针对动态场景的快速视差图像预测方法

要在机器人导航、视频监控和人机交互等领域,从立体图像序列中计算动态场景的三维结构时,大多数空-时立体方法和场景流方法,没有充分利用前一帧视差图像的信息计算下一帧视差图像,导致在计算每一帧视差图像时,对应点的搜索空间降低了视差计算的速度。针对这一问题,提出了一种有效的视差图像预测方法,利用稳定的基于角不变量特征的三维配准算法,估计立体装置在相邻两帧之间的自主运动参数;并建立了相邻两帧视差图像之间的变换关系。所提法能够快速计算具有时间一致性的视差图像序列,仿真和真实实验证明了其有效性。     

一种改进的基于图像分割的立体匹配算法硏究

针对立体匹配中在低纹理及遮挡区域容易导致误匹配的问题,提出一种改进的基于图像分割的立体匹配算法.首先,采用自适应多边形窗口来对左右图像进行初始匹配,同时通过左右一致性检测得到可靠匹配点;然后根据颜色信息将图像分割为不同区域,运用得到的可靠点计算不同区域的视差模板;将得到的模板结果作为视差估计和能量函数的参考项构造能量函数,使用树形动态规划最小化能量函数计算最优视差.将该算法应用于标准库进行实验,结果表明该算法能够有效地匹配图像,具有较高的匹配精度.     

基于运动估计的置信度传播立体视频匹配算法

基于置信度传播(BP:Belief Propagation)的立体匹配算法与局部算法相比,视差准确度高,但需要耗费大量的计算时间。为此,提出一个基于运动估计的置信度传播立体视频匹配算法。该算法首先通过传统的BP算法获得I帧的匹配视差图,并保存每个像素获得最佳视差值的传递信息;然后,通过参考I帧的运动估计信息,得到重新排列的I帧视差值的传递信息,将其作为P帧置信度传播算法的初值进行迭代运算,从而大大减少了P帧置信度传播算法的迭代次数。实验结果表明,该算法能大大提高置信度传播立体视频的匹配效率。     

基于视差分析的3D电视质量评价系统的设计与实现

在众多影响3D舒适度的因素中,制作人员更多的会选择视差信息来检测、调整、优化3D节目的质量,因此3D电视素材的左右图像的视差分析成了关键问题。本文设计了一种基于双目立体视觉的3D电视视差检测系统,该系统应用了双边滤波及SGBM立体匹配算法,计算左右图像的视差,并根据视差与立体视觉舒适度的关系,将可能会引起观众不适的图像部分进行分级标注,便于后续的3D调整工作。     

基于物体轮廓和前向预测的自适应窗匹配

针对用窗方法进行视差估计的问题,在详细分析了不同情况下窗大小对亮度差平方和（SSD）影响的基础上,根据立体图像内容的特点和自然界物体的性质,提出了基于物体轮廓和前向预测的自适应窗匹配方法,用于立体图像对对应像素点的视差估计,对一维亮度信号的仿真分析清楚地展示了该算法能在图像的各像素点迅速合理地调整窗大小,从而达到几乎在每一像素点的匹配窗尺寸参数都是最优的目标,与以前提出的自适应窗匹配法比较,该算法复杂度更低,最后,对立体图像信号的处理证明了同样的结果。     

基于冗余离散小波变换的立体图像视差估计

为提高立体图像视差估计的准确度及效率,从图像特征点入手,结合DT（delaunay triangle）网格技术,提出基于冗余离散小波变换的立体图像视差估计法．对参考图像进行冗余离散小波变换后,根据其平移不变性和各级子带大小相同的特点,通过各级高频子带相乘、叠加,再取相应闽值,得到参考图像特征点,并形成DT网格;以特征点为中心在目标图像中进行视差估计,得到各特征点的视差矢量,再结合仿射变换得到三角形内部各点的视差矢量,从而形成浓密的视差图．实验结果表明,根据视差图重建的目标图像PSNR值要高于传统的SAD块匹配法和Canny特征点法5～10db;对于CIF格式的立体图像,算法在Matlab7．0下时间消耗为15s．该算法在视差估计准确度和运算速度上具有较好性能,可应用于立体图像处理领域     

基于光线跟踪的虚拟场景立体图像对视差研究

立体图像对的视差是立体显示的基础,双目立体显示的基本原理就是将具有视差的立体图像对中的左右眼图像分别送入左右眼中,从而产生立体感.本文给出了一种在虚拟场景中利用光线跟踪计算立体图像对视差的方法,生成了视差图和深度图,并对视差的特点和影响视差的因素进行了分析.     

基于区域的立体匹配算法研究

提出了基于区域的立体匹配算法,实现从彩色立体图像对中提取深度信息.其中利用平滑函数求取全局错误能量最小化获得的视差图更为可靠,但是计算时间也较长;而采用线性生长算法获得的视差图则计算时间短,但可靠性差.结果是利用滤波去掉了不可靠的视差估计,可以提高视差图的可靠度,还对算法生成的结果进行了比较.     

基于图像片段匹配的立体匹配算法

提出一种以图像片段为单位进行立体匹配的方法,与传统的以像素为单位的立体方法不同的是,本文使用图像的边缘信息将参考图像分成小的片段,同时在水平和垂直方向上以小的片段为单位进行立体匹配,然后进行视差图像的融合,提高了匹配的准确性.在片段内,本文将匹配代价分为高代价与低代价,以不同的计算方式统计两种代价值对整个片段的代价贡献,这种计算方式可以准确地匹配物体被部分遮挡时的情况;接下来对原参考图像进行低位数放大,对片段内的视差值根据低位数放大后的参考图像再次查找精确视差;最后,依据原始的参考图像,使用同色域均值滤波对获得的视差图进行填补与平滑操作.经实验证明,本方法具有算法运算复杂度低,速度快,匹配准确和物体的边缘视差清晰的特点,在Middlebury图像库的测试中获得了较好的实验结果.     

立体视差调整的快速估计方法

立体图像的视差调整多用于会聚调节和视差校正．为准确地计算出立体图像视差调整量的取值范围,建立了立体视差调整的快速估计方法．算法首先将人类立体视觉的Panum融合区应用于立体显示空间,给出计算立体显示屏幕Panum融合区的方法,然后推导出立体显示屏幕Panum融合区对视差调整量的限定,最后通过对立体图像深度线索的稀疏匹配快速估计出Panum融合区限定下视差调整量的适用范围．经实验验证．本方法可以快速、准确地得到视差调整量的适用范围,最大限度地避免立体图像中出现双眼复视的情况．     

基于监视器的双目立体视觉的立体效果

首先提出了一个基于监视器的双目立体视觉模型，然后重点分析了由视差引起的立体效果，以及直线段立体成像的立体效果．最后通过实验证实了论文的结论，并给出了一个虚拟植物可视化立体展现的实例．对于直线段立体成像的情形，定量分析和实验表明，当观察者保持双眼平行地远离或靠近屏幕时，看到的各点深度都相同的图像虽然会产生移动，但是不会感到有明显的形变．这为立体图像尺寸的测定提供了可行的方法．     

双目视觉立体匹配技术研究现状和展望

立体匹配技术是双目立体视觉研讨的核心问题,在许多领域有着不同的应用,在算法方面更是涌现出各种各样的方法。对立体匹配发展现状进行了阐述,首先介绍了立体匹配技术的有关原理,然后对立体匹配中的区域立体匹配算法、全局立体匹配算法以及半全局立体匹配算法进行了论述和探讨;并总结了各类立体匹配算法的特点。最后对立体匹配算法进行了展望,同时给出了发展方向的建议。     

一种立体视觉图像的特征选择与匹配方法

从立体图像对中获取精确的三维信息需要进行相机建模、标定和图像点的匹配［１，２］．提出了特征点的选取；利用金字塔图像结构进行立体匹配，以及对匹配点进行整体性检验的准则。实验表明，该算法匹配速度快，错误概率小，匹配点在整个景物中分布均匀。     

基于人眼视觉特征的立体图像质量客观评价方法

在充分利用人类视觉特性的基础上,模拟人眼感知立体图像的方式,提出了一种立体图像质量客观评价方法。该方法考虑了对比度敏感度、多通道结构和掩盖特性等多种人眼视觉特性．在处理HVS模型的多通道中,将图像的空间频率按视觉系统的掩盖效应特点分成5个带分别进行滤波,以改变原始图像的空间频率实验结果表明,所提出的方法与主观评价结果基本一致,能够反映图像质量以及立体感的优劣．     

立体双图及其计算机辅助设计

阐述了视差立体双图的发展历史和生成原理,提出了立体双图的设计方法,包括普通摄影法、程序生成法、投影变换法和复制平移法等.     

一种镜像立体匹配改进算法

基于图像视差的三维扫描技术中,计算样本外形需要从存在干扰的图像中寻找匹配对应点,提出一种镜像立体匹配改进算法,处理场景存在镜面的情况下物体和镜像的点点对应问题.新算法通过计算像素点与其邻域的灰度值之差,结合变权构建多维判别向量,通过判断物体空间和像空间中对应点的多维向量夹角的大小,来确定两个像素是否匹配.实验结果表明,相比传统的SAD,NSAD,SSD,NSSD立体匹配方法,新算法能够更好地处理有衰减模糊和色差的图像匹配问题,提高重现物体的几何外形精度.     

一种标定立体成像系统的新方法

在立体成像系统中，两相机的位置、取向、倾角由于机械上的困难，很难保证固定不变。因此，在匹配问题解决后，必须对成像系统进行标定，才能最终提取关于景物的三维信息，基于此，提出了一种成像系统的模型及其误差量定义，同时给出了用最小二乘法拟合立体成像系统参数的算法。     

Stereo mapping of Ming Great Wall with remote sensing

Listed by UNESCO in 1987 as a World Heritage site, the world-famous Ming Great Wall stretches several thousands of kilometers across northern China, and served as a massive military defensive system which in recent times has a unique historical, artistic and scientific value. Due to historical reasons and lack of advanced technologies, construction resources and conservation status of Ming Great Wall have not been investigated in any systematic manner; indeed, the extent of the Great Wall has not even been measured. This has resulted in a shortage of reliable first-hand scientific information on actual size, spatially resource distribution and preservation status of this World Heritage site. Driven by the urgent need to establish protection, research, renovation and management of Ming Great Wall, a comprehensive investigation and spatial mapping was jointly organized and completed by the State Bureau of Survey and Mapping and State Administration of Culture Heritage. High resolution digital stereo models at 1:10000 map scale covering the whole length of the Ming Great Wall have been created by photogrammetric reconstruction using nearly ten thousand aerial images. Spatial distribution and attributes of the wall sections, trenches and various subsidiary facilities in the surroundings of the Great Wall were measured with the help of digital photogrammetry workstations and results from field studies. Reliable and precise information about the Ming Great Wall has now been obtained and documented, including surface lengths, resource distribution, and preservation status. For example, the total length of Ming Great Wall is 8851.8 km, of which 6259.6 km is of actual wall, 2232.5 km of natural terrain, and 359.7 km of trenches. In category lengths, 1828.8 km is constructed of stone, 3411.3 km of earth, 249.6 km in brick, 197.5 km of cliff wall and the rest 572.4 km of other means. Such information provides the scientific basis and strong platform in helping to delineate areas needing protection, in planning conservation and renovation programs, as well as digital archiving for posterity and web-based applications for modern promotions of one of the world’s great attractions, the Ming Great Wall.     

基于立体视觉的三维服装图像生成技术

提出了一种新开发的用于三维服装图像生成的立体视觉系统.相比于二维图像,三维服装图像为显示服装的风格、悬垂和适体性提供更真实和有效的可视化手段.该系统由4个相同的,可组合的图像单元组成,可覆盖身体的上部、下部或全身.每个单元包含一对数码相机和一台投影仪.2个相机从不同角度获取的图像用于立体匹配;投影仪产生的图案用于在布面上制造人工纹理以助于减少立体匹配的不确定性.文中采用的2个阶段的算法能实现亚像素、高密度匹配.第一阶段进行前景(服装)分割及生成初步偏移图(disparity map).第二阶段使用局域最小二乘匹配和全局优化细化偏移图及生成三维数据.然后,用曲面造型算法将无序的数据点连接成三角网格,并对其进行细分和优化,从而形成完整光滑的服装表面.     

五自由度立体视觉机器人平台建模与物体跟踪

从立体视觉与机器人控制集成的角度出发,建立了一个主动立体视觉跟踪和定位系统,用于柔性装配线中装配零件的运动跟踪和装配工位的定位.该系统具有五个自由度,采用D-H方法得到五自由度立体视觉平台的运动学模型,并获得运动学的正解.该系统能在工作空间内迅速跟踪移动物体,并有较好的精度.通过该跟踪实验证明了模型的正确性和方法的有效性.