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题名基于深度约束的水下稠密立体匹配
被引量：5
- 1
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作者
李雅倩
张岩松
李海滨
张文明
贾璐
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机构
燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室
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出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第7期198-207,共10页
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基金
河北省自然科学基金(Nos.D2014203153
F2015203212)资助~~
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文摘
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.
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关键词
机器视觉
水下立体匹配
深度约束
水下图像
曲线极线
半全局算法
稠密视差
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Keywords
Machine vision
Underwater stereo matching
Depth constraint
Underwater image
Curveepipolar
Semi-global algorithm
Dense disparity
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种新的立体显示中的视差估计与虚拟视点绘制算法
- 2
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作者
梅永
陈书圆
王友权
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机构
南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
南京信息工程大学电子与信息工程学院
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出处
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
2018年第2期213-217,共5页
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基金
江苏省高校信息与通信工程优势学科建设项目
江苏省气象探测与信息处理重点实验室项目(KDXS1403)
江苏高校品牌专业建设工程资助项目(PPZY2015B134)
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文摘
针对虚拟视图绘制技术中空洞和伪边缘等问题,提出了一种新的立体匹配算法以获得稠密视差图完成虚拟视点合成.此方法只需要两张视图,对其采用Mean shift算法就可以进行视图分割.有效的虚拟视点绘制是基于良好的视差图与好的视图插值法实现的.通过权值多窗口立体匹配法获得初始视差图,再利用交叉检验法对不可信匹配点和闭塞遮挡区域进行滤除,很好地解决了视差图中遮挡区域引起的误匹配问题.最后,对获得的稠密视差图进行视图插值和相应的噪声滤除完成了多点位置的虚拟视图绘制.针对Middlebury dataset提供的"Tsukuba"等测试图像进行相关实验,实验结果表明,该算法具有良好的视图绘制效果.
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关键词
立体匹配
视图插值
交叉检验
稠密视差图
虚拟视点绘制
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Keywords
stereo matching
view interpolation
cross checking
dense disparity map
virtual view draw
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名SIFT特征点引导的区域立体匹配算法
被引量：2
- 3
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作者
郭龙源
孙长银
杨万扣
张国云
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机构
东南大学自动化学院
湖南理工学院信息与通信工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第4期23-25,38,共4页
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基金
国家自然科学基金青年项目(No.61005008)
湖南省教育厅重点项目(No.10A046)
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文摘
根据SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性的特点,提出基于SIFT特征和边缘特征点的区域匹配方法。该方法确定符合SIFT特征的边缘为可靠特征点,并确定其视差;根据视差梯度原理确定其他点的视差,最后生成稠密的视差图。实验结果表明,SIFT特征的引入,提高了特征点视差的准确性,一些弱纹理区的匹配也有所改善。
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关键词
区域立体匹配
尺度不变特征变换
稠密视差图
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Keywords
area-based stereo matching
Scale-Invariant Feature Transform（SIFT）
dense disparity map
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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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题名局部高效的SEM下三维测量法
- 4
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作者
易杰
麻绍君
钟凯
李中伟
刘苗
曾鹏
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机构
湖南工业职业技术学院
华中科技大学材料成形与模具技术国家重点实验室
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
2019年第11期133-135,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51675208)
湖南省自然科学基金资助项目(2019JJ70077)
湖南省教育厅优秀青年项目(18B552)
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文摘
针对微纳尺度三维扫描电子显微镜(3D SEM)形貌测量方法的配套算法缺失,严重限制其应用的问题,提出了基于视差—深度映射的微纳尺度三维测量方法。首先,建立视差与样品表面深度信息的映射模型;通过引入极线校正算法用以保证视差求解准确性;基于光流估计来进行对应点的匹配,获得稠密准确的视差图,保证了三维数据质量与精度;最后为了证明本文的D2D-SEM微纳尺度三维形面测量方法的有效性,与微纳测试领域较为常用的超景深三维显微镜(VHX-6000,KEYENCE)对比,对样品进行了三维测量与表征。结果表明:所提方法有效可靠。
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关键词
微纳测量
视差-深度映射
极线校准
稠密视差获取
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Keywords
micro-nano measurement
parallax-depth mapping
polar line calibration
dense parallax acquisition
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分类号
O436
[机械工程—光学工程]
TP212
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于双目视觉的人脸三维重建
被引量：9
- 5
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作者
林琴
李卫军
董肖莉
宁欣
陈鹏
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机构
中国科学院半导体研究所高速电路与神经网络实验室
中国科学院大学电子学院
认知计算技术威富联合实验室
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2018年第4期534-542,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(90920013)
国家公派留学基金项目(201404910237)
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文摘
基于双目立体匹配算法Patch Match算法,提出了一种获取人脸三维点云的算法。该算法对局部立体匹配算法Patch Match进行了优化。该方法既不需要昂贵的设备,也不需要通用的人脸三维模型,而是结合了人脸的拓扑结构信息以及立体视觉局部优化算法。此方法采用非接触式的双目视觉采集技术获取左右视角的人脸图像,利用回归树集合(ensemble of regression trees,ERT)算法对人脸图像进行关键点定位,恢复人脸稀疏的视差估计,运用线性插值方法初步估计脸部的稠密视差值,并结合局部立体匹配算法对得到的视差结果进行平滑处理,重建人脸的三维点云信息。实验结果表明,这种算法能够还原出光滑的稠密人脸三维点云信息,在人脸Bosphorus数据库上取得了更加准确的人脸重建结果。
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关键词
人脸拓扑结构
立体匹配
线性插值
稠密视差
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Keywords
facial topological information
stereo matching
linear interpolation
dense correspondence
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于特征级联卷积网络的双目立体匹配
被引量：2
- 6
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作者
吴俊劼
陈震
张聪炫
江少锋
尚璇
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机构
南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室
中国科学院自动化研究所
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期690-695,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.61866026,No.61772255,No.61866025)
江西省优势科技创新团队计划(No.20152BCB24004,No.20165BCB19007)
+4 种基金
江西省科技创新杰出青年人才计划(No.20192BCB23011)
航空科学基金(No.2018ZC56008)
江西省青年科学基金重点项目(No.20202ACB214007)
中国博士后科学基金(No.2019M650894)
江西省研究生创新专项资金(No.YC2018-S368)。
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文摘
针对图像序列病态区域匹配歧义性以及稠密视差图连通性的问题,本文提出一种基于特征级联卷积神经网络的双目立体匹配计算方法.构造特征重用的全卷积密集块,利用“跳连接”机制将浅层提取的特征图级联到后续子层,对深层卷积丢失的局部特征信息进行补偿.引入指示函数划分一定大小的训练集,将其批量输入特征级联卷积网络模型进行前向传播,同时通过小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent,MBGD)策略更新初始权重和偏置参数.根据负连接神经元对网络模型的输出进行初始匹配代价计算,并利用十字交叉域代价聚合(Cross Based Cost Aggregation,CBCA)和半全局立体匹配(Semi-Global Matching,SGM)等算法对代价函数进行优化,求得精准稠密的视差图.分别采用Middlebury数据库提供的训练和测试立体图像集对本文方法和深度学习方法MC-CNN、CBMV、MC-CNN-WS等具有代表性方法进行对比测试.实验结果表明,本文方法具有较高的视差计算精度和鲁棒性,尤其对复杂场景、光照变化以及弱纹理等困难场景图像序列能有效提高匹配率和保持图像细节.
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关键词
图像序列
稠密视差图
双目立体匹配
卷积神经网络
全卷积密集块
匹配代价
前向传播
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Keywords
image sequence
dense disparity map
binocular stereo matching
convolutional neural network
fully convolutional densely block
matching cost
forward propagation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于双目视觉的改进特征立体匹配方法
被引量：14
- 7
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作者
王笛
胡辽林
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机构
西安理工大学机械与精密仪器工程学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期157-166,共10页
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基金
陕西省自然科学基金(No.2014JM7273)。
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文摘
针对特征立体匹配方法只能得到稀疏视差以及弱纹理匹配率低以及视差精度不足导致视差连续处不平滑而呈阶梯状等问题,提出一种改进的特征立体匹配算法.对预处理后的左右图像提取特征并进行特征匹配,再经过筛选获取准确的匹配点对;将得到的稀疏匹配点对作为种子点,依据视差连续性与极线约束准则建立一维搜索空间,利用积分图简化的快速零均值归一化互相关系数作为相似度量函数,通过双向匹配策略实现区域生长,大大提升匹配准确性的同时降低算法复杂度;通过亚像素拟合和加权中值滤波后处理提升视差精度,去除视差阶梯分层、噪声和条纹现象.Middlebury数据集实验结果表明,本算法得到了准确性更高且稠密的视差,提高了弱纹理区与深度不连续处的匹配效果以及整体视差精度,同时具有很强的鲁棒性,能抑制一定亮度差异和噪声的影响.
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关键词
双目视觉
立体匹配
稠密视差
区域生长
双向匹配
视差精化
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Keywords
binocular vision
stereo matching
dense disparity
regional growth
two-way matching
disparity refine⁃ment
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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