基于MSCR与CS-LBP的鱼眼图像特征区域匹配方法

相比普通镜头,鱼眼镜头拥有更大的视场角,甚至可以直接获取半球域的图像信息,在立体视觉领域,应用鱼眼镜头来采集全景图像可减少镜头及图像采集模块数目,简化系统、提高运算速度、降低成本。但同时鱼眼镜头图像也存在一定程度的畸变,越靠近边缘畸变越严重。因此,在光轴正交或是角度更大的立体视觉系统中,进行相关图像的特征点匹配存在困难,直接影响立体视觉系统的应用效果。然而采用一种具有仿射不变性的图像匹配算法即可解决这个问题,首先提取原始图像的MSCR特征区域,其次引进CS-LBP算子对各个MSCR区域进行特征描述,应用特征权重的卡方距离比较法进行唯一匹配,最后进行椭圆拟合及连线标记使得匹配结果可视化。且通过实验验证了此方法的稳定一致性,可应用于大旋转角度的鱼眼图像的特征匹配。     

基于ASIFT的无缝图像拼接方法

传统图像拼接方法对尺度、视差和光照变化较大的图像配准效果不佳。为此,提出一种基于仿射-尺度不变特征转换(ASIFT)算法的无缝图像拼接方法。采用能够抵抗强仿射情况的ASIFT算法检测特征点,并对特征点进行提取与匹配。利用随机抽样一致算法反复迭代,找到精确的变换矩阵初始值,根据变换矩阵进行2幅图像之间的统一坐标变换,使用加权平滑算法完成图像的无缝拼接。实验结果表明,与基于SIFT特征的拼接方法相比,该方法的图像拼接效果较好。     

基于图像分割和控制点的立体匹配算法研究

提出了一种基于图像分割和地面控制点（GCP）的立体匹配算法。利用Mean-shift算法将参考图像根据彩色信息快速聚类成不同区域,利用像素点的RGB信息与梯度信息相结合计算初始视差;引入地面控制点（GCP）约束,构造能量函数,利用动态规划方法（DP）计算能量函数最小值;在图像分割区域内采用快速投票方式优化初始视差并获得最终视差图。实验结果表明：该算法能有效处理视差不连续和遮挡区域,也解决了DP算法带来的条纹等问题。     

基于ASIFT的低重叠度图像拼接研究

为了解决在图像重叠度过低时,采用常用的SIFT图像匹配算法,造成图像拼接困难的问题,提出了一种基于ASIFT的低重叠度图像拼接方法.ASIFT图像匹配算法相较于SIFT图像匹配算法,在低重叠度条件下,能够检测出更丰富的匹配点,且具有更高的匹配精度.根据这一特性,该方法采用ASIFT图像匹配算法进行特征点检测与匹配,然后利用其结果进行图像拼接.实验结果表明,这种方法在图像重叠度很低的情况下,也能够取得良好的拼接结果.     

基于图像分割的立体匹配算法

基于马尔可夫随机场（MRF）的立体匹配算法利用MRF模型来对匹配取值进行连续性约束。然而,MRF模型是产生式模型,图像自身特征难以得到准确描述。提出了一种基于图像分割的立体匹配算法SGC。SGC算法预先对图像进行分割,基于图像分割信息建立立体匹配的MRF模型,从而连续性（平滑）约束可以保留视差图中分割的边缘信息;并针对图像的深度连续性约束,定义了一个反映图像自身特征的新能量函数,应用于图割算法,提高了视差计算精度。实验结果表明,与以往算法相比,SGC算法更准确地反映了图像中深度信息,避免了平滑约束所引入的误差,有效提高了视差计算精度。     

基于能量的图像立体匹配算法

通过引入能量函数，给出了一种快速高精度求取匹配点算法——基于能量的算法。首先快速求取初始匹配点，然后对初始匹配点的相邻区域的点进行能量估计，计算其判断函数值，再根据判断函数值对原始数据进行矫正，得到精确的匹配点数据，从而实现匹配点的快速高精度估计。     

基于图像分割的立体匹配算法

针对在立体匹配中弱纹理及纯色区域匹配不准确和图像分割算法耗时较多的问题,提出一种融合图像分割的立体匹配算法。首先,将初始图像进行高斯滤波和Sobel平滑的处理,获取图像的边缘特征图;然后,将原图的红、绿、蓝三个通道值采用最大类间方差法进行二分类,再融合得到分割模板图;最后,将所得到的灰度图、边缘特征图和分割模板图用于视差计算和视差优化的过程,计算得到视差图。相比绝对差值和(SAD)算法,所提算法在精度上平均提升了14.23个百分点,时间开销上平均每万个像素点只多消耗了7.16 ms。实验结果表明,该算法在纯色及弱纹理区域和视差不连续区域取得了更加平滑的匹配结果,在图像分割上能够自动计算阈值且能够较快地对图像进行分割。     

基于图像区域分割和置信传播的立体匹配算法

传统基于像素的立体匹配算法误匹配率较高.为解决该问题,提出一种基于图像区域分割和置信传播的匹配算法.采用均值偏移对参考图像进行区域分割,通过自适应权值匹配计算初始视差图,对各分割区域的初始视差用平面模型拟合得到视差平面参数,使用基于区域的改进置信传播算法求得各区域的最优视差平面,从而得到最终视差图.与全局优化的经典置信传播算法和图割算法的对比实验结果表明,该算法能降低低纹理区域和遮挡区域的误匹配率.     

图像立体匹配研究进展

图像的立体匹配一直是立体视觉的研究重点.首先简要介绍了立体匹配方法及其分类,归纳了立体匹配中的各种约束条件和相似性测度函数;然后总结了局部匹配算法和全局匹配算法的特点,并结合对象的三维重建问题重点分析了全局匹配算法中的动态规划算法、图割法和置信度传播算法;最后对立体匹配研究面临的主要问题给出了一些建议.     

基于几何模型的鱼眼图像校正

在虚拟现实,机器人导航及视觉监控等领域,需要使用具有较大视角的鱼眼摄像机,这样得到的图像被称为鱼眼图像。鱼眼图像存在严重的变形和失真。本研究利用平面,柱面和球面经纬网格3种几何模型分别进行鱼眼图像校正,实现了真实场景的还原,并对校正结果进行分析和比较。     

基于鱼眼图像的全景漫游模型

介绍了如何利用鱼眼镜头所拍摄的图像建立起在固定视点上沿空间任何方向的全景漫游模型的方法 ,它克服了使用普通镜头需要拍摄多幅照片 ,经过拼结 ,缝合处理后才能形成全景图的缺点 ,试验结果证明了该方法的有效性     

鱼眼图像校正和配准算法研究

提出一种对鱼眼图像进行校正和配准的算法。首先把鱼眼图像从相等距离投影模型映射到参数化球面投影模型,使得合成球面全景图成为一个平移求解问题。然后使用非线性优化算法进行图像的配准。在合成场景的球面全景图以后,通过重投影球面全景图到视平面来完成虚拟场景的实时漫游。     

射线图像的立体匹配技术研究

在数字射线成像检测技术中,当物体形状不适宜于旋转扫描时,传统的X射线计算机断层成像技术(CT)难以得到其3维信息,对于这种情况,立体视觉是一种较好的解决方案。立体视觉的关键技术是立体匹配,尽管目前立体匹配技术的研究已取得了很大的进展,然而这类研究主要局限于可见光等反射成像领域,对X射线图像等透射成像领域的研究很少。由于成像原理的不同,透射图像的立体匹配技术与可见光图像存在很大差异。为了对X射线图像进行正确匹配,根据射线图像的特点,首先制定了合理的立体匹配策略,并指出边缘是一种"好"的匹配基元;然后建立了射线图像立体匹配的约束条件,同时分析了射线图像匹配不确定性的原因;最后确定了由粗到精的两步匹配方法,并提出利用多目视觉约束来实现精匹配。利用工业射线像增强器系统对标准样件进行成像的实验结果表明,该技术是可行的,匹配的绝对平均误差在2pixels范围内。     

基于鱼眼图像的全景漫游模型

介绍了如何利用鱼眼镜头所拍摄的图像建立起在固定视点上沿空间任何方向的全景漫游模型的方法,它克服了使用普通镜头需要拍摄多幅照片,经过拼结,缝合处理后才能形成全景图的缺点,试验结果证明了该方法的有效性.     

基于图像分割的快速立体匹配算法

针对Tao的平滑表面假设提出了一种基于图像分割的快速立体匹配算法。算法把参考图分割成多个区域，计算其中可靠区域的平面模板，通过贪婪算法把平面模板分配给不可靠区域使得全局评价函数取到最小值。该算法能克服基于局部算法中存在的边界模糊，以及低纹理区误匹配严重的缺点，解决了传统的基于全局算法中计算量过大的问题。实验表明，该算法能同时满足高精度和高实时性的要求。     

鱼眼图像轮廓提取算法研究

要从鱼眼图像恢复出实际场景的图像,其前提是必须准确地提取出鱼眼图像的轮廓,也就是说要精确地求出鱼眼图像圆形区域的半径和圆心坐标.提取鱼眼图像轮廓一般是采用最小二乘拟和的方法,但该方法计算量大,精度难以保证.文中根据鱼眼图像的特点提出了面积统计的方法.面积统计法不仅可以降低计算复杂度,在精度上也可以达到要求,实验证明了所给出的方法的正确性和可行性.     

基于线性特征的鱼眼图像校正方法

针对鱼眼镜头采集的畸变图像,在棋盘格标定模板的基础上,提出一种有效的校正方法。该方法采用标准畸变模型,首先基于畸变图像的线性特征提出目标函数;然后利用SUSAN改进算法精确定位棋盘格角点坐标;对已得到的有限角点坐标进行畸变曲线拟合,在畸变曲线上提取所需数量的点;最后用渐近寻优算法计算最优畸变系数,使得目标函数最小。实验结果表明,该方法角点定位精确、算法时间复杂度低,能够有效校正鱼眼镜头造成的图像畸变。     

鱼眼图像轮廓提取算法研究

要从鱼眼图像恢复出实际场景的图像，其前提是必须准确地提取出鱼眼图像的轮廓，也就是说要精确地求出鱼眼图像圆形区域的半径和圆心坐标。提取鱼眼图像轮廓一般是采用最小二乘拟和的方法，但该方法计算量大，精度难以保证。文中根据鱼眼图像的特点提出了面积统计的方法。面积统计法不仅可以降低计算复杂度，在精度上也可以达到要求，实验证明了所给出的方法的正确性和可行性。     

基于双线性插值的鱼眼图像校正方法

鱼眼镜头具有大视场、短焦距等优点,近年来被广泛应用到不同的领域。由于鱼眼镜头成像存在较大的畸变,目前主要用来目标监测,在目标物体的识别方面应用得很少。为此,提出一种基于球面透视投影约束的鱼眼图像校正方法,并用双线性插值法对校正后的图像进行填充,为鱼眼镜头在目标物体识别跟踪方面的应用做了准备工作。实验结果表明采用上述方法能够很好地对鱼眼图像畸变进行校正,且校正后的鱼眼图像符合人的直观感觉,真实感较强,图像边缘清晰。