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.     

分层正交动态规划立体匹配算法

提出一种分层正交动态规划立体匹配算法.首先利用正交动态规划算法在低分辨率图像的DSI(disparity-space image)视差空间图中进行初匹配,然后在Delta DSI(delta disparity-spaceimage)视差变化空间图中进行精匹配,从而获得高分辨率图像的视差图.实验结果表明,该算法不仅可以改善传统动态规划算法产生的带状条纹瑕疵,而且匹配率高、速度快、应用范围广.     

基于动态规划的实时立体匹配算法

立体匹配通过计算和标识匹配图像的视差图来获得图像的深度信息,一般计算量大,无法满足实时性要求。本文聚焦立体匹配的匹配代价聚集和视差计算环节,在动态规划方法的基础上,提出了一种实时的立体匹配算法。根据连续性约束,提出了基于自适应形状窗口的快速匹配代价聚集算法,加速了臂长和匹配代价聚集的计算效率;利用边缘检测技术获得图像边界信息,修改动态规划的转移方程,使得边界像素可以在整个视差空间中选择视差值,降低边界处匹配视差的误匹配率。实验结果表明:通过结合上述两个步骤的改进算法,可以获得满足实时性要求、高质量的匹配视差图,整体的匹配准确率较高。     

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.     

一种基于多邻域非线性扩散的动态规划全局立体匹配算法

双目立体视觉匹配通过两幅具有一定视差的图像获得精确、稠密的视差图。为了解决动态规划立体匹配算法橫条纹瑕疵以及精度低的问题,提出了一种基于多邻域非线性扩散的立体匹配算法。该算法采用AD测度函数构建视差空间,根据行列像素之间的约束关系,基于非线性扩散的代价聚合方法,通过图像边缘的动态优化寻求全局能量函数最优值得到稠密视差图。在Middlebury测试集上的实验结果表明,该算法的平均误匹配率为5.60%,相比IIDP动态规划全局匹配算法,精度提高了39.9%,有效地解决了横向条纹问题,改善了边缘模糊情况,且提升了算法的稳定性。与其他全局匹配算法相比,本文算法误匹配率降低了38.2%,在图像参数的11个指标中有9项指标排名第1。     

基于控制点约束及区域相关的立体匹配算法

立体匹配是计算机视觉的关键问题.为了得到准确匹配的稠密视差图,通过对基于特征和基于区域立体匹配算法的讨论,结合这两种算法的优点,提出一种新的基于控制点及区域相关的立体匹配算法.该方法首先在利用Harris角点检测算法检测出角点的基础上,对角点进行立体匹配得到精确的匹配点对即控制点,然后在控制点的约束下对非角点像素进行基于区域相关的立体匹配,得到整体稠密的视差图.这样既缩小了匹配搜索空间,又保证了匹配的可靠性.     

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。     

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.     

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.     

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。     

坐标网格立体视觉测量中的图像匹配技术

利用立体视觉技术，实现对板料成形分析中应用的大批量坐标网格的变形进行无接触自动测量与分析，以减少工作量并提高测量的速度和精度．主要针对圆形坐标网格变形的立体视觉测量中的图像匹配技术进行了研究．在对网格图像进行特征提取与编码的基础上，实现网格单元的子域匹配，并通过对摄像位置进行预约束，建立起左右对应像素点纵向图像坐标间的约束关系，从而实现左右图像特征点的快速准确匹配方法．该方法程序实现简单，匹配结果可靠，无二义性，可推广应用于其他具有相似结构特征的三维图像的立体匹配中．     

一种基于帧间差与图像分割的运动目标分割方法

视频图像中对运动目标进行分割是十分有意义的.传统的背景减除法和帧间差法在提取运动目标的时候各有自身难以克服的缺点.基于阈值、边缘、直方图的图像分割一般只适合于静态目标的分割.提出一种结合图像分割(Graph Cuts)和帧间差的新方法进行运动目标分割.帧间差法具有良好的稳健性,而Graph Cuts算法则弥补了帧间差无法获得完整运动信息的缺点.利用帧间差法得到不完整的运动信息对Graph Cuts进行分割约束可以准确、稳定地提取出运动目标.     

基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法

针对二维熵图像分割方法在求取最佳阈值时存在计算量大及微粒群算法容易陷入局部最优且速度较慢等等问题,提出了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割方法。该方法考虑了图像中像素点灰度——邻域灰度均值对作为阈值对图像进行分割;利用混沌运动随机性、遍历性和初值敏感性,将混沌粒子群优化算法与阈值法相结合在二维空间作全局搜索。实验结果表明了基于混沌粒子群优化算法的二维熵图像分割法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛率。     

改进的非参数Census变换立体匹配算法

针对多数立体匹配算法的相似性测度都建立在像素灰度特性基础上, 无法彻底消除匹配差异性, 易出现歧异性的问题, 提出一种改进的非参数Census变换匹配算法. 该算法通过在传统非参数Census匹配过程中增加局部纹理反差值测度, 引入图像纹理度量的方向性, 使中心像素灰度值不再是唯一决定因素, 改进了匹配模版, 从而有效解决了传统匹配算法的歧异性问题. 实验结果表明, 改进算法是一种有效、 合理的立体匹配方法, 提高了稠密匹配精度.     

改进的非参数 Ce ns us 变换立体匹配算法

针对多数立体匹配算法的相似性测度都建立在像素灰度特性基础上, 无法彻底消除匹配差异性, 易出现歧异性的问题, 提出一种改进的非参数Census变换匹配算法. 该算法通过在传统非参数Census匹配过程中增加局部纹理反差值测度, 引入图像纹理度量的方向性, 使中心像素灰度值不再是唯一决定因素, 改进了匹配模版, 从而有效解决了传统匹配算法的歧异性问题. 实验结果表明, 改进算法是一种有效、 合理的立体匹配方法, 提高了稠密匹配精度.     

一种无需匹配的多目重构方法

针对立体匹配算法具有二义性,对遮挡、光照条件缺乏鲁棒性的问题,提出了一种两步多目重构新方法.首先,基于视觉外型的第二基本属性把立体匹配问题转化为颜色方差最小化问题,使用方差阈值来平衡采样点数与采样噪声之间的矛盾.然后.结合运动曲面的位置势能与弹性势能建立目标泛函,再采用二阶中心差分与Hamihon-Jacobi方程的迎风设计技术极小化该目标泛函,促使水平集函数逐步逼近目标表面,同时消除采样噪声,最终实现目标表面完全重构.新方法不仅避免了立体匹配算法固有的二义性问题,而且增强了对遮挡、复杂光照条件的鲁棒性.实验结果表明,新方法能够从实际复杂图像集推断出目标形状,与Hoppe的经典算法比较,表现出更好的准确性,且节省了26%～33%的重构时间.     

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。     

基于立体视觉的被动测距技术研究

为了实现基于立体视觉的被动测距技术,该文搭建了一套双目成像测距系统实验平台,研究了基于双目立体视觉的被动成像处理算法;设计了可实现多目标的实时跟踪测距的双目成像测距应用软件,对提出的一种基于SIFT搜索窗口大小随着目标尺寸变化自适应调整的跟踪算法进行了验证.测试结果表明该软件在跟踪、测距方面表现出色,在1~2个目标时具有较好的实时性.通过平面标定法进行准确的摄像机标定,采用SIFT特征匹配算法进行立体匹配,测试结果表明在取octave层数为4时,匹配准确度一般可在0.05个像素范围内.实际外场测试实验表明,该算法对一定距离范围内的目标物体进行测量具有较好的准确性.