基于频域的视差估算

采用一种广义的小波变换——多尺度傅立叶变换（ＭＦＴ）求取视差,实现了对基于相位的匹配算法的改进,避免了带通滤波器中心频率和图像特征频率不一致的问题,并且能够直接计算二维视差,使像对中的图像无需经过相对和绝对定向就可进行匹配．在采用了ＦＦＴ算法之后,本算法可达到较高的效率．实验结果证明了本算法是切实可行的．     

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     

基于小波及动态规划的相位匹配

提出了一种新的基于小波变换及动态规划的相位匹配算法。该算法采用金字塔式的多尺度匹配结构，顶层和中间层利用小波相位信息建立扫描线对的视差空间图，并引入动脉规划的方法，在获得全局最优化的匹配路径的同时有效地解决了遮挡问题。为提高匹配结果的置信度，该算法结合特征匹配确定了一系列高置信度的匹配点对作为匹配路径的控制点。金字塔底层则直接利用小波相位差和瞬时频率更新由上层由插得到的视差图，保持了相位匹配的亚像素精度。立体像对测试结果表明：该算法改进了现有的相位匹配算法；在匹配时间和区配精度上优于包含动态规划的区域匹配算法。     

自然光图像反射分量分离

针对传统方法不能直接去除自然光图像高光的问题,提出了一种基于多通道梯度一致性的反射分量分离方法.首先依据多通道梯度一致性检测同质高光像素、并构建反射分量分离张量.然后用反射分量分离张量对图像梯度进行变换,将其分解为镜面反射分量梯度和漫反射分量梯度.最后从漫反射分量梯度重构出估计的漫反射分量.实验结果表明该算法可直接去除自然光图像高光而不需预先估计光源色度,简化了自然光图像反射分量分离过程,并能更准确地去除归一化图像的高光.     

OGWE算法及其在表面肌电信号中的应用

为消除多通道表面肌电信号采集时相互间的耦合串扰,提出一种新的处理方法.在权重估计的基础上,以待分离信号采样点数及维数总的最小计算复杂度作为优化因子.将小波变换和优化后的广义权重估计(OGWE)算法结合,利用小波分析降低观测信号中噪声的影响后作为独立分量分析(ICA)输入信号.从量能值、相关系数等多方面对优化算法与Fas...     

基于小波变换的块匹配运动估计方法

将小波变换引入低码率视频图像序列的运动估计研究中，提出了基于小波变换的块匹配搜索方法．该方法的特点是可根据运动物体的大小和运动程度，用可变宏块进行运动估计，统一了匹配块和匹配点的搜索，发展了一种改进的三步搜索算法．实验结果表明，该算法比三步法有更高的精度，更适应低码率和多细节视频图像传输中的运动估计．     

基于频域带限数据提取雷达目标李氏指数的方法

由频域带限测量数据用连续小波变换提取雷达目标散射参数（Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数）．给出小波变换的影响锥，并分析小波变换的多通道滤波特性和局部傅里叶分析特征，以此直观地描述了用小波变换能够分析目标散射中心散射机理的原理．提出选择高斯函数的Ｍ阶微分函数作为小波，用截断高斯函数作为窗函数，并导出修正变换系数和尺度值的公式，消除带限数据的加窗处理对李氏指数估计的影响．提出直接在频域实现小波变换，以避免加窗处理，并给出选择最小尺度值的公式．仿真结果表明文中所述方法是有效的．     

基于双密度小波变换的纹理图像检索

为了进一步提高纹理图像的检索性能，提出了一种基于双密度小波变换算法．该算法根据双密度小波分解变换的特点，从系数角度出发首先对子带进行组合，然后提取一阶和二阶统计矩并将结果作为纹理的特征用于图像检索．由于组合双密度小波变换采用了过采样，具有时移不变性，所以据此生成的算法具有特征数少、检索精度高等特点．对比实验结果表明，该算法的检索精度比单小波和双密度小波变换分别提高了10％和7％，性能最好的是一阶和二阶统计矩组合的方法．     

基于冗余小波域的快速多分辨率运动估计算法

由于冗余小波变换具有平移不变特性,在冗余小波域进行运动估计可以达到比较好的效果。针对基于冗余小波变换的运动估计算法时间复杂度过高的问题,本文提出了一种快速的基于冗余小波变换的多分辨率运动估计算法。在此方法中,首先在冗余小波域对图像块进行运动剧烈程度划分,之后根据块类型的不同,采取不同的搜索策略。运动估计的过程首先在低频子带进行,之后在高频子带以小的搜索范围细化。实验结果表明,本文方法较经典的基于冗余小波变换的运动估计算法在估计精度以及时间复杂度方面都具有优势。     

基于小波变换的移相键控信号符号速率估计

研究基于小波变换有效提取信号瞬变特性的功能，对数字调制移相键控(PSK)信号进行符号速率估计．通过对信号作固定尺度下的小波变换，提取PSK信号符号间的相位瞬变信息．然后通过对小波变换幅值求自相关运算及其他处理，实现对PSK信号符号速率的准确估计．该方法的优点是无需任何PSK信号的先验知识，在低信噪比下仍能准确估计．对BPSK，QPSK和8PSK信号在Matlab环境下的仿真结果表明，信噪比≥8dB时能准确估计其符号速率．     

视差图误差检测与校正的通用快速算法

为了获取精确的立体匹配结果 ,提出了一种通用的视差图误差检测与校正算法。算法首先定义一个新的全局顺序匹配约束 ;然后将其用于视差图后处理过程 (而不是视差计算过程 )中 ,以检测出视差图中的匹配交叉区域 ;最后提出一种零交叉校正方法 ,校正其中的误匹配点。通过对一组真实立体图像序列及其视差图的实验 ,进一步证明了该算法的有效性。该算法可以作为视差图后处理过程附加在各种立体匹配算法之后     

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。     

从双视图到多视图的协同优化立体视觉匹配算法

采用基于视图协同优化算法解决视觉匹配问题,通过对双视图立体匹配的研究到多视图匹配的推广,利用视差平面拟合进行多个视差集的合并.利用奇异值分解法解决线性方程,建立排除异常点的判别规则,解决遮挡及稀疏纹理的问题.实验结果表明:该协同优化算法是有效的,提高了匹配的精度.     

机器人双目图像实时立体匹配算法

针对移动机器人平台上的双目视觉深度信息获取问题,研究了一种适用于动态图像序列的双目图像立体匹配算法.采用成熟的半全局立体匹配算法对图像快速立体匹配;分析了在复杂环境下的运动平台上完成立体匹配所面临的主要噪声干扰,包括白斑噪声和断层闪烁噪声;为此,分别提出了白斑滤波算法和视差图时间域滤波方法以抑制这两种噪声.试验结果表明,所提出的算法能够有效抑制动态双目图像在立体匹配时的噪声干扰,最终能够实时获得连续清晰的视差图序列.      

基于区域增长的自适应窗口立体匹配算法

针对基于区域的立体匹配算法支持窗口难以选择的问题, 提出一种新的自适应窗口区域立体匹配算法. 该区域增长的方法可以动态地获得形状和大小均具有自适应特性的支持窗口, 并通过区域视差范围估计、核心窗口视差近似、动态搜索步距调整等方法使算法得到改进. 研究结果表明: 该算法对于视差不连续和遮挡区域都有着良好的适应性;采用该算法获得的视差图像的准确度高达95%, 且计算时间缩短到5 s以内.     

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．     

融合绝对误差和与Census变换的双目立体图像匹配算法

针对传统立体匹配算法受光照和纹理结构等变化的影响,匹配成功率低或容易出现匹配失败的问题,提出一种融合SAD和Census变换的双目立体图像匹配算法。该算法基于图像预处理,首先集成SAD和Census算法的优势,以取代单一匹配代价计算方法;然后,使用一种十字交叉代价聚合策略来提升匹配效果;最后,为验证本文算法的有效性,选择不同的实验场景,对不同分辨率的图像进行立体匹配的综合对比实验,实验结果表明本文算法在匹配效率和匹配精度等方面具有显著优势,适用于复杂场景中高质量视差图的生成。     

基于动态规划与图像分割的立体匹配算法

针对传统图割立体匹配算法耗时太长以及动态规划立体匹配算法匹配精度不高,且视差图带有条纹瑕疵的问题,提出了一种基于动态规划和图像分割的立体匹配算法.采用自适应多阈值图像分割算法对参考图像进行高效可靠的区域分割,提取边界,使用多种子点动态规划算法精细求取边界上点的视差,并以区域为单元用图割立体匹配算法求取区域内各点的视差,拟合得到图像对的视差图.通过对比,实验结果表明：此算法较传统图割法匹配速度有明显提高,且可以得到匹配精度较高的稠密视差.