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%。     

基于改进代价计算和自适应引导滤波的立体匹配

针对现有局部立体匹配算法在弱纹理区域匹配精度低的问题,提出一种基于改进代价计算和自适应引导滤波代价聚合的局部立体匹配算法。该算法首先将增强后的梯度信息与基于增强梯度的Census变换相结合,构建代价计算函数;然后对图像的每一个像素构建自适应形状十字交叉窗口,并基于自适应窗口进行引导滤波代价聚合;最后通过视差计算和多步视差精化得到最终的视差图。实验结果表明,改进后的算法在Middlebury测试平台上对标准立体图像对的平均误匹配率为4.80%,与基于传统引导滤波器的立体匹配算法相比,本文算法在弱纹理区域取得更好的匹配结果。     

一种基于分割的可变权值和视差估计的立体匹配算法

立体匹配一直是计算机视觉研究领域中的热点和难点.是立体视觉中的关键技术之一.为了消除幕于局部图像的双目立体匹配的歧义性,提出一种基于图像分割及可变权值方窠的初始匹配和贪婪的后处理视差估计策略相结合的市体匹配算法.分割彩色立体图像对,利用分割自适应地分配权值来消除匹配特征相似的歧义性.计算匹配代价得到初始视差.接着,为了更好地消除弱纹理区域、重复纹理区域和宽遮挡区域等复杂歧义性,视差后处理中采用贪婪估计方案,包括基于分割的视差校准、窄遮挡处理及多方向自适应加权最小二乘拟合填充.实验结果表明,基于分割的本算法结构简单,能有效地提高处理局外点的稳健性,并生成高精度的稠密视差.     

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。     

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.     

一种快速双目视觉立体匹配算法

针对目前双目视觉立体匹配算法计算量过大、实时性不强的问题,提出了一种平行配置系统的快速立体匹配算法.利用两幅视图的差异将视图分为特征点和非特征点,然后对特征点采用WTA(winner-take-all)方法进行匹配,而对非特征点只进行简单的验证,最后得出致密的视差图.该算法利用视差的分段连续性,大大减少了运算量.实验结果表明,该算法提取的特征点集中于视差不连续区,与目前其它基于区域的匹配算法相比,该算法得到的误匹配像素百分比与其它算法相当,而计算速度却提高了一个数量级,并且边缘特征较好,是一种有效可行的高实时性立体匹配算法.     

超像素分割约束的自适应SAD与Census融合立体匹配算法

为提高立体匹配精度,提出一种超像素分割约束的自适应SAD与Census融合的立体匹配算法。针对SAD在匹配过程中无差别使用窗口内像素点灰度值引入的误差,首先用简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割方法对待匹配图进行处理,将分割结果结合窗口内邻域像素点和中心像素点的距离给SAD立体匹配过程中窗口内像素点灰度值赋予适当的权重;进行Census立体匹配过程,并对两种算法的匹配结果进行自适应融合;对初始视差图进行左右一致性检测和遮挡点填充等后处理过程。实验表明,提出算法与传统算法相比,匹配效果显著提高,可以很好地适应细节丰富的图像并且对于有垂直位移的图组也有较好的适应性,对于图像对比度及光照变化具有鲁棒性。     

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。     

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。