基于像素类别优化的PatchMatch立体匹配算法

基于PatchMatch(同时估计像素点的视差和法向量的3D标签)的方案已经在立体匹配中取得高精度的亚像素视差,但该类方法无法有效解决图像无纹理区域的错误匹配。针对这一问题,对LocalExp(local expansion move)算法进行了改进,并提出一种融合多维信息的自适应像素类别优化的立体匹配算法。该方法设计了一种交叉窗口,在窗口内基于颜色与颜色的自相关信息构建相关权重,并利用约束函数剔除匹配代价中的离群值;在PatchMatch的标签初始化阶段增加约束机制,改进视差标签的建议生成机制,并利用基于局部扩张运动的优化方法求解标签值;利用基于像素类别的填充策略进行视差优化。实验结果表明所提算法能够在Middlebury数据集上取得较低的匹配误差。     

三目自适应权值立体匹配和视差校准算法

立体匹配是计算机视觉研究中的关键问题.相比于双目视觉,三目视觉能够获得更多的信息和额外的极线约束消除立体匹配的歧义性.为了提高三目立体匹配的精度,提出一种基于自适应权值和视差校准的三日立体匹配方法.将双目视觉中有效的自适应权值窗选择算法应用到三目视觉中,进行匹配窗的选择;提出一种新的目标图像选择算法,能够合理利用平行基线三目立体视觉系统中不同目标图像提供的信息,有效地消除遮挡,提高匹配的精度;提出一种适用于三目视觉的视差校准算法,利用三目图像像素间的色彩相似性和距离约束将初始匹配的视差结果进行校准,得到最终的视差图.实验结果表明,本文算法结构简单,能够生成浓密、高精度的视差图.     

基于改进Census变换和异常值剔除的抗噪立体匹配算法

针对Census变换易受噪声影响使得立体匹配算法难以获取高匹配精度的问题,提出了一种改进Census变换和异常值剔除的抗噪立体匹配算法.在初始匹配代价阶段,该方法首先将窗口邻域中值作为参考值并通过映射函数控制异常值,提高了单像素匹配代价的可靠性;然后在代价聚合阶段,对动态聚合窗口中初始代价值进行异常值剔除;最后通过视差计算、视差优化得到最终的视差图.在VS2013软件平台上采用Middlebury标准测试图对初始匹配代价、代价聚合、最终视差图阶段进行测试.实验结果表明,本文算法的抗噪性能优于现有Census变换算法,且错误匹配率达到5.71%.     

一种改进Census变换与梯度融合的立体匹配算法

针对现有立体匹配算法对噪声敏感、易失真、在视差不连续区域与弱纹理区域误匹配率高的问题,提出一种改进Census变换与梯度融合的多尺度立体匹配算法。采用支持窗口内所有像素的加权平均灰度值作为Census变换的参考值,将Census代价与由水平和垂直方向归一化结合的梯度代价进行加权融合,通过设置噪声容限获得稳定的代价,提高了单像素匹配代价的可靠性;在多分辨率尺度下,采用改进引导滤波算法完成对匹配代价的聚合;通过视差提取获得视差图。实验结果表明,该算法在Middlebury测试平台上对标准立体图像对的平均误匹配率为4.74%,对27组扩展立体图像对的平均误匹配率为8.67%。该算法使得视差不连续区域与弱纹理区域的误匹配率进一步降低,且对噪声和光照等干扰表现出较好的稳健性。     

结合局部二进制表示和超像素分割求精的立体匹配

为改善传统立体匹配视差图中目标边缘的毛刺现象,以及弱纹理和视差不连续区域的"阶梯效应"等,提出了一种结合局部二进制表示和超像素分割的立体匹配方法。首先融合二进制表示的窗口内像素的空间和颜色特征进行代价计算,并以此求得初始视差;然后将简单线性迭代聚类方法分割的结果作为像素的空间和颜色标记,为超像素内的目标边缘和其他像素点选择恰当的稳定点进行视差传播,以达到视差优化时边缘保持和空间平滑的目的。在Middlebury数据集上分别进行代价计算与优化方法的对比实验,结果表明,采用该算法获取的目标边缘的视差更为平滑,在左右视图中的遮挡区和不重叠区域获得的视差也比较准确,有效地降低了非遮挡区、全图、不连续区域的误匹配率。     

基于改进Census变换和动态规划的立体匹配算法

为降低双目立体匹配算法在视差不连续区域和噪声干扰情况下的误匹配率,提出了一种基于改进Census变换和动态规划的立体匹配算法。采用支持区域为十字交叉形状窗口且设有噪声容限的改进Census变换进行代价计算,提高了单像素匹配代价的可靠性;利用引导图滤波器快速有效地完成代价聚合;在视差选择阶段,设计了一种改进的动态规划算法,消除了扫描线效应,提高了匹配速度和正确率;经过视差后处理得到最终视差图。实验结果表明,该算法在Middlebury测试平台上的平均误匹配率为5.31%,在低纹理区域和视差不连续区域均能得到准确的视差,运算复杂度低且具有较好的稳健性。     

基于色彩权值和树形动态规划的立体匹配算

针对立体匹配算法在图像非遮挡区域,特别是弱纹理区域误匹配率较高的问题,提出一种基于十字交叉窗口下自适应色彩权值和树形动态规划的立体匹配算法。首先结合颜色、梯度信息及Census变换作为相似性测度函数构建代价计算函数;然后以图像的距离和色彩信息构建自适应十字交叉窗口,并提出基于色彩权值的代价聚集方式;将树形结构动态规划算法的思想引入到视差计算,代替单独采用赢者通吃策略的方法,对视差进行全局优化;最后通过视差求精得到稠密视差图。实验结果表明,本文算法在Middlebury测试平台4幅标准图像上非遮挡区域的平均误匹配率为2.45%,同时对其他10组图像进行了对比评估,本文算法有效地提高了图像非遮挡区域匹配的准确率。     

基于图像分割的稠密立体匹配算法

提出一种基于图像分割的稠密立体匹配算法,该算法将灰度-梯度算法与零均值归一化互相关(ZNCC)算法相结合生成匹配代价,利用SLIC(Simple Liner Iterative Cluster)算法对图像进行分割,基于视差图和超像素更新了匹配代价。在视差后处理阶段,基于左右一致性检验(LRC)、孔洞填充和十字交叉自适应窗口加权中值滤波的方法减小视差图的误匹配率。利用Middlebury数据集的4组图像进行测试,测试结果表明,平均误匹配率为4.99%。     

一种基于局域边缘特征的自适应立体匹配新算法研究

立体匹配,其目的是在对两幅存在一定视差的图像进行匹配后,获得两幅图像精确的视差图,是计算机视觉领域的重点和难点问题。为了快速、高效地获得高精度的稠密视差图,在充分研究了基于边缘特征的立体匹配和基于局部窗口的立体匹配两类算法的基础上,提出了一种基于局域边缘特征的自适应立体匹配算法。首先该算法自适应地选择局部匹配窗口大小,并计算其中相应位置的权值,实现初次匹配,然后再以基于边缘特征匹配获得的高精度稀疏视差图作为约束,修正部分误匹配点,最终获得准确、稠密的视差图。实验表明,该算法具良好的实验结果和较大的实用价值。     

基于改进梯度和自适应窗口的立体匹配算法

立体匹配技术是计算机视觉领域的研究热点,由于问题本身的病态性,一直没有得到很好地解决。针对现有局部立体匹配算法精度不高以及易受光照失真影响的问题,提出了一种基于改进梯度匹配代价和自适应窗口的匹配算法。在传统梯度向量仅包含幅度信息的基础上,引入相位信息,并对原始匹配代价进行变换,进一步消除异常值;利用图像结构和色彩信息构建自适应窗口进行代价聚合;提出了一种局部视差直方图的视差精化方法,获得了高精度的视差图。实验结果表明,所提算法在Middlebury测试平台上平均误匹配误差为6.1%,且对光照失真条件具有较高的稳健性。     

基于深度约束的水下稠密立体匹配

针对双目水下图像匹配不满足空气中常规极线约束的问题,提出一种基于深度约束的半全局算法以实现水下稠密立体匹配.首先采用深度约束确定匹配过程的深度约束搜索区域.然后,基于深度约束区域将绝对差值和梯度计算推广到二维区域并进行加权融合.在深度约束区域内的搜索过程中,采用胜者为王的策略确定某一视差值下的最佳行差及最佳行差下的匹配代价,并将其作为能量函数的数据项应用于半全局算法中,进行匹配代价的聚合.最后采用抛物线拟合法得到亚像素级的稠密视差图.在水下图片上进行的稠密立体匹配结果表明:相较于其他半全局匹配算法,本文算法在极大提高运行速度的前提下,可以获得良好的水下稠密立体匹配效果.     

基于Markov随机场的新型景像匹配算法

为了提高景像匹配导航系统的定位精度,给出了一种基于Markov随机场理论和极大后验概率估计的新型景像匹配算法。考虑到在x方向和y方向位置偏差的实时图与基准图之间的灰度分布关系,利用图像上的灰度分布服从Markvov随机场分布这一特性,建立了景像匹配问题的条件概率分布模型。应用最小二乘法和噪声的先验统计信息估计位置偏差的方差,给出了描述基准图与实时图之间灰度偏差的测量模型,确定了测量的统计特性。基于极大后验概率估计准则计算了位置偏差的估值。由于新算法在计算位置偏差估值时用到了被估量和噪声的统计信息,因此具有很高的精度。将该算法与最小二乘景像匹配算法进行了仿真比较。仿真结果表明,新算法的匹配精度达到了0.1~0.2像素,高于最小二乘匹配算法的匹配精度。     

基于深度学习的patch-match双目三维重建

以patch-match为核心的算法在双目立体重建中有着广泛应用,因其具有低内存消耗、重建精度高等优良性能;然而,传统patch-match算法需要有序地对图像中的每一个像素点进行迭代求取最优视差值d,从而导致运行时间较高。为了解决该问题,在传统patch-match算法的基础上引入基于学习的模型作为指导来降低运行时间,提高立体重建精度。利用深度学习模型输出每个像素伴有异方差不确定度的初始视差图,异方差不确定度用于衡量网络模型所预测视差值的准确度;将异方差不确定度和初始视差作为patch-match算法的先验信息;在平面细化步骤中,利用每个像素点的异方差不确定度大小动态调整其搜索区间,实现减少运行时间的目标。在Middlebury数据集上,通过与原有算法比较可知,改进后的算法在运行时间上减少20%,同时,在不连续等区域上的重建精度得到略微提高。     

一种新的可逆二维混沌映射图像加密算法

提出了一种用于图像加密的可逆二维混沌映射,该映射由左映射和右映射两个子映射组成。通过对图像的拉伸和折叠处理,实现了图像的混沌加密。首先沿图像的对角线方向将正方形图分为上下两个部分并重新组合成一个平行四边形的图像;然后利用平行四边形图像的两列像素之间的像素数目差将某列中的像素插入到相邻下一列像素之间。经过这样的过程,原始图像拉伸成为一条直线。最后按照原始图像的大小将这条直线折叠成为一个新的图像。推导出了映射的数学表达式,设计了密钥产生的方法,分析了图像加密算法的安全性问题。仿真验证了该图像加密算法的有效性。     

利用图像分割的基于图割的立体匹配算法

立体匹配通过寻找同一空间景物在不同视点下投影图像的像素间的一一对应关系, 最终得到该景物的视差图。在对匹配算法作了深入研究的基础上, 提出了一种利用图像分割的基于图割的立体匹配算法。算法把参考图分割成多个区域, 然后用平面公式在一个分割中建立视差。视差模板是从初始视差分割中提取的。每一个分割被分配到精确的视差模板。构建全局能量函数,能量函数的鲁棒最小化是由基于图割的最优化获得的。算法对低纹理区域和接近视差边界区域有很好的匹配效果, 同时, 又解决了传统的基于全局算法中计算量过大, 实时性不好的问题。实验表明, 本算法能满足高精度、高实时性要求。     

一种改进的视觉传感器与激光测距雷达特征匹配点提取算法

激光测距雷达与视觉传感器的配准是视觉图像与激光距离信息融合的前提。激光测距雷达与视觉传感器的配准可分为点匹配与平面匹配。由于混合像素和非结构空间特征激光点丢失现象,使得基于点匹配的视觉传感器与激光测距雷达配准算法精度难以提高。通过对混合像素和非结构空间特征激光点丢失问题的分析,提出了一种结合平面建模思想,利用假想激光光束与平面模型相交提取匹配特征点的方法。验证了实验结果并进行了算法精度比较。实验结果表明,这种改进的特征匹配点提取算法解决了特征点缺失,并且提高了点匹配的精度,使匹配性能大大地改善。     

一种无需标记的在线三维测量方法

提出了一种无需标记的物体在线三维面形测量方法。将一固定的正弦条纹投影到待测运动物体上,借助物体运动产生等效的相移变形条纹。基于傅里叶变换轮廓术的调制度对各帧变形条纹计算,提取其具有某一特定分布的特征区域,采用相关度最大法,检测各帧变形条纹对应的调制度特征区域的位移量来检测出物体的移动,从而实现像素匹配,得到一组像素坐标完全一一对应的等效相移变形条纹图。利用Stoilov相移算法得到物体的截断相位,利用位相展开算法展开位相,通过位相和高度映射即可实现在线移动物体的面形测量。通过计算机仿真验证了该方法的可行性。     

基于自适应加权窗口的相位质量图提取

加权相位解缠算法的解缠精度取决于所提取的质量图的可靠性。目前提取相位质量图的方法大多采用以各个像素为中心的固定窗口法,但当某些像素被噪声严重干扰时,采用固定窗口法提取质量图往往得不到正确的解缠结果。因此,提出了几种自适应加权窗口方法来提取相位质量图,并给出了具体的实现方法和步骤,同时采用加权小波变换相位解缠算法进行相位解缠。实验结果表明,采用自适应加权窗口方法提取相位质量图来确定初始权重系数能获得比较好的解缠效果。     

浓密视差图的快速提取

视差图的提取既是双目视觉研究的核心,也是双目视觉研究的难题。全面研究了基于归一化协方差区域相关快速提取浓密视差图的途径,从快速相关计算、数据结构优化和金字塔图像匹配策略三个方面加速了匹配过程,实现了浓密视差图的快速提取。     

场景轮廓的动态规划立体匹配算法

立体匹配算法是三维重建的关键步骤。由于实际场景中经常存在大片灰度相近的区域,稠密三维重建存在计算时间长、实时性差的问题。采用了场景的轮廓来重建场景的方法。基于场景中相邻点之间的视差应当是连续的假设,解决了轮廓在匹配时存在的"噪点"的问题,利用动态规划法对轮廓上各个点的视差进行约束以及求解最优解。由于提取轮廓后需要匹配的点数大为减少,用时可减少为原来的10%,得到与场景一致的轮廓视差图。