一种基于双向动态规划的立体匹配算法

提出了一种利用双向动态规划和视差可靠性准则的立体匹配算法.首先,提出了一种新的全局能量函数,它解决了扫描线间的不连续性,同时保护了的视差不连续边缘;其次,利用加强顺序约束和遮挡约束的双向动态规划方法来处理遮挡;最后,在利用三个可靠性准则去除伪视差点之后,使用可移动窗口方法填充伪视差点的视差获得稠密视差图.实验结果表明,该算法在深度不连续区域和大的无纹理区域均能取得很好的匹配效果.     

RANK变换在立体匹配中的应用研究

通过引入Rank变换,提出了一种基于新的匹配基元的双目立体匹配算法,该算法首先是将灰度图像转换为Rank图像,在此基础上进行匹配,并结合汉明码距离约束条件,减少误匹配率,最后得出视差图.通过对比实验,表明采用这种新的匹配基元进行匹配,与直接采用灰度特征作为匹配基元的算法相比,该方法有更好的抗噪性和匹配准确性.     

一类非线性两级规划问题的模拟退火求解

提出一种基于模拟退火算法求解一类非线性两级规划问题的方法。为了提高模拟退火算法处理上级约束的能力，在模拟退火算法中引入一个辅助优化问题，通过求解该辅助优化问题产生满足上级约束的试探点，避免了使用罚函数处理上级约束。数值计算结果表明，与使用罚函数处理上级约束的模拟退火算法相比，本文提出的方法不仅可以提高求得全局最优解的可靠性，而且可以减少模拟退火算法的迭代次数，提高计算效率.     

基于混合优化方法的立体匹配算法

为了改善线性生长算法获得视差图可靠性差的问题,提出了一种基于混合优化方法的立体匹配算法。该算法综合考虑了计算效率和图像可靠性,将视差匹配转换为多目标优化问题,通过提出的基于模拟退火的鸽群优化算法求解此优化问题,从而实现视差阈值的自适应调节,并获取相应的根点的最优视差值。所提出的混合优化方法较好地克服了局部寻优和全局寻优方法易受初值影响且收敛速度慢的缺点。此外,为了进一步提高视差图可靠性,利用滤波法去除不可靠的视差。仿真结果表明,该算法可以获得更多深度信息,提高了线性生长算法计算视差图的可靠性和鲁棒性。     

基于混合优化方法的立体匹配算法

为了改善线性生长算法获得视差图可靠性差的问题,提出了一种基于混合优化方法的立体匹配算法。该算法综合考虑了计算效率和图像可靠性,将视差匹配转换为多目标优化问题,通过提出的基于模拟退火的鸽群优化算法求解此优化问题,从而实现视差阈值的自适应调节,并获取相应的根点的最优视差值。所提出的混合优化方法较好地克服了局部寻优和全局寻优方法易受初值影响且收敛速度慢的缺点。此外,为了进一步提高视差图可靠性,利用滤波法去除不可靠的视差。仿真结果表明,该算法可以获得更多深度信息,提高了线性生长算法计算视差图的可靠性和鲁棒性。     

置信度传播体视算法加速技术的应用研究

基于置信度传播的立体匹配算法(BP)与局部匹配算法相比,能够获得更显著的匹配准确性,但是BP算法的计算代价相当高昂.为了提高BP算法的运行效率,采用了以下几种方法:第一,利用部分收敛的分层技术,减少消息传输的迭代次数,并使执行时间独立于迭代总数;第二,利用距离变换降低消息传输的复杂度,使它线性于象素的视差可取个数;第三,利用双边图技术减少BP算法一半的消息传输量及内存需求.通过对比实验,结果表明:融合这三种技术的加速算法能够快速收敛;与其它典型的快速BP算法相比,速度更快.     

基于视差范围估计和改进代价的半全局匹配

针对传统半全局算法对视差范围内未知场景通常人为地设定一个视差范围造成计算资源浪费,同时利用传统Census变换进行代价计算限制视差精度的不足,提出了基于视差范围估计和改进代价的半全局匹配算法.首先,采用多种特征算子同时提取图像对的特征点,通过快速最近邻搜索进行特征点匹配,利用立体匹配的约束条件筛选匹配点,计算匹配点对的...     

基于未标定图像序列的稠密重建算法

提出一种基于未标定图像序列的稠密重建算法.算法首先利用SIFT特征点对应估计基本矩阵,同时计算图像匹配视差参考值.然后利用由基本矩阵计算得到的对极关系对图像进行平行极线修正,结合视差参考值对经过rank变换后的图像进行稠密匹配.最后自标定照相机,优化对应点的2D-3D投影关系,重建场景三维结构.实验结果表明,本算法能够对有效图像(考虑宽基线引起的大视差情况)80%以上的像素实现准确的匹配,重建出稠密的三维空间点云.     

云环境下能耗优化的任务调度模型及虚拟机部署算法

云计算环境下,在满足用户服务级目标约束下,如何有效地进行资源分配调度,降低能耗,已成为不容忽略的关键问题.针对目前云计算系统服务资源分配调度问题在能耗方面的研究不足,提出一种能耗优化的资源分配调度体系架构,并基于此架构设计了一个满足实时用户SLA的能耗优化模型.该优化模型从系统级和部件级两个层次进行能耗优化.在系统级上,提出一种基于分组遗传算法最大限度降低系统空闲能耗的虚拟机部署算法,该算法将虚拟机和服务器之间的映射抽象为有约束的多维可变装箱问题;同时,在部件级上采用动态电压功率调整技术降低执行能耗,从而达到在满足用户需求的前提下,最大限度降低系统总能耗.仿真实验结果表明,该算法与同类算法相比,在相同条件下可有效降低云计算系统的能耗开销.     

结合测地线-灰度直方图的谱匹配算法

针对单纯依赖奇异值分解的谱匹配方法的局限性,提出了一种结合测地线-灰度直方图和松弛迭代的Laplace谱匹配算法。首先,利用图像待匹配点集构造Laplace矩阵,〖JP3〗通过对该Laplace矩阵进行奇异值分解,将得到的特征向量用于计算匹配概率;然后,引入具有局部特征的测地线-灰度直方图作为相容性约束,通过迭代的方式对匹配概率进行优化。实验结果表明,该算法实现了多特征、多算法的优势互补,提高了谱匹配算法的匹配精度和应用范围。     

能量有效的NOMA多用户-多信道匹配算法

针对非理想信道状态信息(channel state information, CSI)下面向海量用户的无线资源高效分配难题,通过引入非正交多址(non-orthogonal multiple access, NOMA)技术提出了一种能量有效的多用户-多信道匹配方案。首先,考虑用户中断概率约束,建立以最大化系统能量效率为目标的非理想CSI蜂窝下行NOMA系统信道和功率联合分配优化问题;然后,将建立的含概率约束的优化问题转化为非概率约束优化问题,并从中解耦出用户-信道匹配优化问题;最后,将面向能量效率的NOMA用户-信道匹配优化问题映射为婚姻匹配问题,进而提出一种高效低复杂度的双边匹配算法实现了多用户-多信道的动态匹配。仿真结果表明,提出的匹配算法性能优于传统匹配算法,能够提供更高的系统能效、实现更低的用户中断概率且收敛速度更快。     

能量有效的NOMA多用户-多信道匹配算法

针对非理想信道状态信息(channel state information, CSI)下面向海量用户的无线资源高效分配难题,通过引入非正交多址(non-orthogonal multiple access, NOMA)技术提出了一种能量有效的多用户-多信道匹配方案。首先,考虑用户中断概率约束,建立以最大化系统能量效率为目标的非理想CSI蜂窝下行NOMA系统信道和功率联合分配优化问题;然后,将建立的含概率约束的优化问题转化为非概率约束优化问题,并从中解耦出用户-信道匹配优化问题;最后,将面向能量效率的NOMA用户-信道匹配优化问题映射为婚姻匹配问题,进而提出一种高效低复杂度的双边匹配算法实现了多用户-多信道的动态匹配。仿真结果表明,提出的匹配算法性能优于传统匹配算法,能够提供更高的系统能效、实现更低的用户中断概率且收敛速度更快。     

Improved block matching approach to fast disparity estimation

An improved block matching approach to fast disparity estimation in machine vision applications is proposed, where the matching criterion is the sum of the absolute difference (SAD). By evaluating the lower bounds, which become increasingly tighter for the matching criteria, the method tries to successively terminate unnecessary computations of the matching criteria between the reference block in one image and the ineligible candidate blocks in another image. It also eliminates the ineligible blocks as early as possible, while ensuring the optimal disparity of each pixel. Also, the proposed method can further speed up the elimination of ineligible candidate blocks by efficiently using the continuous constraint of disparity to predict the initial disparity of each pixel. The performance of the new algorithm is evaluated by carrying out a theoretical analysis, and by comparing its performance with the disparity estimation method based on the standard block matching. Simulated results demonstrate that the proposed algorithm achieves a computational cost reduction of over 50.5% in comparision with the standard block matching method.     

无人机扫描线区域覆盖中的转弯航迹规划

针对无人机采用扫描线实现区域覆盖的方式中,未充分考虑无人机最小转弯半径的问题,提出了两种可行的转弯方式,即Ω形转弯和α形转弯,并对两种方式的转弯时机、半径和航迹进行了分析计算。理论分析证明：对于同一转弯方式,无人机的转弯半径越小则规划航迹越短;在相同条件下,无人机执行Ω形转弯的路径要少于α形转弯的路径。实例分析表明：当无人机最小转弯半径小于扫描线间隔的一半时,Ω形转弯优于常规半圆转弯方式,且无人机最小半径越小,Ω形转弯的路径越短;当最小转弯半径大于扫描线宽度的一半时,常规半圆转弯方式已不能满足需要,而Ω形转弯仍然有效。     

基于最大梯度和灰度相关的两步全景图拼接算法

提出一种基于最大梯度和灰度相关的两步全景图拼接算法。该算法综合了基于灰度相关和特征相关算法的优点，首先通过匹配梯度最大值点位置的梯度值缩小搜索范围，再利用最大灰度相关匹配两幅待拼接图像。实验表明，算法原理简单、拼接速度快，同时消除了对有重复纹理特征图像的伪拼接现象，对图像亮度差异具有很强的抗干扰能力，鲁棒性好。     

基于自适应ε的约束优化算法

针对目前约束优化算法易陷入局部最优和鲁棒性不好等缺点,提出基于自适应ε的约束优化算法。首先,通过改进的个体比较准则,充分利用优秀不可行个体的有效信息,加大对搜索空间的探索力度,从而提高种群多样性;其次,提出自适应ε调整策略,平衡目标函数和约束违反度之间的关系,进而更加合理地进行个体比较。对13个标准测试函数的对比实验表明,本文算法不仅能够以较高精度收敛到全局最优解,而且鲁棒性较好。