多信息代价计算融合显著梯度的立体匹配

立体匹配是视觉导航、三维重建的信息基础.为了降低光照失真对匹配代价计算的影响,消除引导滤波平滑图像时产生的光晕,提出了一种多信息代价计算融合显著梯度的立体匹配算法.设计了融合颜色特征、梯度信息及梯度角度的匹配代价计算算法,对左右视图进行匹配代价计算;然后进行显著性处理,计算显著图的梯度信息,得到图像的局部平均梯度;遍历全图得到全局局部平均梯度作为边缘判断条件,自适应调整引导滤波的正则化参数.实验结果表明,算法有效改善了边缘轮廓及平滑区域的视差,降低了误匹配率.     

基于动态规划的实时立体匹配算法

立体匹配通过计算和标识匹配图像的视差图来获得图像的深度信息,一般计算量大,无法满足实时性要求。本文聚焦立体匹配的匹配代价聚集和视差计算环节,在动态规划方法的基础上,提出了一种实时的立体匹配算法。根据连续性约束,提出了基于自适应形状窗口的快速匹配代价聚集算法,加速了臂长和匹配代价聚集的计算效率;利用边缘检测技术获得图像边界信息,修改动态规划的转移方程,使得边界像素可以在整个视差空间中选择视差值,降低边界处匹配视差的误匹配率。实验结果表明:通过结合上述两个步骤的改进算法,可以获得满足实时性要求、高质量的匹配视差图,整体的匹配准确率较高。     

基于多特征融合与树形结构代价聚合的立体匹配算法

针对立体匹配中弱纹理区域和深度不连续区域的匹配精度问题,提出了一种基于多特征融合的树形结构代价聚合立体匹配算法.首先,融合图像颜色、梯度和图像的Census变换进行匹配代价计算;然后,在由原始图像生成的最小生成树上进行匹配代价聚合,并使用多方向扫描线优化,进一步提升立体匹配的精确度;最后,使用左右一致性检测标记出误匹配点,并进行视差修正.为了验证该算法的有效性,使用Middlebury测试集提供的测试图像进行测试,平均误匹配率为6.38%;分别对2种场景实际拍摄图像进行深度信息提取误差率测试,测试得到2种场景的测距误差率分别为5.76%和5.55%,证明了该算法的实用性.     

基于道路环境的车载双目系统立体匹配算法

为提高车载双目系统户外工作性能,提出了一种车载双目系统立体匹配算法。在代价计算阶段,提出了一种3bitCensus变换,该变换提高了对局部特征的描述能力并具有较强的鲁棒性;在代价聚合阶段,提出了基于边缘截断的自适应窗口聚合算法,该算法能够根据局部特征和边缘信息自适应的调节聚合窗口,提高了算法匹配精度;在视差计算阶段,利用跳跃式视差计算方法,进一步提高了计算效率。实验证明:基于3bit-Census变换+基于边缘截断的自适应聚合+跳跃式视差计算的立体匹配结构能够有效提高双目系统的鲁棒性、匹配精度及计算效率,适用于车载双目系统。     

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.     

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.     

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。     

基于最小生成树的立体匹配算法

在传统的局部立体匹配算法中,代价聚合要对相关邻域内的点进行加权聚合,这种方式计算量大,非常耗时。文章提出一种基于最小生成树的立体匹配算法,该方法将图论中的最小生成树引入代价聚合和视差细化中,使得图像中所有点都对兴趣点进行聚合支持,弥补了局部算法在弱纹理区误匹配率高的局限性,提高了匹配的准确性,并且最小生成树能够对图像所有点进行层次性的划分,极大地简化了计算量。实验证明,该算法能够快速得到平滑且精度高的视差图。     

基于自适应权重极限距离变换的立体匹配

为解决传统极限距离立体匹配算法在深度不连续区域,以及光照差异增大时出现匹配误差大幅升高等问题,提出基于自适应权重极限距离变换的立体匹配算法。在Delta-Gama对数空间下,该算法首先根据初始匹配结果计算立体图像对Gama校正系数,基于光照差异修正极线距离变换相似度函数带宽,其次基于权重相似度自适应选取极线端点,确定分割系数;最后利用置信度传播算法计算视差图。实验结果表明,本文算法能够有效提高深度变换区域的匹配准确度,同时有效降低光照差异图像的误匹配效率。相对于当前先进算法,本文算法的匹配率比当前先进算法提高至少40%。     

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.     

基于跨尺度随机游走的立体匹配算法

传统的立体匹配算法大都基于两幅图像像素点或者局部块的对应性,在单一尺度下求取视差图,但这不能很好地建模低纹理及重复纹理区域的对应关系,致使获得的视差图精度有限。为了改善上述问题,考虑到人眼视觉系统在不同尺度上处理所接收到的视觉信号,提出了跨尺度的重启动与随机游走算法。首先计算场景图像的匹配代价,其次利用超像素分割进行快速初始聚合,然后使用重启动与随机游走算法对其进行全局上的优化,最后采用跨尺度模型实现匹配代价的有效融合更新,继而获取场景图像的视差图。在Middlebury数据集上的实验仿真结果表明,相较于传统的跨尺度立体匹配算法,该算法能够有效地将场景图像在所有区域及非遮挡区域的加权平均误匹配率分别降低1个百分点和3个百分点,获得高精度的视差图。     

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.     

融合Spearman相关性系数与多尺度框架的立体匹配算法

针对现有立体匹配算法对噪声敏感、匹配率低的问题,提出了一种基于Spearman相关性系数与多尺度框架融合的立体匹配算法。在代价计算阶段,创新性地在固定窗口内通过简化Spearman相关性系数得到两种代价计算模型。在代价聚合阶段,利用多尺度框架在图像金字塔上进行代价聚合,从而使得匹配算法在低纹理区域得到较高的匹配率。实验结果表明,提出的立体匹配算法有效降低了误匹配率:对Middletury2.0测试集中31对标准图像对的平均误匹配率仅为7.98%,Middletury3.0中的15对标准图像对的平均误匹配率为13.45%。实验结果表明,提出的融合Spearman相关性系数与多尺度框架的立体匹配能有效降低图像的误匹配率,并对噪声等具有较好的稳健性。     

基于自适应权重极线距离变换的立体匹配

为解决在深度不连续区域传统极线距离立体匹配算法,光照差异增大时出现匹配误差大幅升高等问题,提出基于自适应权重极线距离变换的立体匹配算法。在Delta-Gama对数空间下,该算法首先根据初始匹配结果计算立体图像对Gama校正系数,基于光照差异修正极线距离变换相似度函数带宽,其次基于权重相似度自适应选取极线端点,确定分割系数;最后利用置信度传播算法计算视差图。实验结果表明,所提算法能够有效提高深度变换区域的匹配准确度,同时有效降低光照差异图像的误匹配率。相对于当前先进算法,所提算法的匹配率比当前先进算法提高至少40%。     

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.     

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...     

基于改进Census变换的双目立体匹配算法

针对传统Census变换窗口中心点灰度值易受噪声影响而导致全局匹配精度低等问题，设计了一种基于改进Census变换的双目立体匹配算法.首先采用双边滤波的模板值替代传统Census变换窗口中心点的灰度值，为了增强初始代价计算的可靠性，加入Sobel算子，将其与灰度绝对误差和算法的匹配代价进行代价融合；然后选择动态十字交叉域建立相邻视差的联系；最后运用赢家通吃策略选择最佳的视差，并采用左右一致性检测和引导滤波优化视差图.实验结果表明，在无噪声情况下，改进算法的平均误匹配率比传统Census变换的降低了约46%,含噪声情况下降低了约53%,说明改进算法有较好的匹配精度和抗噪能力.     

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.     

改进rank变换的多窗口彩色图像立体匹配算法

为克服环境变化和双目相机的差异带来的干扰,针对传统立体匹配算法在视差不连续区域存在误匹配率高等问题,提出一种在rank变换域中对彩色图像进行多窗口匹配的算法.首先对标准图像库中的彩色图像进行分等级的改进rank变换,将图像从彩色空间变换到秩空间;然后采用改进的绝对值指数方法计算像素的颜色相似性,减少噪声和光线差异的干扰;最后利用快速多窗口算法进行匹配.实验证明该文算法有较强的抗噪性,能获得实时鲁棒的匹配结果.相对于固定窗口非参数变换匹配算法在视差不连续区域匹配精度提高了18.5%.