视差不连续区域和重复纹理区域的误匹配率高一直是影响双目立体匹配测量精度的主要问题,为此,本文提出一种基于多特征融合的立体匹配算法。首先,在代价计算阶段,通过高斯加权法赋予邻域像素点的权值,从而优化绝对差之和(Sum of Absolute...视差不连续区域和重复纹理区域的误匹配率高一直是影响双目立体匹配测量精度的主要问题,为此,本文提出一种基于多特征融合的立体匹配算法。首先,在代价计算阶段,通过高斯加权法赋予邻域像素点的权值,从而优化绝对差之和(Sum of Absolute Differences,SAD)算法的计算精度。接着,基于Census变换改进二进制链码方式,将邻域内像素的平均灰度值与梯度图像的灰度均值相融合,进而建立左右图像对应点的判断依据并优化其编码长度。然后,构建基于十字交叉法与改进的引导滤波器相融合的聚合方法,从而实现视差值再分配,以降低误匹配率。最后,通过赢家通吃(Winner Take All,WTA)算法获取初始视差,并采用左右一致性检测方法及亚像素法提高匹配精度,从而获取最终的视差结果。实验结果表明,在Middlebury数据集的测试中,所提SAD-Census算法的平均非遮挡区域和全部区域的误匹配率为分别为2.67%和5.69%,测量200~900 mm距离的平均误差小于2%;而实际三维测量的最大误差为1.5%。实验结果检验了所提算法的有效性和可靠性。展开更多
为解决石油行业大数据高效安全传输难题,将图像转化为三通道矩阵数据并对矩阵进行奇异值分解,综合考虑Laplace算子、灰度方差函数、离散余弦变换系数、图像相关系数、熵函数、图像结构相似度和图像信噪比等7个评价因素,利用熵权逼近理...为解决石油行业大数据高效安全传输难题,将图像转化为三通道矩阵数据并对矩阵进行奇异值分解,综合考虑Laplace算子、灰度方差函数、离散余弦变换系数、图像相关系数、熵函数、图像结构相似度和图像信噪比等7个评价因素,利用熵权逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法对分解后的奇异值进行优选,在确保数据真实性的前提下用少量奇异值表征原始图像,进行图像压缩,降低数据大小,提高传输效率;提出多通道猫脸分割加密方法,分别对每个颜色通道的图像进行随机分割、随机加密和随机排序,解决了传统猫脸加密算法颜色通道线性相关度高,整体置乱度低的问题.结果表明:改进奇异值压缩技术在保证图像清晰的情况下仅利用15%的奇异值数据完成对图像的压缩,最大图像压缩比可达4.43,平均压缩后所占用的存储空间仅为原空间的26.29%,数据传输控制协议通信平均传输效率提高86.39%.在加密图像达到0相关的前提下,多通道猫脸分割加密算法加密图像在像素点处三通道颜色值完全不同,新方法颜色通道相关系数分别为0.20、0.22和0.25,对比传统猫脸加密方法,分别降低0.78、0.75和0.71.新方法加密效果好、难破解,可为石油行业数字化转型提供理论和技术支撑.展开更多
文摘视差不连续区域和重复纹理区域的误匹配率高一直是影响双目立体匹配测量精度的主要问题,为此,本文提出一种基于多特征融合的立体匹配算法。首先,在代价计算阶段,通过高斯加权法赋予邻域像素点的权值,从而优化绝对差之和(Sum of Absolute Differences,SAD)算法的计算精度。接着,基于Census变换改进二进制链码方式,将邻域内像素的平均灰度值与梯度图像的灰度均值相融合,进而建立左右图像对应点的判断依据并优化其编码长度。然后,构建基于十字交叉法与改进的引导滤波器相融合的聚合方法,从而实现视差值再分配,以降低误匹配率。最后,通过赢家通吃(Winner Take All,WTA)算法获取初始视差,并采用左右一致性检测方法及亚像素法提高匹配精度,从而获取最终的视差结果。实验结果表明,在Middlebury数据集的测试中,所提SAD-Census算法的平均非遮挡区域和全部区域的误匹配率为分别为2.67%和5.69%,测量200~900 mm距离的平均误差小于2%;而实际三维测量的最大误差为1.5%。实验结果检验了所提算法的有效性和可靠性。
文摘为解决石油行业大数据高效安全传输难题,将图像转化为三通道矩阵数据并对矩阵进行奇异值分解,综合考虑Laplace算子、灰度方差函数、离散余弦变换系数、图像相关系数、熵函数、图像结构相似度和图像信噪比等7个评价因素,利用熵权逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)法对分解后的奇异值进行优选,在确保数据真实性的前提下用少量奇异值表征原始图像,进行图像压缩,降低数据大小,提高传输效率;提出多通道猫脸分割加密方法,分别对每个颜色通道的图像进行随机分割、随机加密和随机排序,解决了传统猫脸加密算法颜色通道线性相关度高,整体置乱度低的问题.结果表明:改进奇异值压缩技术在保证图像清晰的情况下仅利用15%的奇异值数据完成对图像的压缩,最大图像压缩比可达4.43,平均压缩后所占用的存储空间仅为原空间的26.29%,数据传输控制协议通信平均传输效率提高86.39%.在加密图像达到0相关的前提下,多通道猫脸分割加密算法加密图像在像素点处三通道颜色值完全不同,新方法颜色通道相关系数分别为0.20、0.22和0.25,对比传统猫脸加密方法,分别降低0.78、0.75和0.71.新方法加密效果好、难破解,可为石油行业数字化转型提供理论和技术支撑.
