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。     

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.     

深度图像的纹理合成方法

建立在“主次缝合线”（MSL和SSL）合成深度图像技术的基础上,研究并提出一种融合与深度图像相对应的纹理映射图像的方法,方法的基本步骤：获得两深度图像中与非重叠区域对应的纹理;得到两个视图中位于辅助主次缝合成M'S',L'和S'S'L'之间的纹理,并把它们融合,最后把非重叠区域和融合后的纹理写入到合成纹理图像中,利用从三维光学数字化系统得到的实际物体的深度和纹理图像,验证了所提出的纹理合成方法的有效性。     

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。     

非均匀纹理图像大区域修复算法

为了改善实际非均匀纹理图像大区域修复效果,提出了一种改进的纹理合成算法.在传统图像修复算法优先权系数的基础上,增加了方向性优先权系数,为纹理合成时各点的传播方向和进度提供索引;同时,针对非均匀纹理图像渐近变化的特点,将以待修复块为中心的扇形区域作为最优匹配块的搜索区域,以减少误匹配.仿真实验结果表明,该方法能够有效克服传统纹理合成方法没有考虑方向性的缺点,对实际大区域非均匀纹理图像取得了较好的修复效果.     

基于灰度共生矩阵的纹理特征景物识别

随着信息技术的发展,纹理分析是近年来图像分析领域的研究热点．纹理分析主要应用于纹理分类、纹理分割、纹理合成等方面,应用十分广泛．本文主要介绍用灰度共生矩阵提取纹理特征值,并根据特征值判断景物类别的方法．该方法既能描述图像的灰度分布信息,又能表达局部细节．     

非线性结构动力响应中的灵敏度分析

基于δ－网分形指纹特征，提出了一种自然景物图像的匹配方法．实验结果表明δ－网分形指纹特征是一种自然景物图像的稳定分形特征，采用δ－网分形指纹特征对自然景物图象进行的匹配，能获得比传统的基于灰度和边缘的特征匹配方法以及多尺度分形指纹匹配方法更好的匹配结果．     

基于特征匹配算法的双目视觉测距

距离测量作为障碍物检测以及路径规划的前提和基础是机器人研究领域的一个重要分支。在众多测距方法中,由于双目立体视觉具有信息丰富、探测距离广等优点被广泛应用。本文将改进的SIFT特征匹配算法应用到双目视觉测距与标定系统中。首先建立双目视觉测距模型,测量值由空间物点在左右摄像机下的像素坐标值决定;其次根据该模型的特点提出了基于平行光轴的双目立体视觉标定方法;最后利用改进的SIFT特征匹配算法,提取匹配点的像素坐标完成视觉测距。实验结果表明,根据测量数据对障碍物进行三维重建,相对距离与真实场景基本吻合,能够有效地指导机器人进行避障。     

基于分割的立体匹配法提取光场视差图

为了解决从光场相机采集的图像中提取物体深度信息的问题,提出一种利用Lytro光场相机设备,基于图像分割的立体匹配方法估计光场图像深度。首先对Lytro相机采集的原始灰度图进行解码和颜色校正,提取相应的子光圈图像;在Matlab环境下,结合图像颜色分割、自适应立体匹配对子图像进行处理,通过平面拟合技术和BP优化得到相应的深度估计图。实验结果表明,该方法提取到深度图在视觉精度上有了明显的提高。     

基于双目立体视觉系统的测量研究

为了实现摄像机与目标物体之间距离的信息,由双目测量原理,采取结合OpenCV与Matlab的方式,设计出一套关于双目测距的立体视觉系统;系统首先对双目摄像机的内外参数进行标定,从黑白格组成的标定板中获得角点信息,使用亚像素角点检测法对角点坐标信息进行更精确检测,在黑白格组成的标定板分别距离双目摄像机300、400、500、600、700mm处获取不同位置的标定图像,经过张正友标定法最终可以得到双目摄像机所需内外参数;其次通过BM(Block Matching)立体匹配算法在VS2017坏境与opencv3.4.7库配合下完成了摄像机的立体校正、立体匹配进而得到视差图;最后在实验中使用了双目摄像头,并编写了代码通过鼠标点击所得到的视差图获取对应的世界坐标来实现物距的测量;实验结果表明:被测物距离摄像头光心500~700mm这一范围时,实测距离和实际距离相对误差百分比在0.171% ~0.192%之间,且实测距离在2 950mm内实验误差小于5%满足实验精度要求。     

基于改进的census变换彩色图像匹配研究

针对传统census变换在彩色图像匹配中精度不高,易受光照影响等缺陷,提出了一种彩色census变换匹配算法。首先,利用census变换窗口内的颜色距离标准偏差代替变换窗口中心像素的灰度值,再与邻域内颜色距离信息和邻域内颜色距离信息平均值之差进行census变换。然后,利用Hamming距离作为匹配代价函数,采用优胜全取策略(winner-take-all)和左右一致性校验得到视差数据,获得稠密视差图。实验表明,该算法可有效提高彩色图像匹配精度,实时性好,对非理想光照变化所引起的干扰具有较强鲁棒性。     

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%.     

基于改进Patchmatch及切片采样粒子置信度传播的立体匹配算法

针对立体匹配时视差不连续区、倾斜平面及非前向平行平面误匹配较高的问题,提出了一种基于改进Patchmatch及切片采样粒子置信度的立体匹配算法.定义了具有边缘特性的Patchmatch相似性函数,并建立基于Patchmatch的非前向平行平面视差平面估计模型.利用粒子置信度传播代替原有的最近邻搜索,使用较少的粒子近似目标分布,并采用切片采样马尔可夫链蒙特卡罗方法解决传播过程中粒子重采样更新问题.Middlebury图像数据集测试表明,该算法能够降低视差不连续区域的误匹配,有效地提高了倾斜平面及非前向平行平面图像的匹配精度.     

基于阴影线的智能车辆检测及测距方法研究

针对当前智能车辆检测算法在实际应用中存在误差、测量结果不够准确等问题,使用基于运动车辆中车底阴影线算法的车辆检测机制,并利用车底阴影稳定存在特征解决车辆检测问题,进一步基于机器视觉的双目立体匹配测距方法实现对前方最近车辆距离测量,为智能车辆及驾驶员辅助系统提供信息。笔者采用的车底阴影线方法及双目测距最终实现结果证实,可以获取较为精确的道路前方的车辆及距离信息,有效检测距离为10 ～ 50 m,整体识别率达到85%。     

机器人双目图像实时立体匹配算法

针对移动机器人平台上的双目视觉深度信息获取问题,研究了一种适用于动态图像序列的双目图像立体匹配算法.采用成熟的半全局立体匹配算法对图像快速立体匹配;分析了在复杂环境下的运动平台上完成立体匹配所面临的主要噪声干扰,包括白斑噪声和断层闪烁噪声;为此,分别提出了白斑滤波算法和视差图时间域滤波方法以抑制这两种噪声.试验结果表明,所提出的算法能够有效抑制动态双目图像在立体匹配时的噪声干扰,最终能够实时获得连续清晰的视差图序列.      

面向裸眼3D的半全局立体匹配视差优化方法

针对基于双目相机的裸眼3D显示的实时性和真实性问题,研究高精度、高效的双目立体匹配算法来获取高质量的深度信息。采用半全局立体匹配算法获取初步的视差估计量,在此基础上,建立基于一致性检验、中值滤波、多层次均值滤波和视差绘制方法的组合优化方法。实验结果表明,视差优化方法能够使视差的均方根误差下降40%左右、像素错误匹配比率下降20%以上,从而获取高精度的深度信息,为裸眼3D的虚拟视点实时精确绘制奠定技术基础。