基于微透镜阵列的光场图像深度估计

针对光场相机同时记录光线位置信息和角度信息,提出估计光场图像深度的新方法。根据光场摄像技术的数字重聚焦原理,产生场景不同焦深的图像序列;采用基于目标区域的可变窗口清晰度评价算子对目标在图像序列中的聚焦度进行测量,通过高斯插值获得最清晰的成像位置作为深度求取结果。以基于微透镜阵列的Lytro光场相机为例,实验结果表明,在降低现有算法时间复杂度的基础上,该方法提取的深度图可靠,证明了该方法的可行性与优越性。     

一种基于微透镜阵列的图像全聚焦方法

光场相机捕获了光线的位置信息和方向信息;但牺牲了一定的方向分辨率,降低了图像的清晰度。目前,一款消费级光场相机Lytro虽小巧便携,拍摄方便,但其提取的图像分辨率很低。针对这一问题,提出了一种基于微透镜阵列的图像序列全聚焦方法。首先对采集到的原始光场图像进行编码、标定及颜色校正等处理,再构造子图像序列模型,从处理后的图像信息中提取出不同的图像序列,在空间域积分重聚焦的原理上,用清晰度评价算子确定子图像的最佳聚焦点,再经过图像融合完成图像的全聚焦。实验结果表明,使用该方法提高了图像的空间分辨率,得到更加清晰的全聚焦图像。     

一种微透镜光场相机的子孔径图像提取方法

多视点图像在深度计算、3D视频合成、立体匹配等技术中有广泛的应用价值。传统相机在拍摄真实场景时往往不能获取场景多个视点的信息,而新型的微透镜光场相机和相机阵列却可以得到场景更多的信息,例如场景的多视点信息,场景的深度信息等。但是由于微透镜光场相机的软件保密和源程序不开放等问题,造成研究人员无法自主提取其多视点(子孔径)图像。对此,提出了一种由微透镜光场相机提取子孔径图像的方法。首先,进行微透镜中心像素标定,然后考虑光场原图像的有效像素区域,将各中心像素的周围像素点按次序提取并重组,从而得到子孔径图像。实验表明,所提取的多视点图像具有微小的视差,体现了所提光场相机子孔径提取方法的有效性。实现了微透镜光场相机的子孔径图像提取,将为后续恢复场景深度、重建场景三维图等研究提供有效数据。     

基于光场数据的无纹理景物视差估计方法

为了提高无纹理区域视差计算结果, 在利用光场子孔径图像立体匹配估计无纹理区域的视差时, 采用量化的光场子孔径图像之间的几何关系代替像素值进行立体匹配。根据光场子孔径图像之间的几何关系, 计算像素点的极线分割比, 用极线分割比代替子孔径图像像素值, 提高了像素可区分性。实验结果表明, 利用分割比图像得到的视差图结果明显优于利用子孔径图像得到的结果。     

基于Lytro光场相机的数字重聚焦研究

传统相机只能聚焦拍摄一定距离范围的清晰图像,而光场相机可以实现先拍照后聚焦,该相机无需在拍摄时对焦,通过对光场图像的后期处理实现任意距离处的数字重聚焦。对Lytro光场相机的数字重聚焦技术进行了研究,首先采用高曝光图像峰值检测法对微透镜阵列中心进行标定,再利用标定得到的中心坐标数据对原始光场数据进行重映射得到4D光场;最后对4D光场进行基变换和重积分得到任意距离处的重聚焦图像。实验结果验证了本文所提方法可实现光场图像任意焦面处的重聚焦。     

基于双目立体视觉的海浪波面三维重建技术

为了提高海面特征点检测的准确度和三维重建的精度,在基于传统的Harris算法的基础上,提出1种基于高斯金字塔图像的改进Harris特征点检测算法.利用搭建的双目相机平台,对海浪图像进行采集并完成相机的标定过程,然后根据改进的角点提取算法对图像的角点进行检测,利用尺度不变特征变换(scale-invariant feature transform,SIFT)算法对海浪图像特征点进行立体匹配得出视差图,最后根据三角测量原理获取图像的深度信息,实现海浪波面的三维信息重建.实验结果证明,在针对海浪图像时,该方法具有更高的精度和准确度.     

基于支持向量机的轮胎标识点颜色识别

针对人工识别汽车轮胎标识点颜色效率低、误差大的问题,研究了一种基于支持向量机的轮胎标识点颜色识别方法,利用PLC-工业相机图像采集系统获取轮胎标识点图像信息,对获取的标识点图像进行图像降噪、标识点分割、颜色特征向量提取等处理,将提取的轮胎标识点颜色特征向量输入到支持向量机颜色分类器中进行颜色识别。实验结果表明,该方法能够有效地识别出轮胎标识点颜色信息。     

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.     

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...     

基于图割理论的储粮害虫图像分割

采用机器视觉对储粮进行检测是储粮害虫监测的主要方法之一。储粮害虫图像有效分割是粮虫特征提取和识别分类的基础和依据。为实现粮虫图像的有效分割,采用基于图割理论的图像分割方法。该方法采用高斯混合模型(GMM)表征颜色概率分布,在高斯混合模型参数学习估计过程中通过不断扩大背景样本点修正GMM参数,完成对能量函数的最小化,从而改善了分割效果。实验结果表明,该方法可以清晰地分割出与背景差异较小的粮虫,解决了基于直方图模型的图像分割方法无法从目标和背景相似的图像中将粮虫进行准确提取的问题。     

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．     

改进rank变换的多窗口彩色图像立体匹配算法

为克服环境变化和双目相机的差异带来的干扰,针对传统立体匹配算法在视差不连续区域存在误匹配率高等问题,提出一种在rank变换域中对彩色图像进行多窗口匹配的算法.首先对标准图像库中的彩色图像进行分等级的改进rank变换,将图像从彩色空间变换到秩空间;然后采用改进的绝对值指数方法计算像素的颜色相似性,减少噪声和光线差异的干扰;最后利用快速多窗口算法进行匹配.实验证明该文算法有较强的抗噪性,能获得实时鲁棒的匹配结果.相对于固定窗口非参数变换匹配算法在视差不连续区域匹配精度提高了18.5%.     

一种异形自适应窗口局部立体匹配算法

如何通过立体匹配提高图像景深精度一直是机器视觉研究领域的一个难点, 针对自适应窗口算法易受光照不均和窗口形状难以有效描述待匹配图像边界等问题, 提出一种异形自适应窗口局部立体匹配算法. 由于传统 Census 变换易受中心像素波动影响, 因此提出一种像素信息三维化处理技术, 并通过窗口内非中心像素间差异和窗口间中心像素的差异信息计算匹配代价; 为更好地贴合图像轮廓, 提出了由双螺旋路径法确定的异形窗口进行代价聚合, 对像素区域同时沿两条搜索路径自适应确定形状大小, 形成比传统技术更加高效多变的匹配窗口. 实验结果表明, 相比 Middlebury 平台上其他算法, 所提算法具有更为准确的图像边界描述能力, 可有效提高立体匹配精度, 同时对于光照不均的情况具有更强的鲁棒性.     

一种立体视觉图像的特征选择与匹配方法

从立体图像对中获取精确的三维信息需要进行相机建模、标定和图像点的匹配［１，２］．提出了特征点的选取；利用金字塔图像结构进行立体匹配，以及对匹配点进行整体性检验的准则。实验表明，该算法匹配速度快，错误概率小，匹配点在整个景物中分布均匀。     

面向裸眼3D的半全局立体匹配视差优化方法

针对基于双目相机的裸眼3D显示的实时性和真实性问题,研究高精度、高效的双目立体匹配算法来获取高质量的深度信息。采用半全局立体匹配算法获取初步的视差估计量,在此基础上,建立基于一致性检验、中值滤波、多层次均值滤波和视差绘制方法的组合优化方法。实验结果表明,视差优化方法能够使视差的均方根误差下降40%左右、像素错误匹配比率下降20%以上,从而获取高精度的深度信息,为裸眼3D的虚拟视点实时精确绘制奠定技术基础。     

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.     

用多基线立体视觉系统恢复稠密深度图像

为有效地减少错误匹配,提高匹配精度并恢复稠密深度图像。利用多基线立体视觉恢复景物深度数据的冗余性,使用简单条纹模式投影光源标记景物,很好地解决了弱纹理区域或无纹理区域的对应性问题。通过对图像进行避部规范化处理,在外极线、唯一性和连续性约束条件下,使用应用域知识和统计模型,建立准确的匹配关系,实现三维景物高精度恢复。所恢复景物的高精度稠密深度图像,在１．５～３．５ｍ的距离范围内,深度值偏差小于２ｍｍ     

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.