基于两级扫描线优化的快速立体匹配算法

通过引入视差梯度理论,提出了一种弱连续性约束,它表示相邻点的视差变化总在一定的范围之内.同时引入了一种两级扫描线优化方法,它从水平和垂直两方向进行扫描线优化.最后把弱连续性约束与两级扫描线优化方法结合起来得到一种快速立体匹配方法.通过对比实验表明,与未加入弱连续性约束的两级扫描线优化算法相比,所提算法计算量更少,同时减轻了同纹理区域的匹配不确定性;与传统一维扫描线优化算法相比,该算法具有更高的匹配准确性并解决了扫描线间的不连续性.     

基于色彩相似性的自适应多窗口立体匹配

分析比较了应用彩色图像进行立体匹配的三种不同颜色相似性测度,并采用了匹配效果较好的策略.然后把这种颜色相似性测度应用到区域匹配方法的多窗口选择和自适应窗口尺寸缩减当中,使用SSD方法实现了彩色图像的立体匹配.实验结果表明,该方法具有更高的匹配精确性.     

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.     

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.     

自动对焦综合性能指标及一种基于双向两次下降的自动对焦算法

为了改善经典爬山法的性能同时进行算法综合性能评价,提出基于双向两次下降的自动对焦算法和一种综合性能评价指标。首先,根据清晰度评价值的大小确定初始对焦方向。接着,以变化步长方式搜索,直至出现清晰度评价值下降。然后,按照双向两次下降法确定是否处于评价函数波峰的下降位置。最后,以单步长方式在检测到的波峰下降位置处搜索波峰位置即为对焦目标位置。在用18倍数字高清摄像机采集的两个图像序列中比较了本文方法和几种经典的对焦算法的性能差别,实验结果表明:提出的方法在平均过冲步数和平均行程步数这两个指标上具有明显优势,并且在其他分项评价指标上没有明显的短板,其综合性能评价指标为0.98,高于爬山法、改进爬山法、全局搜索法和二分搜索法等算法的综合性能评价指标值。     

存在镜面反射时的双目立体匹配

传统的立体匹配方法建立在Lambertian的漫反射模型之上,漫反射模型的立体匹配在一个图像的大多部分是有效的,但是在处理图像中包含镜面反射的部分时结果会产生严重的匹配错误。笔者利用漫反射和镜面反射在灰度和最大色度上的不同,分离出镜面反射的像素,然后采用一种针对镜面反射的匹配测度,在图像中漫反射部分和镜面反射部分都能匹配得到正确的视差。结果证明了方法的有效性。