基于双边滤波的快速立体匹配算法研究

立体匹配是双目立体视觉的核心问题.立体匹配算法对左、右图像进行逐像素匹配,建立对应关系,生成稠密的视差图.本文提出一种基于双边滤波的立体匹配算法.使用归一化互相关函数作为匹配的相似性测度函数,在使用双边滤波进行代价聚合的基础上,对视差的选择策略进行改进.引入置信因子判断匹配的可靠性,将匹配不可靠的像素点的位置记录下来.通过对不可靠匹配区域的代价空间进行多次滤波,将可靠匹配区域的代价信息传递给不可靠区域,最终影响不可靠匹配区域的视差选择.实验结果表明该算法能够实现快速的亚像素立体匹配.     

一种深度相机与双目视觉结合的视差估计技术

对于双目视觉立体匹配算法,先验的视差范围估计是影响算法匹配效果和运行时间的重要因素。在双目视觉系统的实际应用中,匹配视图之间的视差范围通常随场景的变化而不断改变,因此需要对视图间的视差范围进行有效的自动估计。针对此问题,开发了一种双模相机,可分时采集场景的灰度图像和深度图像,该深度图像与灰度图像有相同的空间分辨力。在双目视图匹配过程中,通过引入深度图的信息,可约束每一个待匹配像素的视差范围。对于实验室内采集的普通视图对,本文方法相较以视图间视差最大、最小值为约束的方法,匹配速度提高3倍以上,匹配误差减少2%,有效提高了匹配的可靠性和普适性。     

基于加权引导滤波的局部立体匹配算法

立体匹配是双目立体视觉中的关键环节.本文在现有局部立体匹配算法的基础上,提出一种基于加权引导滤波的局部立体匹配算法.该算法在代价聚合阶段采用加权引导滤波方法,根据不同窗口像素纹理的丰富程度,对引导滤波的规整化参数进行自适应调整,实现更准确的代价聚合;在视差选取阶段,根据聚合后的代价空间信息对视差的可靠性进行判断,对于视差不可靠像素,利用自适应窗口方法进一步代价聚合后确定视差.在MATLAB软件平台上利用标准立体图像对进行测试,实验结果表明,本文提出的算法平均误匹配率为5.20%,相比于现有的局部立体匹配算法具有更高的精度.     

双目立体显微测量的研究

双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支,即由构成一定角度的两台摄象机拍摄同一幅画面,通过计算空间点在两幅图像中的视差,获得该点的三维坐标值.提出将双目立体计算机视觉技术应用于光学立体显微镜上,可对一些微小物体进行观测和测量,并获取深度信息,建立三维图象,从而用简便、经济的手段进行微小物体的三坐标测量.     

基于立体视觉的钢卷检测技术

本文提出了基于立体视觉的钢卷检测技术,利用双目立体视觉系统得到钢卷图像对,进行立体矫正和立体匹配获取视差图,利用视差图的深度信息,提出基于深度直方图的方法分割出目标钢卷。再根据三角测量原理计算出钢卷视差图中每个像素点的深度,从而获取钢卷的点云数据。对钢卷点云数据进行高斯滤波,圆柱特征拟合后,获得钢卷的空间几何信息和位置信息。实验结果表明,检测的钢卷坐标和钢卷真实坐标之间的误差在允许的范围(100mm)以内,并且检测效率大大提高。     

双目立体视觉匹配技术现状与发展

双目立体视觉技术是计算机视觉重要的研究领域,如今的应用也愈发广泛,其中在精密测量上起到的作用不可或缺。匹配技术在双目测量中尤为关键。本文从立体匹配技术的现状出发,介绍了现阶段匹配技术运用的主要方式和关键算法,以基于基元的匹配算法入手,对该技术的发展趋势进行展望。通过对比各算法的优缺点,获得对匹配技术的进一步了解,为未来进行双目视觉测量的应用提供理论依据。     

基于视差区域分割的动态规划立体匹配算法改进

基于动态规划的立体匹配算法在较低的硬件条件下,也可以满足实时性的要求,因此,可以在基于立体视觉的机器人导航避障系统中应用。但传统动态规划算法存在匹配精度不高、易出现分散畸变点等问题,因此,论文对动态规划算法初始匹配代价求取、路径寻径及回溯等加以改进。在初始代价求取阶段,提出了一种变窗口能量聚集法,通过获取场景的视差变化区域与视差连续区域的位置信息,从而使像素点在能量聚合时能够根据视差变化自适应地调整聚合窗口的大小,使能量聚合方式更加合理,提高了初始视差的准确性;在路径寻径及回溯阶段,使用多路径寻径回溯法,保留更多的可靠点,减少了误匹配现象的发生。因此,提高了立体匹配的匹配精度,并具有较好的实时性。     

立体匹配算法的分类对比研究

立体视觉主要利用多图像成像技术,通过多个图像来获取物体的深度信息。本文首先叙述了常用的立体匹配算法的组成,将立体匹配算法分为三类,详细说明了三种匹配算法分类中具有代表性的块匹配算法、半全局立体匹配算法和图割法的具体实现步骤,从匹配速度和匹配效果上分析总结了三种算法的优缺点。最后概况归纳了现有的立体匹配算法所存在的问题以及对立体匹配算法发展的展望。     

基于可变形卷积的双目视觉三维重建

提出一种基于可变形卷积的立体匹配算法来进行双目视觉三维重建。首先,采用二维可变形卷积对输入的左右两幅图像进行特征提取;然后,利用三维可变形卷积,在匹配代价空间中有效地聚合两个图像之间的相关特征;最后,采用3个阶段级联残差学习的方式来降低匹配代价空间的参数计算量,以达到快速匹配的实时要求。根据该算法原理完成了视差深度图的检测,并通过Open3D重建三维物体。实验结果表明:该算法的参数量为0.5×10⁶,运行时间只需0.02s,生成的视差图精度较高,三维重建效果较好。     

结合目标识别和定位的轮椅机械臂抓取研究

为了使轮椅机器人辅助行动不便的残疾人及老年人抓取生活中的物品,提出了基于YOLO算法和双目视觉定位结合的目标物体定位系统.首先将左右两幅图像进行校正和生成视差图,之后使用YOLOv3算法检测左图得到目标矩形框,为了避免矩形框的中心落在视差匹配错误区域造成得到的世界坐标值错误,通过对视差图的直方图分析,发现目标的视差值分...     

基于边缘特征和可信度的立体匹配算法

目的针对难以快速获得高精度的稠密视差图问题,提出一种基于边缘特征和可信度的立体匹配算法。方法为了增加像素点之间的区分性,采用鲁棒性较好的AD-Census函数作为匹配代价测度函数。针对匹配窗口跨越视差不连续区域时造成误匹配问题,算法首先对参考图像进行边缘特征提取,基于边缘特征约束,获取形状和大小均具有自适应特性的匹配窗口。视差计算时,使用WTA算法计算每个像素点的视差值,同时计算该像素点视差的可信度。最后通过边缘检测图和信度图进行联合优化,修复可信度较低的像素点的视差。结果该算法能够快速有效地处理视差遮挡区域和视差不连续区域的误匹配问题。结论基于边缘特征和可信度的立体匹配算法是一种高效可行的立体匹配算法。     

利用无线局域网遥测的3-D表面轮廓重构

提出一种基于IEEE820.11无线局域网(WLAN)遥测捕获图像的三维恢复算法,通过无线网络中的现场计算机获取远端物体双目图像,采用立体视觉法对双目图像的精确匹配,得到三维场景的精确重构恢复。实验结果表明,该算法能有效地实现双目图像匹配和恢复远端物体的三维表面信息。     

基于几何约束的双目测距技术研究

双目测距是一种重要的机器视觉技术,常用于机器人定位与导航任务。立体匹配在双目视觉中占有重要的作用,文章基于构建的双目立体视觉系统,提出了一种基于几何约束的物体三维坐标测量方法。首先利用立体标定技术实现了对图像的畸变矫正,并对实时拍摄的左右图像进行ORB特征匹配,以检测图像中物体的特征点对。算法对估计的初始ORB特征点进行RANSAC模型估计,去除误匹配点对应。之后基于点对应之间的距离与斜率对其进行几何关系度量,利用几何约束进一步滤除匹配误差较大的点对应。实验结果说明该算法能有效降低特征的误匹配率,提高了双目测距的准确性与鲁棒性。     

基于图像金字塔的钢板表面深度信息提取方法

针对传统灰度匹配算法精度和实时性无法兼顾的不足,提出一种基于图像金字塔结构和归一化互相关相似度函数相结合的区域分层匹配算法,主要可控参数包括匹配窗口尺寸、匹配特征值范围、视差阈值范围、相似度阈值等,并基于双目立体视觉系统,通过双目视觉标定、等效标准极线结构的图像校正等方法,实现了钢板表面的深度信息提取,实验证明算法具有较高的精度和效率。     

零件的立体视觉测量和三维重建研究

本文采用立体视觉测量并结合三维重建的方法,解决了零件的非接触测量问题。首先,分析了立体视觉测量系统的组成结构,利用左、右2个摄像机分别采集零件信息,进而根据二者间的空间关系计算视差数据。其次,采用均值滤波方法去除零件图像噪声,为立体匹配创造条件,进而根据立体图像对二者间的极线关系求取视差。选择Bowyer算法对视差图像进行剖分和三维重建。试验结果表明,本文建立的方法可有效完成航空发动机的叶片零件测量,进而实现生动逼真的三维重建。     

采用色彩相似性约束的立体匹配

在立体匹配算法中引入色彩相似性约束条件.首先加入权值模板来对用于灰度空间匹配的SSD算法进行改进,在抑制噪声的同时,可以最大程度的保持景物的细节信息,从而有效的解决SSD算法对于噪声比较敏感的问题.然后引入色彩相似性约束将灰度空间的匹配和彩色空间的匹配有机的结合起来,大大提高了匹配的精度.实验结果表明,该算法能够合理利用彩色立体像对中的色彩信息,从而生成准确度较高的视差图,是一种有效的立体匹配方法.     

基于双目相机的光栅立体印刷图像合成

目的研究一种基于双目相机的光栅立体图像合成方法。方法首先用双目相机采集场景中2个观察角度的二维平面图像数据。基于双目立体视觉理论,采用一种鲁棒性较强的基于区域分割的图像匹配方法,得到精度较高的深度图。然后分析序列视差图像的成像模型,建立一种基于双目图像对生成序列视差图像的方法,得到连续角度等间隔的序列图像。最后基于柱镜光栅的光学特性形成的立体印刷图像编码规则,对序列视差图像进行纵向条纹抽样分割,等间隔的抽取每幅序列视差图像中的对应列实现光栅立体图像的合成。结果验证了该光栅立体图像合成方法的有效性。结论基于双目相机的光栅立体合成方法,可以使立体印刷产品实现个性化、便捷化的即时输出。     

基于局部纹理特性和图像分割的分步立体匹配

为解决立体匹配难以兼顾精度和速度的问题,提出一种分步立体匹配方法。根据局部纹理特性对图像对进行灰度变换;然后利用均值漂移算法分割参考图像,以任意大小和形状的分割区域为支持窗口进行初次匹配,形成基于色彩分割的视差约束;再以固定窗口为支持窗口进行二次匹配,获得初始视差图;最后通过可信度分类优化初始视差。实验结果表明所提出的算法兼有较高的匹配速度和精度。     

基于多特征提取的越野智能车辆环境探测

为实时获取越野智能车辆前方的地形信息并有效检测出可能存在的障碍物,本文提出一种基于立体视觉传感器的环境探测方法.该方法首先对图像进行局部对比度增强,以减弱光照变化对立体匹配的影响并保证角点特征提取的均匀性.其次研究图像中障碍物的边缘特征提取方法,以避免障碍物的漏检.然后提出基于多特征提取的立体匹配流程,其中采用了随机采样序列方法计算基础矩阵,将基于边缘的匹配与基于角点的匹配独立进行以避免干扰,并引入连续性约束来剔除误匹配.最后,通过不同光照越野场景的环境重构实验验证算法的鲁棒性.     

一种高精度的对极几何恢复方法的研究

在分析平行双目立体视觉系统的对极几何问题的基础上,提出了采用普通标定板实现图像角点对自动准确匹配的方法,并对对极几何进行了高精度的恢复.给出了角点检测算法、退化问题的避免措施以及基于秩2约束的基础矩阵迭代优化求解的方法.试验结果证明所提出的方法有效可行,有助于提高后续立体匹配的准确率与三维重建的精度.