进行详细分析与推导     

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.     

基于亚像素的QR码定位方法研究

采集的QR码图像可能存在光照不均、旋转、扭曲和噪声等现象,位置探测图形难于满足标准深浅模型宽度比1∶1∶3∶1∶1。基于位置探测图形定位法是通过设置的容差来判定是否为位置探测图形,但对大信息量和低分辨率的QR码图像定位率较低。针对此问题,提出基于亚像素的QR码定位法。首先对位置探测图形设置较大容差进行粗定位,然后设置较小容差进行精定位;对精定位失败的,对其过渡像素分别使用最大最小值法、平均值法和中值法进行分解,再以同容差进行精定位。实验对比表明,提出的3种过渡像素分解方法都提高了定位率,以平均值法为最优,在旋转的分辨率为46~88像素的QR码图像集中,比基于位置探测图形定位法平均提高了24.5%。     

一种基于分段匹配的字符串匹配算法

针对已有算法对文本和模式的相关性依赖较大,提出一种基于分段的字符串匹配算法——SM。该算法利用特殊字符将文本先分段再匹配,且匹配过程对模式内容和长度不敏感。通过将SM算法与经典算法进行分析和实验对比,证明SM算法性能稳定,特别是在多模式字符串匹配情况下,SM算法具有比Wu-Manber算法更快的速度和更小的空间消耗。     

语义信息集成中概念匹配的研究

语义信息集成是目前屏蔽数据之间的半结构性、异构性和分布性的主要方法,其目的是为用户提供最大范围的精确数据。以解决信息集成中的语义冲突为目的,采用本体描述全局数据概念,树型结构描述局部数据概念,在此基础上,给出数据的逻辑定义方法,利用相似度计算匹配值来实现数据在语义集成中的匹配,并定义语义信息集成中映射算法的描述。最后,给出实验数据和算法执行的结果,验证了该方法的正确性。