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。     

一种基于种子生长的匹配算法

立体匹配是三维重建的重要组成部分,被广泛用于数字城市、虚拟现实等领域中.提出了一种基于种子生长的匹配点扩散算法.首先用SIFT算法提取图像间对应的特征点并将其做为种子点,对种子点在其领域范围进行区域传播匹配.接着将生长得到稠密匹配点经重采样转换为准稠密匹配点.最后再用对称对极点距离法去除误匹配得到整幅图像上均匀分布的精...     

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.     

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.     

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     

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     

基于DAISY描述符和改进型权重核的快速局部立体匹配

为了消除双目立体歧义,提出一种基于DAISY特征和改进型权重核的快速立体匹配。首先,稠密构造局部特征DAISY描述计算初始匹配成本;基于Epanechnikov权重核双通聚合消除特征相似歧义得可靠匹配代价;优胜者全选逐像素优化初始视差。然后,利用改进型双边滤波、对称一致性验证和多方向权重视差外插等策略改善视差。实验表明,该方法能有效提高匹配精度,得到分段光滑、精度高的稠密视差,且结构简单、复杂度低。