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.     

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．     

基于冗余小波域的快速多分辨率运动估计算法

由于冗余小波变换具有平移不变特性,在冗余小波域进行运动估计可以达到比较好的效果。针对基于冗余小波变换的运动估计算法时间复杂度过高的问题,本文提出了一种快速的基于冗余小波变换的多分辨率运动估计算法。在此方法中,首先在冗余小波域对图像块进行运动剧烈程度划分,之后根据块类型的不同,采取不同的搜索策略。运动估计的过程首先在低频子带进行,之后在高频子带以小的搜索范围细化。实验结果表明,本文方法较经典的基于冗余小波变换的运动估计算法在估计精度以及时间复杂度方面都具有优势。     

基于小波及动态规划的相位匹配

提出了一种新的基于小波变换及动态规划的相位匹配算法。该算法采用金字塔式的多尺度匹配结构，顶层和中间层利用小波相位信息建立扫描线对的视差空间图，并引入动脉规划的方法，在获得全局最优化的匹配路径的同时有效地解决了遮挡问题。为提高匹配结果的置信度，该算法结合特征匹配确定了一系列高置信度的匹配点对作为匹配路径的控制点。金字塔底层则直接利用小波相位差和瞬时频率更新由上层由插得到的视差图，保持了相位匹配的亚像素精度。立体像对测试结果表明：该算法改进了现有的相位匹配算法；在匹配时间和区配精度上优于包含动态规划的区域匹配算法。     

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.     

基于频域的视差估算

采用一种广义的小波变换——多尺度傅立叶变换（ＭＦＴ）求取视差,实现了对基于相位的匹配算法的改进,避免了带通滤波器中心频率和图像特征频率不一致的问题,并且能够直接计算二维视差,使像对中的图像无需经过相对和绝对定向就可进行匹配．在采用了ＦＦＴ算法之后,本算法可达到较高的效率．实验结果证明了本算法是切实可行的．     

结合小波和颜色信息的SIFT图像配准方法

采用小波变换与尺度不变特征变换相结合的方法对目标进行识别及图像配准.为了提高光照不变性,获得更高的识别率,在尺度不变特征变换(SIFT)特征描述子中加入颜色信息,对基准和后续图像分别做小波分解,得到彩色描述子,再利用SIFT提取特征点,采用优化节点(BBF)算法及随机抽样一致性(RANSAC)算法完成2幅图特征点对的搜...     

基于多尺度及多方向分析的纹理图像检索算法

提出一种基于多尺度及多方向分析的纹理图像检索算法.针对纹理图像的特点,从不同尺度和方向比较了实数离散小波变换和双树复小波变换的性能.充分利用双树复小波变换的旋转不变性、良好的方向选择性以及有限的冗余等优点,将其有效地应用于纹理特征提取过程中.通过提取各子带上的能量和标准差作为特征矢量.采用Camberra距离作为相似度量进行检索,减小了计算量,取得了良好的检索效果.实验结果表明,双树复小波提取纹理特征所获得的检索性能优于实数离散小波检索算法,也优于经典的灰度共生矩阵算法,且算法具有良好的旋转不变性.     

一种适合JPEG2000编码的动态感兴趣区域提取算法

在分析了JPEG2000感兴趣区域（ROD编码标准的基础上，提出了一种基于形态学的动态JPEG2000的ROI提取方法．利用形态滤波器组与分水岭分割算法将LLn小波子带图像划分为若干闭合区域，再利用区域纹理特征来判定LLn小波子带图像的ROI以及生成LLn子带的二值模板，最后依据离散小波变换结构以及坐标映射原理，动态生成全部子带的二进制ROI模板．在JPEG2000压缩软件中的应用结果证明，     

基于小波变换的图像矢量量化方法

从人眼视觉特性的角度研究基于小波变换的图像压缩算法。分析了图像经小波变换后得到的子带图像的视觉特性和统计特性，对传统的矢量量化算法给予改进，提出了一种基于小波变换，符合人眼视觉特性的矢量量化－Ｗａｌｓｈ－Ｈａｄａｍａｒｄ变换域下的矢量量化算法。     

基于边缘和像素类型标记的立体匹配算法

提出一种基于边缘图像特征和像素类型标记的立体匹配算法,利用边缘信息及视差在边缘和非边缘区域的分布特征,指导有效初始视差在扫描线方向的传递。并且根据标记值对部分不可靠的像素点进行反向赋值和边缘内中值滤波处理,达到视差精化目的。实验证明这种方法对于整体视差范围不太大的远距离图像,能够获得较为精确的稠密视差图。     

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。     

结合车道线检测的智能车辆位姿估计方法

基于视觉的智能车辆定位问题是自动驾驶领域研究的一大热点。在某些有效近景特征不显著的场景中,由于参与计算的特征数量不足,会导致位姿估计精度下降甚至失效。为此,本文提出一种结合车道线检测的相机位姿估计方法来提高位姿估计精度。首先,设计了一套基于自适应感兴趣区域和几何结构筛选法的车道线检测算法,精确检测到了左右车道线的内、外侧线;其次,对车道线区域内的点进行帧间匹配,得到新的匹配点对,并根据V视差图拟合出地面视差方程,求解出属于车道线匹配点对的准确视差值;最后,将这些匹配点对与ORB方法提取得到的匹配点对融合,共同参与相机的位姿计算。经实验验证,本文提出的算法提高了位姿估计结果的精度,解决了某些场景中有效特征点不足导致的位姿估计失效问题,具有良好的环境适应性。     

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.     

用分层复数重叠变换进行视差估值

立体视频编码中的关键问题之一就是视差估值．文中利用分层复数吏登变换域相位相关方法进行匹配提出了一种新的视差估值方法．理论分析和仿真试验证明，本文中的方法克服了传统方法的缺点，提高了视差场的平滑度，减少了视差估值的计算负荷．     

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%.     

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.     

基于立体摄像几何特性的视差匹配快速算法

提出了一种基于立体摄像系统几何特性的视差匹配快速算法,根据视差的方向性和均匀性,采用方向－有限搜索以及抽样模板,迅速准确地搜索视差,与完全搜索算法相比,在保持重建图像质量的前提下,可大幅度降低计算复杂度。