一种比特平面并行处理的零树编码结构

提出了比特平面并行处理的零树编码结构.根据内嵌编码的零树结构,指出每一个比特平面的编码信息可以同时获得,从而给出了并行的零树编码结构.与现有的结构相比,该结构具有并行度高,没有中间缓冲等特点.实验结果表明,处理速度有明显提高,图像质量可满足大多数应用要求.     

一种高精度估计的基础矩阵的线性算法

通过引入与余差有关的代价函数,给出了一种高精度估计基础矩阵的线性算法--加权平移算法.首先将原始输入数据加权,计算加权后数据的重心坐标,将坐标原点平移到该重心坐标,再作归一化处理.然后用8点算法求出基础矩阵F阵的8个参数,实现了F阵的高精度估计.实验结果表明,此算法具有良好的鲁棒性,且余差和对极距离都小于其他线性算法,提高了基础矩阵的精度.     

一种加权迭代自定标算法

提出了一种利用加权迭代来抛弃出格数据的自定标算法．首先利用加权求欧氏重建及各图像点的重投影误差，再利用各点的重投影误差作为下次迭代的权值，如此循环，使出格数据的权值接近于0，最后完成摄像机的自定标．该算法可以克服最小二乘法鲁棒性差及随机抽样算法计算量大的缺点，具有运算量小、鲁棒性好等优点．     

基于数字锁相技术的视频同步显示

提出了一种新型实用的基于数字锁相技术的视频同步显示方案,该方案通过采用改进的导前-滞后型数字锁相的方法来调整时钟占空比得到同步的视频输出,并完成了在FPGA平台上的硬件实现.     

基础矩阵计算中共面点冗余度问题的研究

在研究对极几何和透视投影不变量的基础上,提出并解决了在计算基础矩阵（Ｆ矩阵）时的共面点冗余性问题,即一个平面上至多有５个点可用作匹配点,其余的点均为冗余点,并从理论上证明了其存在性．最后通过去除冗余点提高了Ｆ矩阵的精度和稳定性．     

Six-point synthetic method to estimate fundamental matrix

A new method, named the 6-point synthetic method, is developed to estimate fundamental matrix ( F matrix) based on two uncalibrated cameras and an 8-parameter model. First two parameters are found in the model by the new constraint developed, and they are the affine coordinates of an epipole. Then the rest 6 parameters are obtained by solving a set of linear equations. Finally, this method is tested by some real images and shows the advantages of obvious geometrical meaning, fewer matching pairs needed for calculation and high accuracy F matrix.     

稳定估计F矩阵的双对极点约束算法

从基本矩阵参数的几何意义出发,给出了新的估计基础矩阵的约束条件,使无约束规划的目标函数由原来的4元8次降为4元6次,并用求解非线性方程的方法求出了双对极点位置,实现了F阵的稳定估计,有效地避免了传统的用非线性最小二乘法求解所存在的不足。实验结果表明,文中所提供的方法彻底克服了原双对极点约束方法运算速度慢、存在大量伪解和对极点的不稳定现象,实用性较强。     

对极几何估计的鲁棒性新算法

以８参数模型的Ｆ矩阵为基础,深入研究的Ｆ阵的稳定性求解中的若干问题,将求解对极点的问题归结为求解二元六次非线性方程的最优解问题,并将所求最优解作为进上步计算的最佳修造对极点,最后以余差最小准则获得Ｆ阵的全局最优解,实验结果表明,该方法不但使对极点的稳定性有较大提高,也能高精度地估计祟Ｆ阵。     

基于H.264的多参考帧运动估计快速算法

提出一种应用于H.264中的多参考帧快速整像素运动估计算法,该算法通过有效地预测多参考帧中的搜索起始点和将菱形算法扩展到多参考帧情形,在很大程度上降低多参考帧运动搜索的计算量。试验结果表明,与H.264参考软件JM9.6中的快速算法UMHexagonS相比,该算法保持了较好的图像质量且码率几乎不变,运动估计时间平均减少约60%。     

基于区域增长的立体像对稠密匹配算法

该文提出了一种新的基于区域增长的立体像对稠密匹配算法，该算法适用于多种图像对，包括存在较大视差的未经校准的图像对和其中某些纹理稀疏的区域．首先用新的两层算法匹配图像对中的种子点，匹配关系再根据两种策略由这些种子点向图像的其余部分传播．区域增长过程中以新的加权差值平方和准则作为目标函数，模板窗的大小根据其中包含的纹理数量动态变化，而搜索窗的大小与可信系数成反比．对真实立体像对的稠密匹配结果表明了该算法具有良好的性能．