基于SIFT描述子的自适应聚合权重立体匹配算法

针对传统局部立体匹配算法在深度不连续区域和低纹理区域匹配精度不高的问题,提出了一种基于SIFT描述子的自适应聚合权重立体匹配算法.算法首先采用梯度域的幅值和相位获取初始匹配代价;然后利用相似性区域判决准则获得各个中心点的自适应矩形聚合窗口,并利用各点SIFT描述子的L1范数进行自适应聚合权重计算.仿真实验结果表明,该算法能够有效地提高低纹理区域和深度不连续区域的立体匹配精度,获得较高精度的视差图.     

基于模糊逻辑的多尺度小基高比立体匹配方法

针对小基高比立体匹配中的辐射差异和深度精度问题,提出一种小基高比立体匹配方法。该方法首先通过小波变换对立体图像构建多尺度空间,然后利用HSL色彩模式下的模糊逻辑相似性测度函数和十字支撑臂自适应窗口技术获取初始匹配成本,再依据"胜者全取"策略计算整数级视差,最后以整数级视差为基础利用基于迭代相位相关法的亚像素匹配方法计算亚像素级视差图。研究结果表明:该立体匹配算法克服了小基高比匹配中的辐射差异问题,同时获得了高精度亚像素级视差,其亚像素精度高于1/20个像素。     

投影栅三维形面测量中亚像素匹配算法

根据相位值寻找匹配点是投影栅三维形面测量系统的关键技术之一,匹配精度在一定程度上决定了系统最终的三维重建精度,而整像素匹配无法满足高精度三维形面测量的需要.根据相邻像素相位近似线性分布的特点,提出了一种基于相位线性插值的亚像素匹配算法.模拟实验表明: 应用该匹配算法后,三维重建测量精度有很大提高,匹配速度很快.验证实验显示: 应用该匹配算法后投影栅三维形面系统的测量精度可达0.03 mm, 能够满足一些高精度测量需求.     

一种基于Census变换的可变权值立体匹配算法

针对传统基于Census变换立体匹配算法精度不高的问题,提出了一种基于改进Census变换的可变权值立体匹配算法. 在分析传统Census变换缺陷的基础上,提出利用最小均匀度子邻域均值代替中心像素灰度值进行Census变换,可有效增强算法的抗干扰能力. 通过加权区域海明距离均值和标准差作为相似性测度进行立体匹配,减少误匹配,提高匹配精度并通过左右一致性检测和遮挡填充,生成最终视差图. 实验结果表明,该算法鲁棒性得到增强,在深度不连续区域也可以得到准确的视差.      

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.     

使用图像分割的遮挡恢复立体匹配算法

针对立体匹配在稀疏纹理、重复纹理、深度不连续和遮挡区域存在的问题,提出了一种高效的立体匹配算法.该算法主要由像素匹配代价计算和视差图全局优化2个步骤组成.为了大幅减少当前算法在场景深度不连续处所产生的过渡平滑现象和在稀疏纹理处产生的错误匹配,采用基于图像采样噪声无关的自适应权重加窗匹配算法.为了求解遮挡区域和不连续性区域的像素视差,使用遮挡和平滑惩罚代价来约束整幅视差图,并采用基于图像分割的能量最小化方法求取最优解.实验结果表明,相比于局部和全局算法,该算法可以更快且准确地计算稀疏纹理、不连续性和遮挡区域的像素视差.     

基于立体校正的快速相位立体匹配

立体匹配技术一直是立体视觉领域研究的重点与难点。针对立体匹配的效率与精度问题,提出了一种基于立体校正与四步相位移相结合的方法来提高立体匹配的速度与精度。首先,通过Bouguet立体校正算法将左右相机拍摄的图像进行立体校正,使匹配点在左右相机上成的像位于同一水平线上。然后,采用四步相移法获取精确的各像素绝对相位值,并通过双向线性插值法获得了稠密匹配点,并提高了立体匹配的精度。最后,通过对标准台阶零件进行测量与精度分析,实验结果表明该方法能够快速、准确的实现稠密的立体匹配,满足工业应用的需求。     

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.     

基于改进Census变换和多尺度空间的立体匹配算法

为提高双目立体匹配算法在弱纹理区域的匹配精度和多尺度空间的匹配一致性,提出基于窗口内像素均值信息判断和自适应权重的改进Census变换算法进行代价计算,提高像素在视差不连续区域的匹配精度.代价聚合阶段引入高斯金字塔结构,将引导图滤波算法融合到多尺度模型中,并添加正则化约束来提高对弱纹理区域的匹配一致性;视差选择阶段中,采用一系列优化方法如误匹配点检测、区域投票策略和亚像素增强等来提高匹配的正确率.实验结果表明,该算法在Middlebury测试集上的平均误码率为5.91%,在弱纹理区域和视差不连续区域能得到较好的视差图,且具有较好的鲁棒性.     

一种异形自适应窗口局部立体匹配算法

如何通过立体匹配提高图像景深精度一直是机器视觉研究领域的一个难点, 针对自适应窗口算法易受光照不均和窗口形状难以有效描述待匹配图像边界等问题, 提出一种异形自适应窗口局部立体匹配算法. 由于传统 Census 变换易受中心像素波动影响, 因此提出一种像素信息三维化处理技术, 并通过窗口内非中心像素间差异和窗口间中心像素的差异信息计算匹配代价; 为更好地贴合图像轮廓, 提出了由双螺旋路径法确定的异形窗口进行代价聚合, 对像素区域同时沿两条搜索路径自适应确定形状大小, 形成比传统技术更加高效多变的匹配窗口. 实验结果表明, 相比 Middlebury 平台上其他算法, 所提算法具有更为准确的图像边界描述能力, 可有效提高立体匹配精度, 同时对于光照不均的情况具有更强的鲁棒性.