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题名基于重排序Census变换的半全局立体匹配算法
被引量：5
- 1
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作者
曹毅
包祥威
吴翔
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机构
河南工业大学机电工程学院
河南工业大学电气工程学院
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2021年第24期40-46,共7页
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基金
河南省教育厅自然科学基金项目(20A413004)
小麦和玉米深加工国家工程实验室(NL2016012)
河南省创新科技人员队伍建设项目(114100510015)资助。
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文摘
针对立体匹配中传统局部算法在计算匹配代价时精度低、抗噪能力弱等问题,提出一种结合改进的Census变换和单方向动态规划优化的半全局立体匹配算法。首先,重排序不同尺度的Census变换窗口中的像素,取其中值计算Hamming距,解决了传统算法对Census变换窗口中心像素依赖的问题。其次,基于单方向动态规划的路径聚合算法对初始代价值进行优化,减少初始代价值中的异常匹配点,提高对弱纹理部分的视差重建,进一步提高匹配精度。最后,采用赢者通吃策略选择单个像素最小代价聚合值所对应的视差,并在视差优化阶段基于左右一致性原则剔除错误视差。实验结果表明,改进的半全局立体匹配算法生成的初始视差图平均误匹配率降低了8.22%,质量相对更高;且在不同噪声下的平局误匹配率均在8%以下,有效的增强了抗噪声的鲁棒性,提升了匹配精度。
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关键词
半全局立体匹配
Census变换
代价聚合
左右一致性检测
赢者通吃
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Keywords
semi global match
Census transformation
cost aggregation
left-right consistency
winner-take-all
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名顾及图像分割信息的半全局立体匹配算法研究
被引量：6
- 2
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作者
李聪聪
方勇
王芮
王振磊
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机构
长安大学
西安测绘研究所
地理信息工程国家重点实验室
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出处
《电子测量技术》
北大核心
2022年第5期140-145,共6页
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基金
国家科技重大专项(GFZX04040202)资助。
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文摘
针对传统半全局立体匹配算法(SGM)在高分辨率图像弱纹理以及视差不连续区域的误匹配问题,提出了一种顾及图像分割信息的SGM算法。该算法在代价计算阶段,首先根据图像分割信息自适应调整匹配窗口大小,采用不同状态信息的改进Census变换计算初始代价,解决传统算法对Census变换窗口中心像素依赖的同时减少了匹配时间;在代价聚合阶段,将图像分割信息与传统SGM算法的全局能量函数进行有机结合,提高算法在弱纹理以及深度不连续区域的匹配效果;最后通过左右一致性检测和子像素细化得到优化后的视差图。所提算法利用Middlebury平台标准数据进行验证,实验结果表明,平均误匹配率为4.54%,与传统SGM算法和一些改进算法相比,该算法能够在影像弱纹理和视差不连续区域获得更高匹配正确率。
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关键词
半全局立体匹配
图像分割
Census变换
全局能量函数
左右一致性检测
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Keywords
semi-global stereo matching
image segmentation
Census transform
global energy function
left and right consistency detection
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名双目视觉立体匹配技术研究现状和展望
被引量：25
- 3
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作者
林森
殷新勇
唐延东
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机构
中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
辽宁工程技术大学电子与信息工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第30期135-147,共13页
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基金
国家高技术研究发展计划(2016YFC0300400)
辽宁省自然科学基金面上项目(2015020100)资助
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文摘
立体匹配技术是双目立体视觉研讨的核心问题,在许多领域有着不同的应用,在算法方面更是涌现出各种各样的方法。对立体匹配发展现状进行了阐述,首先介绍了立体匹配技术的有关原理,然后对立体匹配中的区域立体匹配算法、全局立体匹配算法以及半全局立体匹配算法进行了论述和探讨;并总结了各类立体匹配算法的特点。最后对立体匹配算法进行了展望,同时给出了发展方向的建议。
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关键词
双目立体视觉
区域立体匹配
全局立体匹配
半全局立体匹配
现状和展望
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Keywords
binocular stereo vision region stereo matching global stereo matching semi-global ster-eo matching status and prospect
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名双目视觉的立体匹配算法研究进展
被引量：37
- 4
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作者
赵晨园
李文新
张庆熙
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机构
兰州空间技术物理研究所
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2020年第7期1104-1113,共10页
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基金
国家自然科学基金No.61125101
中国载人航天工程重大专项No.RWZY640601。
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文摘
双目立体视觉技术具有成本低、适用性广的优点,在物体识别、目标检测等方面应用广泛,成为计算机视觉领域的研究热点。立体匹配是双目立体视觉技术中的核心算法,对实现物体三维重建具有重要作用。在分析局部、全局、半全局和基于深度学习的立体匹配算法研究现状的基础上,阐述了匹配代价、代价聚合、视差计算/优化、视差校正在立体匹配算法中的实际应用,总结及展望了立体匹配算法的发展趋势。立体匹配算法将着重解决无、弱纹理区域误匹配问题,深度学习算法用于立体匹配具有精度高的优点,是未来发展趋势,匹配算法将向高精度、实时性方向发展,为双目视觉技术中立体匹配算法的发展提供思路与参考。
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关键词
双目立体视觉
立体匹配
局部立体匹配
全局立体匹配
半全局立体匹配
深度学习
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Keywords
binocular stereo vision
stereo matching
local stereo matching
global stereo matching
semi-global stereo matching
deep learning
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名半全局立体视觉匹配中的惩罚因子自适应算法
- 5
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作者
徐彩军
林煌城
魏廷智
何祖恩
吴海彬
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机构
福建省特种设备检验研究院
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出处
《组合机床与自动化加工技术》
2025年第9期17-23,共7页
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基金
福建省市场监督管理局科技计划项目(FJMS2021013)
国家重点研发计划课题项目(2018YFB1308603)。
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文摘
针对SGM(semi-global matching)算法的惩罚因子在不同场景需要根据经验进行反复测试再进行设定以及惩罚因子为定值,容易出现误匹配的问题,提出SGM算法的惩罚因子自适应动态调整策略,采用惩罚因子根据初始匹配代价与相邻像素点灰度值的梯度在每个像素的各个视差空间下进行自适应动态调整。实验结果表明,在不同的场景下,通过惩罚因子的自适应调节,不仅能够避免设定惩罚因子的难题,还能有效地提高视差匹配的正确率,降低视差图灰度值平均误差。
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关键词
惩罚因子
双目视觉
自适应策略
半全局立体匹配
视差
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Keywords
penalty factor
binocular vision
adaptive strategy
semi-global stereo matching
parallax
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分类号
TH165
[机械工程]
TG659
[机械工程—机械制造及自动化]
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题名基于双目视觉和改进YOLOv8的动态三维重建方法
- 6
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作者
何婧瑶
李鹏飞
汪承志
吕振鸣
牟萍
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机构
重庆交通大学河海学院
重庆交通大学机电与车辆工程学院
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出处
《浙江大学学报(工学版)》
北大核心
2025年第7期1443-1450,1513,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52379115)
重庆市自然科学基金资助项目(CSTB2022NSCQ-MSX0509)。
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文摘
为了确保施工过程中的安全和效率,提出施工现场动态三维重建技术.部署双目摄像头对重建现场进行三维扫描获取模型基底和目标活动轨迹,基于YOLOv8模型引入注意力量表序列融合(ASF)模块形成YOLOv8-ASF框架,提高预测模型精度和性能,解决如目标遮挡、目标丢失的痛点.融合改进的半全局立体匹配(SGBM)算法,与YOLOv8-ASF集成YOLOv8-ASF-SGBM算法,实现基于二维图像的目标近实时识别和定位.利用获取的深度信息,将动态要素行为轨迹三维动态投影至模型基底中,实现对真实施工现场的近实时、全视角监控.实验结果表明:所提技术高精度三维复现了施工动态要素的运动轨迹,且与动态要素真实运动轨迹的相对误差小于5%,实现了基于二维图像视频信息的高精度全视角三维立体化监控,具有良好的应用场景和工程价值.
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关键词
动态三维重建
YOLOv8-注意力量表序列融合(ASF)
半全局立体匹配(SGBM)算法
目标遮挡
双目视觉
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Keywords
dynamic 3D reconstruction
YOLOv8-attentional scale sequence fusion(ASF)
semi-global block matching(SGBM)algorithm
target occlusion
binocular vision
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分类号
TU17
[建筑科学—建筑理论]
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题名基于双目视觉的目标完整点云获取方法
被引量：3
- 7
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作者
李锦慧
吴烽云
邹湘军
司徒伟明
陈明猷
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机构
华南农业大学工程学院
中国科学院广州能源研究所
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2019年第4期112-116,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(31571568)
广东省科技计划资助项目(2016B090912005)
惠州市科技计划项目(2014B040008006)~~
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文摘
快速获取复杂形状目标的完整三维点云,重构目标的三维模型是目前智能检测和机器人识别与定位的关键技术和难点。基于立体视觉,提出一种图像预处理和优化半全局立体匹配过程的方法。该方法设计了图像预处理算法,与半全局立体匹配和点云配准算法配合使用,获取复杂形状目标完整的三维点云。搭建了硬件实验平台和旋转工作台,获取多角度下目标的左右图像对,在此平台上开发了一套基于双目视觉的点云获取系统,并以复杂形状的齿轮为实验对象对该系统进行测试。测试结果表明,该方法生成的物体三维点云效果良好,为目标三维重构提供方法和理论,实用性较强,并且系统运行速度快,算法处理过程可行。
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关键词
图像预处理
三维点云
双目视觉
半全局立体匹配
点云配准
复杂形状目标
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Keywords
image preprocessing
3D point cloud
binocular vision
semi-global stereo matching
point cloud registration
complex shaped target
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分类号
TN911-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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