基于边缘约束的自适应引导滤波立体匹配算法

为解决局部立体匹配算法存在深度图边界区域不连续问题,本文提出了一种基于边缘约束的自适应引导滤波立体匹配算法。将梯度值和颜色信息结合进行匹配代价计算;然后,基于图像边缘局部特征,对图像的像素点基于颜色阈值和边界条件构建自适应十字交叉区域,并对自适应窗口进行引导滤波代价聚合;最后,采用胜者为王策略(winner takes all,WTA)进行视差计算,对视差图进行视差精细化处理。实验结果表明:本文算法生成的深度图能够更好地保留细节特征,边界纹理区域的误匹配现象明显改善,可有效降低误匹配率,本文算法在Middlebury数据集误匹配率仅为5.22%。     

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.     

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。     

基于梯度倒数的无人机遥感图像融合滤波方法

为了实现对无人机遥感图像去噪处理时兼顾滤波和边缘保持效果,提出了一种基于梯度倒数的无人机遥感图像融合滤波方法——梯度倒数自适应开关均中值滤波。首先计算出模板内中心像素点与邻近像素点的梯度导数;然后选取局部梯度变化阈值,并定义标志数组来标记各像素点是否超过梯度变换阈值。最后,如果当前滤波像素点超过梯度阈值,则采用提出的自适应开关均中值滤波;否则采用梯度倒数加权平滑方法处理。该方法结合了图像的梯度信息,利用图像的连通性和相关性原理以及自适应开关均中值滤波算法去噪的优点,在去除高斯噪声和脉冲噪声同时可以很好地保持图像的边缘和细节信息。实验结果表明:与传统梯度倒数加权平滑方法相比,算法滤波后图像的平均梯度提升3. 16%,MSE下降了约5%,可以有效提升滤波后无人机遥感图像质量,应用价值明显。     

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。     

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.     

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.