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本文提出了一种基于图像分割的动态规划立体匹配算法。此算法首先利用MeanShift图像分割算法对左右图像对进行分割处理,从而得到分割域的深度范围约束;然后结合窗口匹配及可信度约束得到地面控制点;综合地面控制点和其所属分割域的深度一致性关系可以有效剔除部分不可信点;以地面控制点和分割域作为约束信息,对动态规划的数据能量项和遮挡能量项加入分割域关系约束,利用动态规划算法得到最终视差图。实验结果表明,该算法可得到较好的视差结果。 相似文献
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立体匹配是深度图获取的一个关键技术,传统的立体匹配使用的图像分割方法会对图像边界造成一定的破坏,为提高深度图边缘的准确度,提出了一种基于梯度增强的立体匹配算法。首先通过梯度算子对参考图像和目标图像进行预处理,增强图像边界的鲁棒性,然后采用mean-shift图像分割算法对图像进行区域分割,对分割得到的区域使用自适应块匹配法进行立体匹配,最后采用均值滤波对图像进行后处理,得到最优的视差平面。实验结果证明该算法在图像边界的匹配精度上得到了比较满意的效果。 相似文献
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基于多方向边界匹配的视频误码掩盖算法 总被引:1,自引:1,他引:1
视频压缩码流对于信道误码十分敏感,可能导致重建图像质量严重下降.误码掩盖技术利用图像在时间和空间上的相关性,可以有效地降低误码对视频图像的影响.文中提出了一种基于多方向边界匹配的时域误码掩盖算法.该算法能更精确地恢复错误宏块的运动矢量,从而获得比传统的时域掩盖算法更好的视频质量. 相似文献
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立体匹配技术是立体视觉研究领域的难点,利用图像的特征信息解决对应问题是研究的热点.本文在提取基于边缘仿射不变区域检测器的基础上,设计了基于区域颜色信息和几何信息的彩色图像立体匹配算法.该算法首先对所提取的不变区域进行颜色空间量化,在此基础上根据两种色彩之间的距离进行色彩聚类,然后计算直方图的二次距离,并进行相似性度量,最后根据区域间几何性质进行误匹配剔除.实验证明,该算法能降低解决对应问题的复杂性,提高正确匹配率.该方法对于目标识别、三维重建、非接触测量等研究均具有重要的意义. 相似文献
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本文将近年来兴起的小波理论应用于双目立体觉技术,提出了一种新的立体匹配算法。该算法以二进小波变换的多分辨率零交叉为匹配基元,综合利用了小波变换零交叉的特征属性和强有力的匹配约束,从零交叉局部属性相似和全局匹配相容两个方面解决模糊匹配问题。整个系统采用一种新的的由精到细引导的多分辨率匹配结构。实验结果表明,该算法结构简单,稳定可靠,具有较好的自适应性和处理复杂景物的能力。 相似文献
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引入辅助任务信息有助于立体匹配模型理解相关知识,但也会增加模型训练的复杂度。为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。实验结果表明:辅助任务的引入提高了视差图精度,为视差图的可信区域提供了重要依据,在无监督学习中可用于确定单视角可见区域;在KITTI2015测试集上,所提算法的精度和运行效率均具有一定的竞争力。 相似文献
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本文主要针对传统的局部匹配算法中的遮挡区域和重复区域、不连续区域的精度不高问题,提出了一种基于遮挡信息和颜色变化约束的局部匹配算法。首先,提出一种基于颜色变化约束的区域生长算法来提高权重因子的准确性,有效提高不连续区域、重复区域和低纹理区域的匹配精度;接着针对遮挡区域难匹配问题,提出通过降低遮挡像素点的权重影响来提高支持聚合的思想;最后结合生成的区域和遮挡点对权重因子进行分类,最终生成视差图。实验结果表明,该算法能有效提高重复区域、边缘区域和遮挡区域的匹配精度,与当前主流算法具有可比性。 相似文献
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改进自适应加权的局部立体匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Yoon经典自适应加权法在深度不连续处误匹配率较高、边缘细节不突出以及匹配窗口大小凭经验设计不通用等缺陷,提出了一种改进自适应加权的局部立体匹配算法.在经典自适应加权局部立体匹配算法的基础上用高斯分布权值替换了几何空间权值,增加了边缘权值突出深度不连续处的边缘细节,采用赢家通吃原则(Winner Take All,WTA)获取单像素点视差,在目标视图中逐点求取视差,最终获得稠密视差图.实验结果表明,该算法相比于经典自适应加权法,在非遮挡区域错误匹配百分比上下降6%,在深度不连续处的误匹配率降低了5%,边缘细节毛刺明显减少. 相似文献