基于立体摄像几何特性的视差匹配快速算法

提出了一种基于立体摄像系统几何特性的视差匹配快速算法,根据视差的方向性和均匀性,采用方向－有限搜索以及抽样模板,迅速准确地搜索视差,与完全搜索算法相比,在保持重建图像质量的前提下,可大幅度降低计算复杂度。     

3-D视频的视差优化调整方法

随着立体显示技术的发展,3-D视频越来越受到关注。3-D视频的内容通常是为特定的观看条件制作的,当实际观看条件改变时,不合理的视差范围不但会影响立体效果,还会使人产生头晕、不适感。为了保证3-D视频的最佳观看效果,该文提出了一种3-D视频的视差优化调整方法。该方法首先提出视觉舒适区准则,根据给定的显示屏和观看距离计算视差舒适范围,采用匹配代价搜索和图像细分快速估计3-D视频图像对的视差范围,将原视差范围通过分段线性变换方法映射到视差舒适范围,并利用新的视差范围绘制出虚拟视图。该方法使给定的3-D视频能够适用于各种观看条件,在增强其立体效果的同时,不引起眼睛疲劳、头晕现象,并且用户可以根据个人偏好自主调节立体效果,以达到最佳观看效果。实验结果表明该方法实用有效。     

基于冗余离散小波变换的立体图像视差估计

为提高立体图像视差估计的准确度及效率,从图像特征点入手,结合DT（delaunay triangle）网格技术,提出基于冗余离散小波变换的立体图像视差估计法．对参考图像进行冗余离散小波变换后,根据其平移不变性和各级子带大小相同的特点,通过各级高频子带相乘、叠加,再取相应闽值,得到参考图像特征点,并形成DT网格;以特征点为中心在目标图像中进行视差估计,得到各特征点的视差矢量,再结合仿射变换得到三角形内部各点的视差矢量,从而形成浓密的视差图．实验结果表明,根据视差图重建的目标图像PSNR值要高于传统的SAD块匹配法和Canny特征点法5～10db;对于CIF格式的立体图像,算法在Matlab7．0下时间消耗为15s．该算法在视差估计准确度和运算速度上具有较好性能,可应用于立体图像处理领域     

视差立体图像的生成算法

阐述视差立体图像的原理和设计方法,介绍几种特殊的视差立体图像,包括连续∑面视差立体图像、大幅面视差立体图像和可双向观察的视差立体图像.     

基于序列视差图像的全息立体显示方法

通过获取的序列视差图像，用计算全息与图像处理技术产生了一个全息立体图的显示．在计算全息中采用了基于衍射的光栅条纹生成方法，将视场分为连续的8个区域，每个区域由一个空间频率不同的基本条纹衍射生成，利用迭代算法计算了基本条纹函数．然后对序列视差图像经过二维离散处理，通过光场投影与几何光学成像法，转换到一张全息图上，由包含8个基本条纹的全息素衍射生成序列视差全息图像．从而使观察者获得三维感的立体图像，并给出了实验结果．该算法为基于照片的全息立体图的生成提供了新的方法．     

基于光场数据的无纹理景物视差估计方法

为了提高无纹理区域视差计算结果, 在利用光场子孔径图像立体匹配估计无纹理区域的视差时, 采用量化的光场子孔径图像之间的几何关系代替像素值进行立体匹配。根据光场子孔径图像之间的几何关系, 计算像素点的极线分割比, 用极线分割比代替子孔径图像像素值, 提高了像素可区分性。实验结果表明, 利用分割比图像得到的视差图结果明显优于利用子孔径图像得到的结果。     

基于视差和变化检测的立体视频对象分割

立体视频对象分割是新一代视频编码、视频检索、互联网多媒体交互等新兴领域的关键技术.该文提出了一种融合多种信息的立体视频对象分割算法,首先采用基于边缘特征约束的视差估计方法,获得了可靠的视差场,再利用视差信息对视频对象进行了初始分割,在此基础上结合帧间变化检测的信息对视差分割结果进行修正.实验结果表明,本算法对有重叠的多对象具有良好的分割效果,得到了较精确的视频对象.     

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。     

图像匹配中点特征提取方法的研究

图像特征提取是图像匹配和三维信息提取的基础,是影像分析与单像处理技术领域中最重要的任务之一．有效的特征提取算法是影像分析与处理的关键．基于特征的图像配准中,特征主要针对点特征．基于点特征的图像配准,特征点的提取是图像配准的关键步骤,本文从点特征定义出发,分析和研究了几种常用的点特征提取方法,如：Moravec算子、Harris算子、SUSAN算子、Forsmer算子等,最后得出一些有益的结论．     

基于倾斜校正和视差估计的遥感影像稠密匹配方法

针对遥感影像稠密匹配效率较低、匹配精度和密度不够高的缺陷,提出了一种基于倾斜校正和视差估计的遥感影像稠密匹配方法。首先基于稀疏同名点、通过倾斜校正生成核线影像;利用稀疏同名点构造三角网,以三角形为插值单元,预测核线影像对中各像素的初始视差;在初始视差的邻域内沿核线一维搜索最佳匹配点,搜索时增量计算匹配窗口的灰度均值,且将搜索步长设为2,以提高搜索效率。实验结果表明,本文方法可以达到逐像素的匹配密度,且匹配的正确率和精度很高;基于稠密点重建的真实感三维场景证明了本文方法的有效性和实用性。     

一种新的基于FPGA的立体图像差异性算法

提出了一种新的基于FPGA的立体图像差异性算法,它以块匹配算法为基础,根据FPGA的特点,对图像相关性的公式进行设计优化,并结合穷尽方式搜索和预测方式搜索,提高算法的执行速度.设计基于FPGA的立体图像差异性算法IP核,充分利用FPGA独特的并行处理机制和强大的运算能力以提高系统的处理速度和性能.系统测试结果表明,基于FPGA的立体图像差异性算法,可以达到每秒33帧的处理能力,处理速度能够达到PC机的二百倍以上,具有较好的实时性;且能够连续处理500帧图像数据,具有较好的稳定性.     

一种基于背景重建和视差图的立体视频对象分割算法

提出了一种基于背景重建和视差图的立体视频分割算法,利用背景、视差和边缘等信息进行运动对象分割。该算法首先采用基于块的背景重建方法获取视频序列的背景信息,再利用背景相减法获得运动对象的初步分割结果,然后利用立体匹配获得的视差图对初步分割结果进行修正,最后利用边缘信息和后处理操作获得最终的立体视频运动对象。实验表明,该算法能够有效地从运动背景中将视频运动对象完整地提取出来。     

从双视图到多视图的协同优化立体视觉匹配算法

采用基于视图协同优化算法解决视觉匹配问题,通过对双视图立体匹配的研究到多视图匹配的推广,利用视差平面拟合进行多个视差集的合并.利用奇异值分解法解决线性方程,建立排除异常点的判别规则,解决遮挡及稀疏纹理的问题.实验结果表明:该协同优化算法是有效的,提高了匹配的精度.     

一种基于动态背景的运动目标提取方法

为了实现旋转摄像头下运动目标的监控,提出了一种动态背景下提取运动目标的方法.在全局运动估计过程中,首先提取当前帧的特征点并将其离散化,然后以特征点为中心在当前帧和前一帧之间进行块匹配,其后用3σ准则除去误差块,从而得到全局运动估计量,并且在VC平台上实现了该算法.     

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.     

图像处理技术在大梁装配孔自动检测中的应用

采用一种基于计算机图像处理的方法,对由CCD摄像机采集到的多幅图像,结合图像拼接、阈值分割、特征提取和模式识别等算法进行处理和分析,最终实现了对大梁装配孔质量的自动识别。实践证明了这种方法的快速性与实用性。     

基于Delaunay三角形网格立体图像编码算法的特征点提取

可变形网格是目前立体图像编码方法研究的一个新方向．在Delaunay三角形网格立体图像编码算法的基础上,提出了一种特征点选取方法该方法充分利用物体边缘进行特征点提取,建立Delaunay三角形时能根据物体的边缘分割物体,以便能更好地反映物体复杂运动与形变PSNR值与实际观测结果表明,所提出的方法优于传统方法,更能够反映图像中物体运动和形变的细节     

一种基于超像素的户外建筑图像布局标定方法

提出了一种提取户外建筑目标图像中布局信息的方法.首先,基于超像素技术对所给的图像进行大致区域划分.超像素技术是基于一个测度谓词,其利用图像的基于图论的表示法来判定两区域的边界;其次,以划分后的区域(称为超像素)为单位,利用颜色、位置、纹理等信息对其进行标记.在标记纹理特征时,采用了基于3D基元的纹理识别方法.最后,定义规则整合各项标记,实现了对图像内容的划分,提取其布局信息.实验结果表明,该方法应用于常见几种布局的户外建筑目标图像都能收到较好的效果.     

基于压缩感知的图像检索方法研究

针对大尺寸图像的特征提取算法复杂度高、特征信息容易缺失的问题,利用压缩感知理论中关于少量测量值可以精确重构原始信号的特性,提出了一种基于压缩感知的图像检索方法。首先对图像进行小波变换、分块预处理;然后构造分块多项式确定性测量矩阵,并对分块图像进行压缩感知快速测量,得到少量的压缩测量值代表图像的特征;最后采用加权距离方法计算图像测量值特征的相似度,实现图像的精确检索。仿真结果表明,该方法在图像检索速度和查准率、查全率等指标上具有更高的性能,能应用于大量复杂图像的检索。     

基于改进RANSAC算法的图像拼接技术

针对传统RANSAC算法在图像拼接中效率低的问题,提出了一种解决该问题的新算法,即M_RANSAC算法.该方法首先通过HARRIS算法提取2幅图像中的特征点,且在特征点匹配排序的基础之上,根据数据错误率得出抽样次数,并采用双阈值法进行数据检验来提高算法效率.结果表明,M_RANSAC算法能有效地减少抽样时间和数据检验时...