基于倾斜校正和视差估计的遥感影像稠密匹配方法

针对遥感影像稠密匹配效率较低、匹配精度和密度不够高的缺陷,提出了一种基于倾斜校正和视差估计的遥感影像稠密匹配方法。首先基于稀疏同名点、通过倾斜校正生成核线影像;利用稀疏同名点构造三角网,以三角形为插值单元,预测核线影像对中各像素的初始视差;在初始视差的邻域内沿核线一维搜索最佳匹配点,搜索时增量计算匹配窗口的灰度均值,且将搜索步长设为2,以提高搜索效率。实验结果表明,本文方法可以达到逐像素的匹配密度,且匹配的正确率和精度很高;基于稠密点重建的真实感三维场景证明了本文方法的有效性和实用性。     

基于种子生长的半稠密视差图算法

立体匹配是3D重建过程中的重要问题,而图像本身存在的噪声和相似结构降低了匹配算法的精确度。提出了一种基于种子生长的半稠密视差图算法,将图像匹配得到的特征点作为初始种子点,生长为整个图像上的半稠密匹配图,使用最大相似性子集,依照唯一性约束的原则,修正得到最终的视差图。实验结果证明:本文提出的方法优于以往方法,能够适用于结构相似以及深度变化很大的图像。使用图片为标准模板库图片,开发平台为Visual C++ 6.0。     

基于控制点约束及区域相关的立体匹配算法

立体匹配是计算机视觉的关键问题.为了得到准确匹配的稠密视差图,通过对基于特征和基于区域立体匹配算法的讨论,结合这两种算法的优点,提出一种新的基于控制点及区域相关的立体匹配算法.该方法首先在利用Harris角点检测算法检测出角点的基础上,对角点进行立体匹配得到精确的匹配点对即控制点,然后在控制点的约束下对非角点像素进行基于区域相关的立体匹配,得到整体稠密的视差图.这样既缩小了匹配搜索空间,又保证了匹配的可靠性.     

基于多尺度的小基高比立体匹配方法

针对小基高比立体匹配中的＂黏合＂现象和深度精度问题,提出一种小基高比立体匹配方法.该方法通过将自适应窗口技术和多窗口策略相结合为参考图像确定匹配窗口;然后根据规范化互相关函数和＂胜者全取＂策略计算整数级视差;再以整数级视差为基础利用基于二分法的亚像素匹配方法计算亚像级视差;最后采用基于图像分割的迭代传播方法以获得稠密视差图.实验结果表明：该立体匹配算法减少了小基高比匹配中的＂黏合＂现象,同时获得了稠密的高精度亚像素级视差,其亚像素精度可优于1/20个像元.     

基于边缘和像素类型标记的立体匹配算法

提出一种基于边缘图像特征和像素类型标记的立体匹配算法,利用边缘信息及视差在边缘和非边缘区域的分布特征,指导有效初始视差在扫描线方向的传递。并且根据标记值对部分不可靠的像素点进行反向赋值和边缘内中值滤波处理,达到视差精化目的。实验证明这种方法对于整体视差范围不太大的远距离图像,能够获得较为精确的稠密视差图。     

HENU汉语自动分词系统中歧义字段消除算法

先用基于词典的最大匹配法匹配出最长词和次长词,再用检测跨越的方法发现切分歧义,判断出切分歧义是交集型切分歧义还是组合型切分歧义,根据切分歧义类型的不同分别进行切分歧义的消除．交集型切分歧义的消除方法主要是混合使用基于规则的方法和基于统计的方法,组合型歧义的消除方法主要是使用基于规则的方法,找到正确的切分位置．     

基于相似性概率约束的立体视觉稠密匹配算法

本文提出一种面向非结构化环境的快速立体视觉稠密匹配算法,能有效解决弱纹理、岩石局部遮挡条件下的精确立体视觉稠密匹配问题。该算法利用外极线约束缩小搜索区域的候选匹配点,有效解决遮挡和深度不连续的影响,利用Mean-Shift算法构建一个自适应阈值函数来分割图像,再对稠密视差图进行初值优化,提高了高相似度与弱纹理区域内的视差估计精度。利用本算法对实际环境图像和标准测试图像进行处理,实验结果表明对环境中的遮挡和弱纹理问题具有良好的鲁棒性,在室内外环境下均能够获取高质量稠密视差图。     

一种基于多邻域非线性扩散的动态规划全局立体匹配算法

双目立体视觉匹配通过两幅具有一定视差的图像获得精确、稠密的视差图。为了解决动态规划立体匹配算法橫条纹瑕疵以及精度低的问题,提出了一种基于多邻域非线性扩散的立体匹配算法。该算法采用AD测度函数构建视差空间,根据行列像素之间的约束关系,基于非线性扩散的代价聚合方法,通过图像边缘的动态优化寻求全局能量函数最优值得到稠密视差图。在Middlebury测试集上的实验结果表明,该算法的平均误匹配率为5.60%,相比IIDP动态规划全局匹配算法,精度提高了39.9%,有效地解决了横向条纹问题,改善了边缘模糊情况,且提升了算法的稳定性。与其他全局匹配算法相比,本文算法误匹配率降低了38.2%,在图像参数的11个指标中有9项指标排名第1。     

改进的核相关滤波目标跟踪算法

提出一种基于核相关滤波的尺度和旋转自适应跟踪算法.首先,利用核相关滤波确定目标的中心位置;然后,使用特征点匹配的方式估计目标的尺度变化和旋转角度.在特征点匹配过程中,使用前、后两次光流匹配消除不稳定特征点;计算特征点对的权重分布,从而估计出目标的最佳尺度和角度;判断当前目标是否受到遮挡,进而使用更合理的方式更新特征点集和目标模型,进一步提高算法的鲁棒性.实验结果表明:文中算法不仅能在一定程度上处理目标外观变化问题,而且跟踪的实时性较好.     

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.     

一种基于背景重建和视差图的立体视频对象分割算法

提出了一种基于背景重建和视差图的立体视频分割算法,利用背景、视差和边缘等信息进行运动对象分割。该算法首先采用基于块的背景重建方法获取视频序列的背景信息,再利用背景相减法获得运动对象的初步分割结果,然后利用立体匹配获得的视差图对初步分割结果进行修正,最后利用边缘信息和后处理操作获得最终的立体视频运动对象。实验表明,该算法能够有效地从运动背景中将视频运动对象完整地提取出来。     

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。     

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     

分层正交动态规划立体匹配算法

提出一种分层正交动态规划立体匹配算法.首先利用正交动态规划算法在低分辨率图像的DSI(disparity-space image)视差空间图中进行初匹配,然后在Delta DSI(delta disparity-spaceimage)视差变化空间图中进行精匹配,从而获得高分辨率图像的视差图.实验结果表明,该算法不仅可以改善传统动态规划算法产生的带状条纹瑕疵,而且匹配率高、速度快、应用范围广.     

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.     

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     

一种具有选择性的置信度传播立体匹配算法

为了改善立体匹配算法在低纹理和深度跳变区域的匹配性能,提出了一种改进的置信度传播立体匹配算法.首先利用均值漂移算法对图像进行彩色分割,然后通过自适应权重算法计算匹配代价并获取初始视差图,再利用匹配代价可信度检测和左右一致性校验将初始匹配结果按照可靠度分类,最后在全局优化的过程中分别通过可靠度分类和图像分割结果来指导置信...     

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。