基于小波变换的图像匹配算法

为了寻找立体像对中的对应点并求出视差,采用Ｍａｌｌａｔ的多尺度小波分析算法,在对图像进行多级分解的基础上进行逐级匹配,并且扩展了传统的视差定义,将两个限制条件：视差连续性和方向一致性融合进视差的定义当中,因而在视差求取的同时也完成了粗差剔除的过程,提高了算法的效率．实验证明,此方法在计算时间和精度上都是切实可行的．     

视差图误差检测与校正的通用快速算法

为了获取精确的立体匹配结果 ,提出了一种通用的视差图误差检测与校正算法。算法首先定义一个新的全局顺序匹配约束 ;然后将其用于视差图后处理过程 (而不是视差计算过程 )中 ,以检测出视差图中的匹配交叉区域 ;最后提出一种零交叉校正方法 ,校正其中的误匹配点。通过对一组真实立体图像序列及其视差图的实验 ,进一步证明了该算法的有效性。该算法可以作为视差图后处理过程附加在各种立体匹配算法之后     

基于色度分割与图割算法的视差估计算法

为提高视差估计的准确度,提出了一种基于色度分割和图割算法的视差估计算法.该算法采用均值漂移算法对当前图像进行色度分割,并对每个色度分割区域的像素集合分别用图割算法在参考图像中进行像素匹配,进而估计出当前图像的视差.与传统的全局优化算法不同,文中提出的视差估计算法将每个色度分割区域作为整体分别进行全局优化,因而可以提高物体边缘的视差估计准确度.实验结果表明,该算法的视差估计结果更加准确.     

古代印度的视差算法

古代印度的天文学家很早就认识到月亮视差对日食的影响,并对这一课题进行了研究和探讨.在前人的研究基础上,通过对原始文献的系统解读,详细论述了古代印度 5~12 世纪的视差算法算法沿革,阐明了古代印度视差算法的造术方法,证明了古代印度视差算法模型的合理性.     

古代印度的视差算法

古代印度的天文学家很早就认识到月亮视差对日食的影响，并对这一课题进行了研究和探讨．在前人的研究基础上，通过对原始文献的系统解读，详细论述了古代印度5～12世纪的视差算法算法沿革，阐明了古代印度视差算法的造术方法，证明了古代印度视差算法模型的合理性．     

基于梯度域引导滤波的视差精炼迭代算法

在立体匹配算法中,视差精炼过程是影响立体匹配精度的重要步骤.针对传统基于权重中值滤波的视差精炼算法,其滤波性能不佳导致精炼后的立体匹配精度不高的问题,本文提出了一种基于梯度域引导滤波的视差精炼迭代算法.该算法首先依据梯度域引导滤波的原理,将其应用于视差精炼的过程,得到改进后的权重中值滤波算法;同时对视差图进行迭代精炼,以提高立体匹配精度.实验仿真结果表明,相较于传统方法,本文算法能够有效地降低视差精炼的平均误差,获得较高精度的视差图.     

基于网络最大流的立体匹配算法

为得到立体图像对的全局最优匹配,将视差搜索范围离散化,与图像坐标一起构成三维空间网络。恰当定义网络各边的容量,使之兼顾立体匹配的相容性和光滑性约束,将立体匹配转化为网络优化问题。通过求解网络的最大流和最小切割,获得全局最优的视差分布数据。实验表明,算法生成的视差数据不仅连续稠密而且保留了细节信息。     

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.     

基于区域的立体匹配算法研究

提出了基于区域的立体匹配算法,实现从彩色立体图像对中提取深度信息.其中利用平滑函数求取全局错误能量最小化获得的视差图更为可靠,但是计算时间也较长;而采用线性生长算法获得的视差图则计算时间短,但可靠性差.结果是利用滤波去掉了不可靠的视差估计,可以提高视差图的可靠度,还对算法生成的结果进行了比较.     

视差理论史研究的新进展

 日食理论是传统数理天文学的重要内容之一。在古代各文明的日食理论中,视差算法是一个非常关键的算法。日食的食甚、食分、食限、起讫时刻以及持续时间的计算,都与视差算法密切相关。古希腊天文学家喜帕恰斯(Hipparchus)在公元前2世纪即已发现视差现象,托勒密(Claudius Ptolemaeus)在《至大论》中,详细论述了视差的成因和计算,以及视差对日食计算的影响。在中国,视差现象最早为公元6世纪天算学家张子信所发现,唐代徐昂在《宣明历》中设计日食三差,基本奠定了中国古代视差理论的基本框架。