立体视差调整的快速估计方法

立体图像的视差调整多用于会聚调节和视差校正．为准确地计算出立体图像视差调整量的取值范围,建立了立体视差调整的快速估计方法．算法首先将人类立体视觉的Panum融合区应用于立体显示空间,给出计算立体显示屏幕Panum融合区的方法,然后推导出立体显示屏幕Panum融合区对视差调整量的限定,最后通过对立体图像深度线索的稀疏匹配快速估计出Panum融合区限定下视差调整量的适用范围．经实验验证．本方法可以快速、准确地得到视差调整量的适用范围,最大限度地避免立体图像中出现双眼复视的情况．     

基于BJND和JNDD的立体视频深度感知增强技术综述

人类视觉系统是一个具有多种视觉特性的复杂处理系统,视觉感知是人眼多种视觉特性共同作用的结果。立体视频图像因视差和深度的存在有着与平面图像不同的视觉感受,且深度感与视差有着紧密的关系。恰可察觉差别(Just Noticeable Difference,JND)或者称为恰可察觉失真(Just Noticeable Distortion,JND)是一种基于视觉心理学和生理学的视觉特性,双目恰可察觉差别(Binocular JND,BJND)和恰可察觉深度差别(Just Noticeable Depth Difference,JNDD)影响人们对立体视频的用户体验。在阐述JND基础上,综述人类视觉感知立体视频的BJND、JNDD模型及国内外研究现状,分析视差图质量和深度图信息对立体视频感知影响,提出了基于JNDD的深度图处理方法,寻求人眼对立体视频深度感知增强技术,建立基于BJND和JNDD的立体视频图像质量客观评价方法,为立体视频图像处理及应用提供指导。     

视触觉跨通道注意的脑机理认知研究

采用"注视点一提示一目标"范式,通过空间线索、时间线索、无线索3种方式,对20名被试者的视觉、触觉、视触觉统合分别进行研究.结果表明.当视觉或触觉单通道接受提示及刺激时,空间线索比时间线索更能影响加工处理信息的速度.视触觉统合作用时,空间线索的影响大于时间线索及无线索提示时的影响,即空间线索相对应的反应时长要短,时间线索的影响与无线索提示时差别比较小.本实验进一步说明单通道选择性注意与跨通道选择性注意存在不同的脑信息加工机制.     

基于功能磁共振成像的立体图像分辨

视觉是人与外界互动获取信息的主要手段,而双目视差信息是人脑估计外界环境深度结构的重要视觉线索之一.因此,研究人脑处理双目视差的神经机制对了解人类的视觉系统意义重大.功能磁共振成像(f MRI)技术为双目视差研究提供了有效手段.目前在f MRI研究中,虽然已经有很多研究利用f MRI技术深入探究了人脑处理双目视差信息的神经机制,但是利用该技术采集的人脑信号如何分辨包含双目视差信息的立体图像依然有待研究.针对这一问题,设计了一种基于f MRI的实验,该实验选用随机点图生成人造立体视图像作为实验刺激;相较于自然立体图像,该种立体图像可以更加方便地提取出立体图像中包含的图像特征.结合实验特性提出了一种基于lasso回归算法的体素编码模型,该模型利用了视觉感受野的稀疏特性,可以较好地借助立体图像中的二维特征并对fMRI数据进行编码分析和解码分析.其编码分析结果表明利用体素编码模型可以较好预测人脑接收立体图像的脑信号的体素广泛分布在人脑的各个视觉区中,并且大部分体素分布在初级视区V1、V2d和V3d中.解码分析结果表明,初级视觉区V1可以利用立体图像中的二维特征实现立体图像的识别,并且背侧视觉区V3d、V7和h MT+/V5可以与V1协同工作进行立体图像的识别.     

基于瞳孔直径的自由立体观看视疲劳预测

自由立体显示不需要用助视设备就能带给人们高临场感的视觉体验,但随之而来的却是不能忽视的视疲劳问题.提出了基于瞳孔直径的立体观看视疲劳的预测方法,采用方差分析确定对视疲劳有显著影响的因素,并进行视疲劳主客观评价实验.根据评价结果建立被试者的主观视疲劳程度、客观视疲劳程度分别与3D视频视差最大值、视频帧率、环境亮度、观看角度及被试者年龄构成的2个多因素回归模型.结果显示,此2个模型预测到的视疲劳值与主观、客观评价结果之间的线性相关系数均接近于1,表明此类模型评分接近人类视觉系统的评分,并能代替主观、客观评价从3D观看情形中快速且准确地预测立体观看视疲劳程度.     

基于视觉感知的立体图像零水印算法研究

人眼感知立体图像,主要是对图像内容和深度信息的感知,而视点之间的差异是形成立体图像深度感知的一个重要原因。本文基于人眼视觉感知特性,提出了视点零水印和视差零水印算法,视点零水印将视点图像的亮度Y分量分块做DCT变换,并根据DCT域中低频系数的大小关系来构造视点零水印,提高了水印的鲁棒性和不可见性;视差零水印通过求取左右视图的视差值,搜索得到左右视图的匹配区域,根据匹配区域内左右图像块的DC系数大小关系来构造视差零水印。统计两类零水印恢复率,达到对立体图像质量和立体感知质量客观评价的目的。实验结果表明,该水印算法具有良好的鲁棒性和不可见性,通过水印恢复率客观评价图像质量和立体感知质量,与人眼主观评价具有一致性。     

一种基于人眼视觉特性和静态小波变换的乳腺图像增强和去噪方法

给出了一种基于人眼视觉特性的乳腺图像增强方法.把局部标准偏差方法应用到乳腺图像增强中,根据人眼视觉特性,人为修改灰度值,利用静态小波变换对其进行多尺度去噪和增强.实验结果显示这种方法取得了良好的效果.     

一种基于深度特征的室外环境下激光地图辅助视觉定位方法

针对无GPS或弱GPS信号下的室外环境中的车辆无法定位问题,提出了一种利用激光地图辅助视觉定位方法。首先利用双目相机的视差图的深度与三维激光雷达地图进行匹配,然后通过最小化深度残差来估计六自由度相机位姿,接着利用视觉跟踪产生的良好的初始估计和提出的深度残差方法可有效地估计相机的位姿,最终通过估计相机的位姿完成定位。通过对比多个公开数据集,验证所提方法的准确性和有效性,最后利用实验小车采集校园数据,仿真和实验结果都证明利用此方法的有效性和在室外环境下的视觉定位的准确性。     

一种基于视觉的码率分配策略

提出了一种基于视觉的码率分配策略. 通过对人类视觉系统HVS的某些视觉特性进行分析,并对图像分段后获得的区域做出相应的视觉重要性估计,确定每个区域在主观意义上的视觉感兴趣值,将该值作为关键区域选择和码率调整的重要依据. 实验结果表明,利用该方法所获得的图像恢复质量符合人眼的主观判断,而且算法复杂度较低,具有较高实用价值.     

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.     

基于深度学习的虚拟视点重建研究

基于人眼立体视觉的裸眼3D显示技术通过虚拟视点快速渲染可以获得具有密集视点的3D内容,让用户不需要任何辅助设备就可以身临其境地感受三维场景.针对传统获取方法因渲染速度慢、重建质量不高、视差受限等问题,提出基于无监督神经网络的虚拟视点重建方法,基于单目立体深度估计和傅里叶切片理论将2D图像直接生成任意视角虚拟视点.试验结果表明,本文算法比传统方法对任意视角视点的理论渲染速度大幅提升,空洞区域修复更自然.     

自由立体显示器视差照明原理的仿真研究

视差照明是实现自由立体显示重要方法之一,其基本原理就是用一块特殊的照明板——光栅板取代液晶显示器的照明系统,实现对普通液晶屏的照明。文章阐述了视差照明自由立体显示方式的原理,通过仿真建模,得到了对应特定立体显示系统结构尺寸(像素尺寸、照明板线栅距、照明线发光宽度、像素平面与照明板之间的距离等结构参数)与立体视觉参数(两瞳孔之间的距离、立体视带与显示屏之间的距离、人眼前后左右可移动范围等)之间的关系。仿真结果已投入使用,效果良好。     

一种融合点线特征的视觉里程计架构设计与定位实现

基于视觉的同时定位与地图构建（SLAM）技术是实现移动机器人自主导航的关键.当机器人处在陌生环境中时,通常会利用周围目标的点特征来估计导航相机的位姿,并利用光束法平差来估计相机位姿和特征空间位置.但如果环境中的特征信息不丰富,则无法准确估计相机轨迹,且欧式坐标与反深度信息下的光束法平差部分条件下不收敛.为此,提出了一种在缺少特征点的环境下通过收集深度相机信息,同时利用点特征与线特征融合的视觉里程计,构建了融合视差角光束法平差与基于线特征的光束法平差的策略,从而使重投影误差达到最小化.最后与其他基于特征的SLAM系统进行比较,实验结果表明,在缺少特征点的真实环境中,系统位姿估计的性能与准确度得到提升.      

立体电视中对比灵敏度方程的影响因素

在开关眼镜式和偏振光眼镜式2种立体液晶电视中进行视觉感知实验,通过改变测试图像的景深和空间频率,研究了眼镜式立体电视中立体图像的视差对人眼对比灵敏度感知阈值的影响.实验中共选用3种景深和10种空间频率的图像.实验结果表明,液晶电视中显示的二维图像与传统成像方法显示的二维图像在不同空间频率处对人眼对比灵敏度阈值的影响不同.2种立体液晶电视中三维模式下显示的立体图像和二维模式下显示的平面图像,对人眼对比灵敏度阈值有显著性影响.但在三维显示模式下,不同景深的立体图像对人眼对比灵敏度感知阈值的影响不显著.     

基于STFT与SPWVD的跳频参数盲估计算法

为了降低欠定条件下多网台跳频信号参数盲估计误差,提出一种基于短时傅里叶变换(STFT)与平滑伪WVD分布(SPWVD)相结合的方法.该方法先对信号进行STFT,确定跳变时刻的粗估计范围,再对粗估计范围内的信号进行SPWVD,得到跳变时刻的精确估计,从而估计出跳周期.理论分析与仿真实验结果表明:所提算法在欠定条件下可有效估计出同步正交多网台跳频信号的各参数,与现有的基于时频稀疏性的时频图修正方法相比,在复杂度少量增加的前提下,参数估计误差大幅减小.当信噪比为-4dB时,跳周期、跳变时刻、载频相对估计误差降低了2个数量级,而复杂度只增加了6倍.     

基于相似性概率约束的立体视觉稠密匹配算法

本文提出一种面向非结构化环境的快速立体视觉稠密匹配算法,能有效解决弱纹理、岩石局部遮挡条件下的精确立体视觉稠密匹配问题。该算法利用外极线约束缩小搜索区域的候选匹配点,有效解决遮挡和深度不连续的影响,利用Mean-Shift算法构建一个自适应阈值函数来分割图像,再对稠密视差图进行初值优化,提高了高相似度与弱纹理区域内的视差估计精度。利用本算法对实际环境图像和标准测试图像进行处理,实验结果表明对环境中的遮挡和弱纹理问题具有良好的鲁棒性,在室内外环境下均能够获取高质量稠密视差图。     

基于颜色复杂度和结构张量的恰可察觉失真模型

图像的恰可察觉失真(just noticeable distortion, JND)阈值是指人眼能够察觉的最小失真, 通常被用于去除图像/视频压缩中的视觉冗余. 针对 JND 模型对颜色和结构特征利用不充分的问题, 提出了一种基于颜色复杂度和结构张量的 JND 模型. 首先, 计算图像的颜色复杂度, 将其转换为与视觉敏感度相关的权值, 和对比掩蔽模型结合以提升模型的准确性; 然后, 利用结构张量对局部特征进行表示, 建立基于局部结构特征的调制因子, 估计结构不规则区域的视觉冗余程度; 最后, 将基于颜色复杂度的 JND 模型和基于结构张量的调制因子结合, 建立基于颜色复杂度和结构张量的 JND(complexity structure tensor based JND, CSJND)模型. 实验结果表明, 相比于已有的模型, 该模型在主观感知质量相同的前提下, 能使 PSNR 值明显降低; 该模型更加符合人眼的视觉特性, 能更准确地估计出 JND 阈值.     

基于颜色复杂度和结构张量的恰可察觉失真模型

图像的恰可察觉失真(just noticeable distortion,JND)阈值是指人眼能够察觉的最小失真,通常被用于去除图像/视频压缩中的视觉冗余.针对JND模型对颜色和结构特征利用不充分的问题,提出了一种基于颜色复杂度和结构张量的JND模型.首先,计算图像的颜色复杂度,将其转换为与视觉敏感度相关的权值,和对比掩蔽模型结合以提升模型的准确性;然后,利用结构张量对局部特征进行表示,建立基于局部结构特征的调制因子,估计结构不规则区域的视觉冗余程度;最后,将基于颜色复杂度的JND模型和基于结构张量的调制因子结合,建立基于颜色复杂度和结构张量的JND(complexity structure tensor based JND,CSJND)模型.实验结果表明,相比于已有的模型,该模型在主观感知质量相同的前提下,能使PSNR值明显降低;该模型更加符合人眼的视觉特性,能更准确地估计出JND阈值.     

基于远近距离的说话人聚类算法

提出了基于远近距离的说话人聚类算法:首先,使用端点检测算法把语音分割成读音段,然后,采用T2公式对近距离的说话人语音段进行聚类得到语音块,最后,使用谱聚类的方法估计说话人数目,对远距离的说话人(语音块)进行聚类。实验结果表明,在近距离的说话人聚类中,使用T2公式比使用BIC和KL在语音块准确率方面分别高出2.62%和13.84%,在远距离的说话人聚类中,使用谱聚类算法基本上可以把语音中的说话人数目计算出来,当说话人数目为15时,类纯度和说话人纯度可以达到78%,说明该算法可以有效地对说话人进行聚类。     

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。