融合多特征表示和超像素优化的双目立体匹配

针对目前许多局部双目立体匹配方法在缺乏纹理区域、遮挡区域、深度不连续区域匹配精度低的问题,提出了基于多特征表示和超像素优化的立体匹配算法。通过在代价计算步骤中加入边缘信息特征,与图像局部信息代价相融合,增加了在视差计算时边缘区域的辨识度;在代价聚合步骤,基于超像素分割形成的超像素区域,利用米字骨架自适应搜索,得到聚合区域,对初始代价进行聚合;在视差精化步骤利用超像素分割信息,对匹配错误视差进行修正,提高匹配精度。基于Middlebury立体视觉数据集测试平台,与自适应权重AD-Census、FA等方法得出的视差图进行比较,该算法在深度不连续区域和缺乏纹理区域的匹配效果显著改善,提高了立体匹配精度。     

改进的跨尺度引导滤波立体匹配算法

作为双目三维重建中的关键步骤,双目立体匹配算法完成了从平面视觉到立体视觉的转化.但如何平衡双目立体匹配算法的运行速度和精度仍然是一个棘手的问题.本文针对现有的局部立体匹配算法在弱纹理、深度不连续等特定区域匹配精度低的问题,并同时考虑到算法实时性,提出了一种改进的跨多尺度引导滤波的立体匹配算法.首先融合AD和Census变换两种代价计算方法,然后采用基于跨尺度的引导滤波进行代价聚合,在进行视差计算时通过制定一个判断准则判断图像中每一个像素点的最小聚合代价对应的视差值是否可靠,当判断对应的视差值不可靠时,对像素点构建基于梯度相似性的自适应窗口,并基于自适应窗口修正该像素点对应的视差值.最后通过视差精化得到最终的视差图.在Middlebury测试平台上对标准立体图像对的实验结果表明,与传统基于引导滤波器的立体匹配算法相比具有更高的精度.     

基于mean-shift全局立体匹配方法

针对图像全局立体匹配精度高、计算量大的问题,提出基于mean shift图像分割的全局立体匹配方法。首先,通过mean shift算法对图像进行分割,获取图像同质区域数量和区域的标号。在计算匹配代价时,根据像素所属的分割区域,对像素进行筛选,从而提高匹配代价计算速度;其次,在代价聚合前,将mean shift算法获取的同质区域数K值赋值给K-means聚类算法,对像素再次聚类,提高立体匹配精度和速度;最后通过TRW-S置信传播解决能量最小化问题。实验表明,该算法明显提高了匹配的准确性和速度,与单纯的全局匹配算法相比,具有更大的优势。     

一种改进的快速立体匹配方法

首先介绍了立体匹配的一般步骤,再考虑到立体匹配的实时性,从众多立体匹配算法中选择了基于区域的WTA相关匹配算法。同时,为了保证匹配的正确性,降低误匹配率,本文在立体匹配中采用了亚像素插值和边缘检测等多项改进措施。实验结果表明,本文的立体匹配算法既具有良好的实时性也具有较高的精度,完全能满足移动机器人双目立体视觉等应用要求。     

多元线性回归引导的立体匹配算法

深度图像中视差跳变的像素点匹配一直是立体匹配的挑战性问题之一.基于引导滤波的局部立体匹配算法通过考虑匹配图像内容,可以在保持深度图像边缘的同时提高匹配精度、加快匹配速度,但引导滤波会产生图像光晕,在图像边缘区域也会引入大量的噪声.为此,将引导滤波的岭回归扩展到多元回归,提出一种基于多元线性回归的立体匹配算法.首先将引导滤波中只含图像像素值这一单变量的回归方程扩展为基于图像像素值和梯度信息等多个变量的多元回归方程,对初始代价值进行滤波聚合,并与单独进行引导滤波的匹配代价聚合值进行加权组合提高图像边缘的匹配效果;然后根据代价聚合最小值与次小值之间的相互关系定义了视差选择可信度,解决了视差选择时的歧义问题.在Middlebury测试平台进行了实验的结果表明,文中算法有效地提高深度图像中视差跳变像素点的匹配精度,降低了匹配噪声;与最新的高性能立体匹配算法相比,该算法可以以较小的计算复杂度获得高质量的视差图.     

双目区域视差快速计算及测距算法

目的 双目测距对水面无人艇自主避障以及视觉侦察具有重要意义,但视觉传感器成像易受光照环境及运动模糊等因素的影响,基于经典Census变换的立体匹配代价计算方法耗时长,且视差获取精度差,影响测距精度。为了提高测距精度并保证算法运行速度,提出一种用于双目测距的快速立体匹配算法。方法 基于传统Census变换,提出一种新的比特串生成方法,在匹配点正方形支持窗口的各边等距各选3个像素点,共选出8个像素点,这8个像素点两两比较生成一个字节的比特串。将左右视场中的匹配点与待匹配点的比特串进行异或,得到两点的汉明距离,在各汉明距离中找到距离最小的像素点作为匹配像素点,两像素点的横坐标差为视差。本文采用区域视差计算的方法,在左右视场确定同一目标区域后进行视差提取和滤波,利用平均视差计算目标的距离。结果 本文算法与基于传统Census变换的立体匹配视差获取方法相比,在运算速度方面优势明显,时间稳定在0.4 s左右,用时仅为传统Census变换算法的1/5。在Middlebury数据集中的图像对teddy和cones上进行的算法运行时间对比实验中,本文基于Census变换改进的算法比已有的基于Census变换的匹配算法在运行时间上快了近20 s。在实际双目测距实验中,采用本文算法在1019 m范围内测距误差在5%以内,根据无人艇的运动特点和避障要求,通过分析可知该算法的测距精度可以满足低速无人艇的避障需求。结论 本文给出的基于改进Census变换的匹配算法在立体匹配速度上有大幅提高,提取目标视差用于测距,实际测距结果表明,本文算法能够满足水面无人艇的视觉避障要求。     

基于DLT的双目视觉火源图像立体匹配新算法

为了提高双目视觉过程中对火源图像立体匹配的准确性和匹配速度,提出基于DLT的双目视觉火源图像立体匹配新算法。首先用直接线性变换DLT算法对火源图像进行图像校正,其次用Harris算法对其进行特征点提取,最后利用SURF算法对提取的特征点进行特征向量及特征向量在多维空间中对应点之间的欧式距离进行计算,得到两个特征点的相似程度并给予正确匹配结果。实验结果表明,该算法提高了火源图像立体匹配的准确性和匹配速度,适用于大空间建筑双目视觉火灾自动定位系统,具有一定的应用价值。     

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。     

基于多策略融合的亚像素精度立体匹配研究

为了减少亚像素立体匹配中存在的错误匹配以及提高匹配精度,提出基于多策略融合的亚像素精度立体匹配方法。通过以下三个步骤实现:原图像插值处理结合基于最小生成树代价聚集策略估计分数视差;给出新的视差搜索范围确定关系,减少匹配代价计算;在大片低纹理区域引入视差平面拟合细化视差,在亚像素精度上平滑,减少错误匹配。实验表明,算法有效地将匹配精度提高到亚像素级,同时减少了错误匹配。     

基于无人机双目图像的线目标测量的研究

利用无人机双目图像实现线目标的测量对输电线路巡检具有重要的意义。为提高无人机双目图像下线目标的测量精度,改进Census立体匹配算法,在代价聚合过程中,首先对聚合窗口中的初始匹配代价进行异常筛选,然后计算聚合代价值进而生成视差图,实验证明改进立体匹配算法,提高图像立体匹配精度,且平均误匹配率为5.79%;在线目标测量方面,针对线目标视差图存在的缺陷,提出一种基于目标识别的线目标视差图优化算法,该算法依据目标识别获取线目标视差图,然后根据四个原则进行优化处理,最后将优化后的线目标视差图用于测量,实验证明采用优化后的线目标视差图测量得到结果要优于直接采用视差图得到测量结果。     

结合传播滤波的立体匹配算法研究

针对局部立体匹配算法在边缘处容易出现误匹配的问题,本文提出了一种结合权值传播进行代价聚合的局部立体匹配方法。首先采用基于颜色梯度的绝对差及Census方法构造了匹配代价函数;然后,引入传播滤波平滑匹配代价的同时保持视差空间图像边缘,与其他局部滤波器相比,该滤波器利用可传播的权值思想,不受传统局部算法窗口大小的影响;最后,通过左右一致性检查和无效视差值填充获得最终视差图。实验表明,该方法在Middlebury Stereo数据集上可获得精确结果,与Middlebury测试平台上的IGF、TSGO和Dog-Guided算法相比平均误差最低。     

基于差值绝对值之和和置信传播的快速收敛立体匹配算法

针对传统置信传播（BP）立体匹配算法运算次数较多、效率低下的问题,提出了一种基于像素灰度绝对误差和（SAD）和BP的快速收敛立体匹配算法。首先使用SAD作为代价函数来计算初始视差值,并将可靠视差值作为约束项加入全局算法BP的能量函数中,进行全局的能量函数的优化;然后在优化过程中更新计算每个像素点的置信度时,考虑当前像素点自适应大小邻域内像素点对它的信息传递,而忽略距离较远的像素点的影响,从而减少了置信传播节点数并提高了置信度收敛的速度。实验结果表明,提出的算法在保持相近匹配精度的前提下,运行时间减少了50%~60%,提高了立体匹配效率,为实时应用打下了基础。     

基于分级置信度传播的立体匹配新方法

针对当前全局立体匹配算法效率低下以及在遮挡区域难以准确匹配的问题,提出了一种高效的基于分层置信度传播的立体匹配新方法。该方法首先采用高效局部匹配获得初 始匹配代价,并根据初始匹配的结果检测遮挡和误匹配像素;其次,使用平面化估计的结果对初始代价进行了修正,改善了遮挡区域的匹配效果;最后使用改进的分层置信度传播 快速估计最小化能量,降低了低纹理区域的误匹配,提高了整体的平滑度。实验结果表明,该方法在精度和速度上具有较高的性能。     

Stereo matching using gradient similarity and locally adaptive support-weight

Due to the similarities between neighbouring pixels as well as the intensity-value differences between corresponding pixels, classical matching measures based on intensity similarity produce slightly imprecise results. In this study, a gradient similarity-matching measure was implemented in a state-of-the-art local stereo-matching method (an adaptive support-weight algorithm). The new matching measure improved the precision of the results over the classical measures. Using the Middlebury stereo benchmark, when high accuracy was required in the disparity results our algorithm consistently outperformed other adaptive support-weight algorithms using different similarity measures, and it was the best local area-based method compared to the permanent Middlebury table entries.     

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.     

A local stereo matching algorithm based on weighted guided image filtering for improving the generation of depth range images

Stereo matching is a challenging problem and highly accurate depth image is important in different applications. The main problem is to estimate the correspondence between two pixels in a stereo pair. To solve this problem, in the last decade, several cost aggregation methods aimed at improving the quality of stereo matching algorithms have been introduced. We propose a new cost aggregation method based on weighted guided image filtering (WGIF) for local stereo matching. The proposed algorithm solves multi-label problems in three steps. First, the cost volume is constructed using pixel-wise matching cost computation functions. Then, each slice of the cost volume is independently filtered using the WGIF, which substitutes for the smoothness term in the energy function. Finally, the disparity of any pixel is simply computed. The WGIF uses local weights based on a variance window of pixels in a guidance image for cost volume filtering. Experimental results using Middlebury stereo benchmark verify that the proposed method is effective due to a high quality cost volume filter.     

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。     

基于纹理分析的视差估计算法

针对传统方法难以可靠估计图像中纹理单一像素点视差的问题,提出一种新的基于纹理分析的视差估计算法。与已有方法不同,在以极线约束计算像素点视差时,将极线上纹理单一且近似的像素点合并成直线段,根据连续性和唯一性约束对直线段进行整体匹配,采用直线段的视差得到纹理单一区域的稠密视差图。利用直线段进行整体匹配,提高比较基元包含的信息量,减少扫描范围,从而降低误匹配产生的概率和算法时间复杂度。实验结果表明,该方法能提高纹理单一区域稠密视差图的精度,匹配速度快,具有实用价值。