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。     

多种相似性测度结合的局部立体匹配算法

针对立体匹配中匹配代价和支持窗口难以选择的问题,提出一种将多种相似性测度相结合的局部立体匹配算法．首先,构造匹配代价,结合图像的 Census 变换、WLD（Weber 局部描述符）特征、图像色彩信息以及图像梯度信息作为匹配代价;然后,使用引导滤波器对匹配代价进行聚合;最后,针对 WTA（赢者全取）策略引入的视差选择歧义问题和左右一致性检测（LRC）引入的水平条纹问题,提出了一种基于可信度和加权滤波的视差修正算法．利用 Middlebury 测试平台提供的标准测试图像对本文算法进行测试,其平均错误匹配率为 5.30%,与 FastBilateral 算法等一些公认的性能优异算法相比,本文算法提高了匹配准确率．     

基于免疫算法的立体匹配

立体匹配是立体视觉中的关键问题,提出了基于免疫算法的多分辨率立体匹配方法,为了提高匹配的准确性,同时利用和图象的灰度和梯信息进行匹配,并给出了匹配的准则函数;将免疫算法用于该问题的求解,以避免局部最优;实验结果证明了该方法的有效性。     

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.     

基于自适应权重的遮挡信息立体匹配算法

针对传统局部立体匹配算法在深度不连续区域误匹配率高的问题,提出一种基于自适应权重的遮挡信息立体匹配算法。首先,采用左右一致性检测算法检测参考图像与目标图像的遮挡区域;然后利用遮挡信息,在代价聚合阶段降低遮挡区域像素点所占权重,在视差优化阶段采用扫描线传播方式选择水平方向最近点填充遮挡区域的视差;最后,根据Middlebury数据集提供的标准视差图为视差结果计算误匹配率。实验结果表明,基于自适应权重的遮挡信息匹配算法相对于自适应权重算法误匹配率降低了16%,并解决了局部立体匹配算法在深度不连续区域误匹配率高的问题,提高了算法的匹配精确性。     

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。     

立体匹配的免疫算法

立体匹配是计算机视觉的重要问题之一,文章提出了基于免疫算法的立体匹配方法,将免疫算法用于立体匹配问题中,避免局部最优,以便得到最优视差图;实验结果证明了该方法的匹配的精度高、速度快。     

基于自适应权重的立体匹配优化算法

为解决现有立体匹配算法对低纹理以及视差不连续区域匹配效果较差的问题,提出一种改进的立体匹配优化算法。在传统自适应权重算法匹配代价的基础上,融合高斯差分图像差分信息,即左右图像高斯差分图的差分,重新定义其初始匹配代价,增加算法在视差不连续区域的鲁棒性,并加入边缘约束和视差边缘约束迭代聚类以及基于高斯差分图的自适应窗口算法,保证改进算法在低纹理区域的匹配性能,消除坏点与视差空洞。将该算法与传统自适应权重匹配算法分别在Middlebury数据集上进行匹配实验,结果表明,该算法平均性能提升了15.05%,明显优于传统自适应权重匹配算法。     

基于自适应权重的全局图割立体匹配算法

针对立体匹配中存在纹理、遮挡区域和深度不连续的问题,提出一种基于自适应权重的全局图割立体匹配算法,一方面,采用单像素自适应权重加窗匹配能够减少深度不连续和稀疏纹理处匹配的误差;另一方面,对于图割中的平滑项表示和遮挡处理,使用一定平滑约束和遮挡约束构建能量函数而取得最优解。实验结果表明,该算法能保证匹配的可靠性。     

基于双目视觉的立体匹配算法研究

根据立体匹配原理,采用双目摄像头对图像进行采集,通过对摄像机的标定和图像立体校正、图像分割与立体匹配得到最后的视差图;根据最后的视差图以及算法的速度来评价算法的性能。实验结果表明,图像的视差图十分接近真实视差图,效果明显。     

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。     

基于联合聚类和C-RA组合相似度的协同过滤算法

针对传统协同过滤算法由于数据稀疏和冷启动而造成的推荐精度下降的问题,提出一种基于联合聚类和C-RA组合相似度的协同过滤算法。首先,通过联合聚类对原始评分矩阵进行用户和物品两个维度的聚类;其次,利用联合聚类结果填充原始评分矩阵;最后,利用C-RA组合相似度计算用户相似度并进行推荐。实验结果表明,该方法有效地提高了推荐结果的精确度,缓解了数据稀疏和冷启动问题。     

基于组合相似度的优化协同过滤算法

协同过滤算法是个性化推荐系统中应用最广泛的一种推荐技术。随着用户数量和项目数量的增加,数据的稀疏性成为影响推荐质量的重要因素。为此,将传统相似度指标修正余弦相似性、Pearson相似度,与结构相似度指标Jaccard系数、Salton系数、IUF系数进行组合,提出6种组合相似度。在Movie Lens上的实验表明,基于组合相似度的优化协同过滤算法在平均绝对偏差MAE、均方根误差RMSE、召回率、覆盖率和确率等性能上都有了较大提高,提高了推荐质量。     

基于常增益组合滤波器的目标跟踪算法

针对目前高机动目标跟踪的Jerk模型存在计算复杂度高的不足,提出一种四维常增益滤波器:α-β-γ-δ模型.给出模型中α、β、γ和δ的计算公式,并将它与α-β、α-β-γ滤波器组合得到一种常增益组合滤波算法,克服单一滤波器只能跟踪特定运动方式的目标的缺点.最后对一种典型的目标机动形式进行Monte Carlo仿真,结果表明新算法对于解决机动目标跟踪问题的有效性.     

一种基于相似性度量的高维数据聚类算法的研究

针对传统基于距离度量的聚类算法难以适合高维数据聚类以及高维数据之间相似度难定义的问题,提出了一种新的高维数据聚类算法.该算法基于一个能够更准确地表达出高维对象之间相似性的度量函数,首先计算对象两两之间的相似度并得出一个相似度矩阵,然后根据该相似度矩阵和阈值大小自底向上对数据进行聚类分析.实验结果显示,该算法能够获得质量更高的聚类结果,并且不受孤立点影响,对输入数据顺序也不敏感.     

卡尔曼滤波结合遗传算法的矿井图像去噪算法研究

为了提高煤矿井下图像采集的质量,通过研究分析卡尔曼滤波的初状态值选取与遗传算法来优化卡尔曼滤波,提出一种新的图像去噪算法——GAK(Genetic Algorithm Kalman).分析了图像噪声的成因与四种经典滤波;研究设计了卡尔曼滤波的初状态值选取;详细阐述了GAK原理,以及GAK求解步骤;运用MATLAB对GA...     

基于多向测度和属性相似度的混合协同过滤

传统协同过滤算法中相似性度量方法存在度量不准确,不能如实反映信息的问题,导致推荐质量不高。针对这一问题,提出一种新的基于多向测度和项目属性的相似性计算方法。利用多向测度方法计算用户对项目的评分相似性,同时结合项目属性计算用户对项目属性的偏好相似度,通过加权因子得到用户间的最终相似性。实验结果表明该方法较传统方法显著提高了推荐精度。     

基于FunkSVD矩阵分解和相似度矩阵的推荐算法

传统基于用户的协同过滤推荐算法在计算用户相似性时经常面临数据稀疏的问题,同时忽略了不同评分项目之间的差异。针对这些问题,提出一种基于FunkSVD矩阵分解和相似度矩阵的推荐算法。利用用户评分数据与物品标签数据计算出用户的相似度矩阵;利用FunkSVD对得到的相似度矩阵进行矩阵分解,生成新的用户相似度矩阵;根据用户之间评分数据对两个相似度矩阵中的用户相似度加权组合,并生成用户的综合相似度矩阵来对用户进行评分预测。经过Movielens数据集的实验表明,该算法提高了预测的准确性,优于传统的推荐算法。     

基于延迟时间Petri网的工作流相似性度量方法

为了解决实时系统中流程相似性的判定问题,提出一种基于流程中活动的拓扑结构和触发点的流程相似性度量方法。采用延迟时间Petri网(Delay Time Petri Nets,DTPN)模型来表示流程,用于找出流程的触发调度;定义活动时间约束路由关系,给出它们之间的距离和相似度计算公式,进而计算出流程之间的相似度;在此基础上设计相关算法,并且分析时间复杂度。通过实例验证了该算法在时间约束工作流相似性度量方面的有效性。     

一种基于最佳相似性的人脸检测算法

为了解决传统模板匹配算法在人脸检测中检测率低和速度慢的问题,提出一种新的人脸检测算法(BSICP).引入最佳相似性作为相似性度量,只考虑匹配图像之间的相似点,减少错误匹配;以尺度迭代最近点算法作为搜索策略代替传统的逐点扫描匹配方法,加快检测速度.实验结果表明,该算法在IMDB-WIKI数据库中的五组变换图像下检测率均能达到97％以上,而且速度保持在0.076 s左右,具有很好的检测效果.