一种具有选择性的置信度传播立体匹配算法

为了改善立体匹配算法在低纹理和深度跳变区域的匹配性能,提出了一种改进的置信度传播立体匹配算法.首先利用均值漂移算法对图像进行彩色分割,然后通过自适应权重算法计算匹配代价并获取初始视差图,再利用匹配代价可信度检测和左右一致性校验将初始匹配结果按照可靠度分类,最后在全局优化的过程中分别通过可靠度分类和图像分割结果来指导置信...     

基于光流的人体运动实时检测方法

针对目前广泛使用的光流法计算耗时严重问题,提出了基于差分图像绝对值和(SAD)与光流法相结合的人体运动检测方法. 通过计算SAD检测出运动区域,在已确定的运动区域内进行Horn-Schunck光流场计算,准确地计算出人体的运动信息. 在后续处理中,应用形态学的闭运算和连通性分析,较完整地分割出人体运动目标. 实验结果表明,该方法有效地提高了系统的计算速度,能够实时准确地对人体运动进行检测.     

基于光流技术的运动目标检测和跟踪方法研究

光流技术作为一种重要的二维运动估计技术,在运动目标检测和跟踪中有着重要的作用.为了更好地将光流技术运用到实时的运动目标检测和跟踪系统中,针对微分光流信息量丰富但计算量大、特征光流计算量小但信息量不足的现状,提出了一种基于最优估计的点匹配技术和光流均匀采样策略的光流场计算方法,并通过对灰度化后的光流场进行自适应阈值分割、形态学滤波等处理,实现了实时的运动目标检测和跟踪.通过对图像序列取700个样本点的仿真实验表明,该方法帧间处理时间基本小于100ms,同时基本解决了信息量和计算量的矛盾.     

一种改进的基于图像分割的立体匹配算法硏究

针对立体匹配中在低纹理及遮挡区域容易导致误匹配的问题,提出一种改进的基于图像分割的立体匹配算法.首先,采用自适应多边形窗口来对左右图像进行初始匹配,同时通过左右一致性检测得到可靠匹配点;然后根据颜色信息将图像分割为不同区域,运用得到的可靠点计算不同区域的视差模板;将得到的模板结果作为视差估计和能量函数的参考项构造能量函数,使用树形动态规划最小化能量函数计算最优视差.将该算法应用于标准库进行实验,结果表明该算法能够有效地匹配图像,具有较高的匹配精度.     

基于张量黎曼度量的序列图像匹配光流场计算方法

使用序列图像的灰度-时空张量描述子来描述图像特征,并在此基础上提出了一种基于张量黎曼度量的序列图像匹配光流场计算方法. 该方法使用张量的黎曼度量给出序列图像特征描述子间距离的定义,并使用改进的Hausdorff距离取代欧式距离来完成黎曼度量的计算,据此构造序列图像匹配相关函数,以提高图像在噪声及遮挡情况下的匹配能力;在上述基础上,给出匹配光流场算法. 仿真结果显示,该算法相对于传统基于微分的光流场计算方法（H-S算法,L-K算法）和传统的基于灰度的块匹配算法在计算精度、抗噪声等方面更有优势.      

基于特征匹配的非刚性大位移光流算法

针对非刚性大位移光流估计问题,提出了一种基于特征匹配的光流优化算法. 首先,传统数据项针对整副图像进行一致性假设的策略过于粗放,文中采用了一种根据图像中每个像素特点自适应选择一致性假设的优化方法;其次,针对传统各向同性的平滑项易造成演化过程中图像细节丢失、边缘模糊等问题,提出一种各向异性的平滑项,有利于实现图像细节的光流估计;另外融合特征匹配于变分光流框架中,充分利用特征匹配在大位移条件下的鲁棒性与变分光流的致密性;最后,基于MPI Sintel数据集对本文算法进行定量分析. 实验结果表明,本文算法能够实现非刚性大位移光流的准确估计,鲁棒性强,在market_5图像中,该算法比LDOF于AAE和AEPE指标上分别提升了18.9%与21.9%.      

一种基于特征光流的角点匹配算法

提出了一种基于特征光流的角点匹配算法.首先,获取经过均匀化处理的特征角点;然后,考虑角点处的局部光流,求解角点处的光流场,从而得到角点处的粗略光流失量,实现了图像角点间的近似匹配;最后,把特征光流作为约束条件,根据两帧图像角点集之间的坐标关系,排除非正常角点,从而完成对特征角点的精确匹配.仿真实验表明:算法在减少计算量的同时可以提高匹配精度,进而实现高精度运动目标跟踪.     

基于关键特征点提取的图像快速配准方法

常用图像配准拼接算法中,计算复杂度会随运算数据量的增加而急剧增长,基于该特点提出了一种快速的图像配准方法.通过提取关键特征点并进行匹配实现计算数据量的降低,从而加速了图像配准.首先检测待拼接图像中的特征点及特征信息冗余区域,并根据特征点的数量调整冗余区域的大小;去除位于特征冗余区域内的特征点;使用归一化互相关及随机抽样一致性算法对剩余的关键特征点进行粗细两步匹配,求出拼接参数完成图像配准,实现图像拼接.实验结果表明,提出的方法实现了图像配准拼接,并且与改进前相比显著提高了运算速度,以lena图为例,运行时间仅为改进前的30.47%.     

光流场估计算法的优化分析

运动估计一直是视频处理领域的核心课题之一 ,而基于Horn和Schunk所提出的光流基本约束方程的光流场估计类算法是图像运动估计的一类重要算法。从由于缺少约束而事实上并不完备的光流基本约束方程出发 ,人们提出了各种光流计算方法 ,从算法约束条件上分为全局优化和局部优化两类。本文将对各类算法进行比较 ,归纳出其思路发展轨迹。同时 ,本文将选取一种基于区域平滑约束的光流场估计算法进行分析 ,该算法性能较为稳定 ,且适合于处理多层图像元素并存的场景     

光流场估计算法的优化分析

运动估计一直是视频处理领域的核心课题之一,而基于Horn和Schunk所提出的光流基本约束方程的光流场估计类算法是图像运动估计的一类重要算法。从由于缺少约束而事实上并不完备的光流基本约束方程出发,人们提出了各种光流计算方法,从算法约束条件下分为全局优化和局部优化两类。本将对各类算法进行比较,归纳出其思路发展轨迹。同时,本将选取一种基于区域平滑约束的光流场估计算法进行分析,该算法性能较为稳定,且适合于处理多层图像元素并存的场景。