基于视觉显著性的区域立体匹配算法

针对区域立体匹配算法对光照变化敏感,视差图存在目标和弱纹理区域的错配、边界不平滑等问题,提出一种利用视觉显著性特征改进的快速区域立体匹配算法。该算法先利用显著性检测定位图像主要目标区域;再结合索贝尔(Sobel)边缘特征和相角特征完成特征匹配、得到粗视差图;最后通过检测粗视差图中的视觉显著性,消除图像弱纹理区域的突兀噪声。相比绝对误差累计(SAD)、平方误差累计(SSD)和归一化灰度互相关(NCC)算法,所提算法对光照变化不敏感,得到的视差图完整,匹配率高,有利于实时系统应用。     

融合边缘保持与改进代价聚合的立体匹配算法

目的 立体匹配是计算机双目视觉的重要研究方向,主要分为全局匹配算法与局部匹配算法两类。传统的局部立体匹配算法计算复杂度低,可以满足实时性的需要,但是未能充分利用图像的边缘纹理信息,因此在非遮挡、视差不连续区域的匹配精度欠佳。为此,提出了融合边缘保持与改进代价聚合的立体匹配。方法 首先利用图像的边缘空间信息构建权重矩阵,与灰度差绝对值和梯度代价进行加权融合,形成新的代价计算方式,同时将边缘区域像素点的权重信息与引导滤波的正则化项相结合,并在多分辨率尺度的框架下进行代价聚合。所得结果经过视差计算,得到初始视差图,再通过左右一致性检测、加权中值滤波等视差优化步骤获得最终的视差图。结果 在Middlebury立体匹配平台上进行实验,结果表明,融合边缘权重信息对边缘处像素点的代价量进行了更加有效地区分,能够提升算法在各区域的匹配精度。其中,未加入视差优化步骤的21组扩展图像对的平均误匹配率较改进前减少3.48%,峰值信噪比提升3.57 dB,在标准4幅图中venus上经过视差优化后非遮挡区域的误匹配率仅为0.18%。结论 融合边缘保持的多尺度立体匹配算法有效提升了图像在边缘纹理处的匹配精度,进一步降低了非遮挡区域与视差不连续区域的误匹配率。     

一种基于特征约束的立体匹配算法

立体匹配一直是计算机视觉领域的一个中心研究问题,为了得到适用于基于图象绘制技术的视图合成高密度视差图,提出了基于边缘特征约束的立体西欧算法,该方法首先利用基于特征技术来得到边缘特征点的准确视差图,然后在边缘特征点视差图的约束下,对非边缘特征点采用区域相关算法进行匹配,这样既缩小了匹配搜索空间,又保证了匹配的可靠性,边缘特征点和边缘特征点的匹配采用双向匹配技术又进一步保证了匹配的可靠性,实验结果表明,该算法效果良好,有实用价值。     

一种改进的区域双目立体匹配方法

双目立体匹配是机器视觉中的热点、难点问题。分析了区域立体匹配方法的优缺点,提出了改进的区域立体匹配方法。首先,采集双目视觉图像对对图像对进行校正、去噪等处理,利用颜色特征进行图像分割,再用一种快速有效的块立体匹配算法对图像进行立体匹配。然后,在匹配过程中使用绝对误差累积(SAD)的小窗口来寻找左右两幅图像之间的匹配点。最后,通过滤波得到最终的视差图。实验表明:该方法能够有效地解决重复区域、低纹理区域、纹理相似区域、遮挡区域等带来的误匹配问题,能得到准确清晰的稠密视差图。     

基于特征约束及区域相关的体视匹配方法

立体匹配是计算机视觉领域的一个关键问题,同时也是难点问题。为了得到准确的高密度视差图,通过对基于区域和基于特征的体视方法的讨论,综合两种方法的优点,提出了基于边缘特征约束及区域相关的立体匹配算法。该方法首先利用基于特征技术来得到边缘特征点,对边缘特征点再做灰度等区域相关匹配处理,然后在匹配的边缘特征点约束下,对非边缘特征点采用区域相关算法进行匹配,得到整体高密度视差图。这样既缩小了匹配搜索空间,又保证了匹配的可靠性。实验结果表明,该算法具有良好的效果和实用价值。     

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.     

一种应用于双目移动机器人目标跟踪的新型立体匹配算法

针对移动机器人目标跟踪对立体匹配准确性和实时性的要求,提出了一种基于平行配置系统的改进WTA算法;首先提取图像的边缘点和两幅视图间存在较大差异的点作为特征点;然后对特征点采用WTA算法进行立体匹配,而对非特征点仅进行简单的验证,其视差值为邻近像素的视差值;最后得到致密的视差图;该算法提取的特征点集中于视差不连续区域,实验结果表明该算法匹配精度与现有其它算法相当,但计算速度很好地满足了实时性的要求,并且边缘特性较好,是一种匹配准确、实时性好的立体匹配算法。     

基于线性滤波的树结构动态规划立体匹配算法

传统的动态规划立体匹配算法能有效保证匹配精度的同时提高运行速度, 但得到的视差深度图会出现明显的条纹现象,同时在图像弱纹理区域以及边缘存在较高的误匹配. 针对该问题,提出了一种新的基于线性滤波的树形结构动态规划立体匹配算法. 算法首先运用改进的结合颜色和梯度信息参数可调的自适应测度函数构建左右图像的匹配代价, 然后以左图像为引导图对构建的匹配代价进行滤波; 再运用行列双向树形结构的动态规划算法进行视差全局优化, 最后进行视差求精得到最终的视差图.理论分析和实验结果都表明, 本文的算法能有效地改善动态规划算法的条纹现象以及弱纹理区域和边缘存在的误匹配.     

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。     

采用高斯混合模型及树结构的立体匹配算法

针对传统立体匹配算法无法同时为图像边缘和低纹理区域提供一个合适大小的聚合窗口而导致匹配精度较低的难题,提出一种结合高斯混合模型及最小生成树结构的立体匹配算法。通过图像初始视差、像素颜色及距离信息将图像分为初始若干区域及待分割候选像素;基于高斯混合模型并行迭代更新各区域参数,得到最终的分割;在各分割上建立最小生成树计算聚合值求取视差;通过邻域内的有效视差修正误匹配点,获取精度较高的稠密视差图。与其他算法相比,该算法能有效降低误匹配率,尤其在深度不连续区域的匹配效果显著改善。     

彩色像对的邻域边界差值模板匹配算法研究

分析了区域算法中SAD在非纹理区域容易产生错误匹配的缺点,提出了一种利用邻域边界差值模板的彩色图像立体匹配新算法。该算法利用了图像的边界信息来动态选择基准点邻域范围内的边界点,以该点为中心取一像素邻域作为伴随窗,将伴随窗的颜色信息加入到评价函数中以达到减少非纹理区域错误匹配目的。该算法的实验结果通过Middlebury网站评测,证明能够得到浓密视差图的同时有效地减少了非纹理区域的错误匹配。而且该算法简单易于实现,精度较高,具有良好的匹配效率。     

基于改进绝对差值代价和动态窗口的立体匹配算法

针对传统的SAD局部立体匹配容易引起幅度失真、存在匹配窗口大小选择困难等问题,提出一种改进SAD局部立体匹配算法。首先在传统的SAD算法的基础上,提出利用像素灰度间欧氏距离的大小关系代替像素差值作为相似度量函数,很好地利用了邻近像素灰度值之间的连续性约束;在极限约束条件下,提出引导滤波器的动态匹配窗口的建立,能够很好地保持边缘特性;最后经过左右一致性检测策略来检测匹配异常点,再进一步平滑去噪,求得最终的视差图。实验结果表明,本文算法效率高、匹配精度高,对光照失真条件和边缘信息较多、深度不连续区域具有更好的鲁棒性。     

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。     

根据灰度值信息自适应窗口的半全局匹配

目的 立体匹配算法是立体视觉研究的关键点,算法的匹配精度和速度直接影响3维重建的效果。对于传统立体匹配算法来说,弱纹理区域、视差深度不连续区域和被遮挡区域的匹配精度依旧不理想,为此选择具有全局匹配算法和局部匹配算法部分优点、性能介于两种算法之间、且鲁棒性强的半全局立体匹配算法作为研究内容,提出自适应窗口与半全局立体匹配算法相结合的改进方向。方法 以通过AD（absolute difference）算法求匹配代价的半全局立体匹配算法为基础,首先改变算法匹配代价的计算方式,研究窗口大小对算法性能的影响,然后加入自适应窗口算法,研究自适应窗口对算法性能的影响,最后对改进算法进行算法性能评价与比较。结果 实验结果表明,匹配窗口的选择能够影响匹配算法性能、提高算法的适用范围,自适应窗口的加入能够提高算法匹配精度特别是深度不连续区域的匹配精度,并有效降低算法运行时间,对Cones测试图像集,改进的算法较改进前误匹配率在3个测试区域平均减少2.29%;对于所有测试图像集,算法运行时间较加入自适应窗口前平均减少28.5%。结论 加入自适应窗口的半全局立体匹配算法具有更优的算法性能,能够根据应用场景调节算法匹配精度和匹配速度。     

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。     

一种改进的实时半全局立体匹配算法及硬件实现

在基于现场可编程门阵列的实时立体匹配系统中,Census变换算法针对特定区域的误匹配率较高。为提高匹配精度,提出一种具有高并行性流水线结构的实时半全局立体匹配算法并进行硬件实现。将改进的Tanimoto距离和带权重4方向的梯度绝对值差进行组合,作为新的初始匹配代价。在代价聚合阶段采用4路径并行结构的SGM算法,在视差选择阶段采用赢家通吃策略,在视差校正阶段采用阈值检测算法代替传统左右一致性检验算法。实验结果表明,该算法能够有效提高弱纹理和边缘区域的区分度,减少对中心点的依赖,降低资源占用,其在Middleburry平台上的平均误匹配率仅为7.52%,在Xilinx Zynq-7000平台上的匹配速率达到98 frame/s。