Delaunay三角形模型基立体图像编码

立体图像具有2倍于普通图像的数据量,给存储和传输带来了一定的困难,因此对立体图像的压缩和编码非常重要.文中讨论了Delaunay 三角形模型基立体图像编码的各个环节,提出一种可以保持网格拓扑结构不变的视差估计方法.该方法是一个三步迭代过程:首先利用迭代块匹配算法得到较精确的匹配结果;然后利用迭代多边形匹配算法对得到的匹配结果进行优化,使得一些三角形的预测误差最小;最后删除掉视差不可靠的节点.利用变长编码来编码网格节点和视差矢量,并对残差图像利用DCT进行编码.实验结果表明,与基于块的传统编码方法和其他网格匹配算法相比,该方法在获得较高压缩比的同时,解码图像亦具有较高的主客观质量.     

快速视差范围估计算法及其应用

视差范围估计在立体匹配中非常重要,准确的视差范围能提高立体匹配的精度和速度.为此提出一种基于匹配代价搜索和图像细分的快速视差范围估计算法.该算法将输入图像均匀分成多个图像块,采用匹配代价搜索计算每一图像块的视差,找到视差最大(最小)的图像块,并利用迭代细分规则将该图像块继续分成更小的子块,直至得到稳定的最大(最小)视差;利用匹配代价图对图像块进行可靠性检测,以解决弱纹理块容易误匹配的问题.实验结果表明,文中算法在保持97.3%的平均命中率的同时将立体匹配的平均搜索空间降低了27.7%,比采用传统算法可以得到更准确的视差范围;将该算法应用于立体匹配算法中降低了其平均误匹配率,并将计算时间缩短了20%~45%.     

基于自适应迭代松弛的立体点对匹配鲁棒算法

图像匹配是立体视觉的重要部分,也是双目立体测量系统必须解决和最难解决的问题。为了对图像进行鲁棒性匹配,提出了一种基于自适应迭代松弛的立体点对匹配方法。该方法首先利用视差梯度约束来构造匹配支持度函数;然后通过松弛方法优化该函数来完成立体点对的匹配。由于利用了动态更新松弛匹配过程参数的方法,因此有效地降低了误匹配率和误剔除率。在此基础上还提出了对松弛过程结束后的匹配结果,再次使用视差梯度约束来进行进一步检验的策略,该策略能够以一定幅度的误剔除率提升为代价,大幅度降低了误匹配率,从而可满足许多要求严格限制误匹配率的应用。实验结果证明,该新算法是有效的,并已经用于一个双目立体测量原型系统当中。     

基于前向搜索的快速视差范围估计方法

在立体匹配中,设置合理的视差搜索范围能够提高匹配的速度和精度。为此,提出了一种基于前向搜索的图像迭代细分方法用以估算视差范围的上下限。将参考图像均分为若干个图像块,在对每一块的匹配过程中,采用前向搜索策略,对当前匹配块继续均分成若干子块,并对其子块进行相似度匹配。在计算视差范围上限时,用当前块的子块视差中的最大值来表示其视差值,找到视差最大的图像块后继续迭代细分,直到得到稳定的视差范围上限。在计算视差范围下限时,用当前块的子块视差中的最小值来表示其视差值,找到视差最小的图像块后继续迭代细分,直到得到稳定的视差范围下限。实验结果表明,采用前向搜索策略计算视差范围的方法,在搜索空间降低比率达到28.8%的同时能够达到98%的命中率,相较直接进行匹配误匹配率降低了47.4%,能够得到更精确的视差范围。     

基于Pearson相关系数的快速虚拟网格匹配定位算法

针对室内环境下位置指纹匹配定位算法中离线数据库采集工作量较大的问题,提出了一种基于Pearson相关系数的快速虚拟网格匹配的定位算法。首先,将接收信号强度指示（RSSI）进行高斯滤波预处理得到接收信号强度向量;然后,利用Bounding-Box方法确定初始虚拟网格区域,将该网格区域快速迭代细分并计算网格中心点到各信标节点的距离对数向量,计算接收信号强度向量和距离对数向量之间的Pearson相关系数;最后,选取Pearson相关系数接近于-1的k个近邻坐标以相关系数加权估计确定待定位节点的最优估计位置。仿真实验结果表明,在1m虚拟网格且RSSI噪声标准差为3dBm的条件下,算法定位误差小于2m的概率大于94.2%,其定位精度优于位置指纹匹配算法,且无需建立RSSI指纹数据库,大大减少了定位工作量。     

基于协作Hopfield网络的迭代立体匹配算法

针对立体匹配算法中求解能量函数全局最小问题,提出一种基于协作Hopfield网络的迭代立体匹配算法.它采用两个具有相似结构的Hopfield神经网络协作求解匹配问题,两个网络的不同之处是匹配过程中所采用的基准图不同.然后根据左右一致性约束实现两个Hopfield网络之间的协作,从而避免落入局部最小.为加快收敛速度,该算法将视差图的最优搜索问题转换为二值神经网络的迭代收敛过程.利用局部匹配算法的结果预标记初始视差,以设定神经网络初始权重.并根据局部匹配算法中隐含的假定条件,提出了局部匹配算法视差结果的评估准则,以确定各像素的视差搜索范围,从而减少各次迭代过程中状态待确定的神经元个数.实验表明该方法在性能和收敛速度上都要优于传统的Boltzmann机方法.     

基于迭代式动态规划的影像密集匹配

针对动态规划影像密集匹配中因匹配的整体相关性导致的误匹配点连带扩散效应问题,提出了一种基于迭代式动态规划的影像密集匹配算法。该算法在影像密集匹配过程中引入了视差方向一致性、视差突变性作为迭代判定准则,通过对动态规划匹配结果中不满足迭代条件的候选匹配点子集进行分析,在候选匹配点子集中识别出误匹配点并去除之,反复迭代直至满足迭代准则,从而解决了误匹配点的连带扩散效应问题。该算法已成功应用于嫦娥三号遥操作项目,经在轨应用的检验表明,提出的基于迭代式动态规划的影像密集匹配算法能够极大地降低立体影像匹配中密集同名点的误匹配率。     

基于视差空间的双目视觉里程计

提出了一种基于视差空间的双目视觉里程计算法.利用SIFT特征点的尺度和旋转不变性,实现左、右图像对特征点的准确匹配,及前后帧间的特征跟踪.在RANSAC框架下对匹配点进行运动估计获得运动参数初始值,然后迭代更新匹配点的视差比值直至收敛.为克服传统算法中3维空间噪声分布不均匀的缺陷,利用了视差空间噪声分布的各向同性的性质进行运动估计,并且通过迭代取得全局最小值.实验结果表明,该算法在运动估计中具有更好的精度.     

平滑运动概率估计剔除算法

针对现有算法对宽基线匹配和三维场景中匹配效果不精确的问题,提出一种平滑运动概率估计误匹配剔除算法。通过构造单个特征点统计模型延伸到整个感兴趣区域的统计模型,假设特征点的统计值服从二项分布的情况下,构建匹配点概率函数,计算出匹配正确的概率,将不匹配的外点剔除。结合网格加速匹配划分网格,快速寻找特征点。通过实验对比,验证了该算法比其它算法具有更高的匹配准确度。     

一种改进的视图几何基本矩阵估计法

多视图几何中的基本矩阵估计需要利用准确的对应点,但是图像噪声或光线变化会产生错误匹配,进而严重影响基本矩阵估计的准确度。为提高基本矩阵估计的准确性,文章提出了一种基于对极约束梯度的迭代方法去估计基本矩阵。该方法能在最少的迭代次数下迅速剔除两视图匹配过程中的错误匹配点。然后再加入对应点相关性的约束,可以得到最佳对应点集合用于估计基本矩阵。通过在各类不同场景的图像上实验分析可以发现,该方法相比于其他方法估计基本矩阵误差至少降低20%。     

基于控制点的分层双向动态规划立体匹配算法

提出一种基于控制点的分层双向动态规划立体匹配算法．首先，利用改进Volumetric迭代算法获取具有高可靠度的控制点，将其作为具有正确视差的匹配点．其次，在高可靠度控制点的指导下，利用分层双向动态规划算法在DSI（disparity-space image）视差空间图中进行初匹配，进而在Delta DSI（delta disparity-space image）视差变化空间图中进行精匹配，从而获取高密度视差图．实验结果表明，该算法不仅可以改善传统直接动态规划立体匹配算法产生的带状条纹瑕疵，而且计算速度较快，匹配结果也优于传统动态规划的匹配结果．     

基于三角形网格的浓密视差图提取

提出一种基于三角形网格的浓密视差图提取算法。用SUSAN算法从立体图像对中提取某一幅图像的特征点,用Delaunay的方法将特征点三角化,然后再进行视差的计算,最终得到浓密的视差图。该算法将SUSAN算法和DT(Dalau-nay triangulation)网格结合起来,使算法更加简单化,实现了浓密视差图的快速提取。     

基于三角形网格的浓密视差图提取

提出一种基于三角形网格的浓密视差图提取算法。用SUSAN算法从立体图像对中提取某一幅图像的特征点，用Delaunay的方法将特征点三角化．然后再进行视差的计算，最终得到浓密的视差图。该算法将SUSAN算法和DT（Dalaunay triangulation）N格结合起来，使算法更加简单化，实现了浓密视差图的快速提取。     

Error propagation control in Laplacian mesh compression

Laplacian mesh compression, also known as high‐pass mesh coding, is a popular technique for efficiently storing both static and dynamic triangle meshes that gained further recognition with the advent of perceptual mesh distortion evaluation metrics. Currently, the usual rule of thumb that drives the decision for a mesh compression algorithm is whether or not accuracy in absolute scale is required: Laplacian mesh encoding is chosen when perceptual quality is the main objective, while other techniques provide better results in terms of mechanistic error measures such as mean squared error. In this work, we present a modification of the Laplacian mesh encoding algorithm that preserves its benefits while it substantially reduces the resulting absolute error. Our approach is based on analyzing the reconstruction stage and modifying the quantization of differential coordinates, so that the decoded result stays close to the input even in areas that are distant from anchor points. In our approach, we avoid solving an overdetermined system of linear equations and thus reduce data redundancy, improve conditioning and achieve faster processing. Our approach can be directly applied to both static and dynamic mesh compression and we provide quantitative results comparing our approach with the state of the art methods.     

一种新的基于特征点的立体匹配算法

目前,立体匹配是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一。为了快速并更精确的对特征点进行立体匹配,本文提出了一种新的基于特征点的立体匹配算法。该方法独立于特征点的检测算法,先以扫描线作为匹配单元,然后以鲁棒函数为匹配代价函数,最后用顺序约束对每一匹配单元的视差图进行检测与校正。实验证明,该方法的匹配精度高于传统的基于NCC(norm alized cross-correlation)的立体匹配算法,并且运行时间快,可以应用于纯软件的基于特征点的立体视觉系统中。     

Line segment matching for 3D computer vision using a new iteration scheme

A new iteration scheme is proposed to solve the line segment matching problem in stereo vision analysis. A match function which directly reflects the requirements of the epipolar and disparity constraints is proposed for line segment matching. The information contained in the match function is used to determine line segment correspondences indirectly. After a match network is established according to the match function values, a new iteration algorithm is employed to tune the strengths of the match links in the match network so that the match network can converge to a stable state. No explicit compatibility coefficient need be defined for computing the support function values in the iterations, resulting in a faster computation speed than those of conventional relaxation matching techniques. The inherent anti-symmetric characteristic of relaxation matching for the image correspondence problem is also avoided naturally. The experimental results show that the proposed iteration scheme is effective and suitable for matching line segments even when images are complicated.     

双目立体视觉的三维人脸重建方法

创建逼真的三维人脸模型始终是一个极具挑战性的课题.随着三维人脸模型在虚拟现实、视频监控、三维动画、人脸识别等领域的广泛应用,三维人脸重建成为计算机图像学和计算机视觉领域的一个研究热点.针对这一问题,提出一种基于双目立体视觉的三维人脸重建方法,重建过程中无需三维激光扫描仪和通用人脸模型.首先利用标定的2台摄像机获取人脸正面图像对,通过图像校正使图像对的极线对齐并且补偿摄像机镜头的畸变;在立体匹配方面,选择具有准确可靠视差的人脸边缘特征点作为种子像素,以种子像素的视差作为区域生长的视差,在外极线约束、单调性约束以及对应匹配的边缘特征点的约束下,进行水平扫描线上的区域生长,从而得到整个人脸区域的视差图,提高了对应点匹配的速度和准确度;最后,根据摄像机标定结果和立体匹配生成的视差图计算人脸空间散乱点的三维坐标,对人脸的三维点云进行三角剖分、网格细分和光顺处理.实验结果表明,该方法能够生成光滑、逼真的三维人脸模型,证明了该算法的有效性.     

立体视频编码中的目标分割与立体匹配算法

视频目标分割与立体匹配是目标基立体视频编码中的核心技术.首先在单通道视频目标分割的基础上提出一种轮廓跟踪匹配算法,以提取立体视频目标对,然后提出一种基于目标的视差估计算法.它以具有特征信息的像素为匹配基元,结合视差匹配约束进行视差估计,克服了传统块匹配算法视差场不连续、视差精度差的缺点,可以获得较为精确和平滑的视差场.     

基于信任度传播的体视算法

针对信任度传播算法计算量大及误匹配率高的问题,提出一种高效的计算稠密视差图的全局优化算法。首先,根据像素匹配代价的特点、视差不连续亮度变化的特征,定义具有适应性的数据约束和平滑约束,并对平滑约束进行分层调节后执行消息的传输。其次,讨论消息传输迭代过程中的冗余计算问题,通过检测消息的收敛性减少运行时间。最后,分析信任度传播算法中的误匹配问题,通过匹配的对称性检测遮挡,并提出重建数据项后,利用贪婪迭代法优化所得视差图,将图像中可靠像素的视差向不可靠像素扩散。实验结果表明,该算法能以较快的速度计算出更理想的视差图。     

基于PatchMatch的半全局高效双目立体匹配算法

近年来双目立体匹配技术发展迅速,高精度、高分辨率、大视差的应用需求无疑对该技术的计算效率提出了更高的要求.由于传统立体匹配算法固有的计算复杂度正比于视差范围,已经难以满足高分辨率、大视差的应用场景.因此,从计算复杂度、匹配精度、匹配原理等多方面综合考虑,提出了一种基于PatchMatch的半全局双目立体匹配算法,在路径...