视差

摘要： 立体匹配是计算机视觉的一项关键技术,它能够模拟人类视觉的方法,通过左右影像匹配快速获取三维场景深度信息。近年来,国内外学者针对立体密集匹配开展了广泛而深入的研究,但由于各种因素的影响,仍然存在着具有挑战性的研究问题。论文针对传统立体匹配方法,在弱纹理区域、视差不连续区域、遮挡区域存在的匹配困难和误匹配问题,设计了一个基于全卷积神经网络的端到端立体匹配网络,将传统密集立体匹配问题转化成一个视差学习和优化的任务问题。论文主要研究内容和研究结论如下。

摘要： 针对大视差图像拼接过程中出现的错位、重影等问题,提出一种基于特征聚类的图像拼接算法。首先,以已匹配的特征点分布为依据在目标图像重叠区域构造泰森多边形。然后使用改进的AGNES层次聚类算法对特征点聚类,合并对应组内特征点所代表的泰森多边形,得到目标图像重叠区域的各个子平面。最后,求解对应子平面的单应性矩阵,并采取就近原则分配非重叠区域的单应性矩阵,对目标图像进行投影变换,得到拼接图像。实验结果表明,所提算法具有较高的配准精度,可有效改善大视差图像拼接过程中出现的误配准和局部失真问题。

摘要： 双目立体视觉是计算机视觉研究最重要的组成部分之一。该文旨在构建一个双目视觉系统用来测量相机与物体的距离。通过双目相机进行图像采集,使用Matlab Calibration Toolbox工具对相机标定,然后进行左右图像校正,最后对校正的图像进行立体匹配,得到被测物体的视差图及其物体的3D坐标。实验表明:这个方案具有可行性,为下一步的实验研究提供了很大的帮助和基础。

摘要： 针对局部扩展移动立体匹配算法在弱纹理区域的误匹配率较高的问题,建立倾斜块匹配项和曲率平滑项的概率模型,提出一种基于期望最大化的局部扩展移动立体匹配算法。算法首先使用局部扩展移动计算参考图像中像素的视差平面;然后基于期望最大化更新模型参数μ和ν,并利用这2个参数确定平滑权重。反复更新这些参数,直到收敛或者达到循环上限,根据最后确定的获得最终的视差图。实验结果表明,在Middlebury数据集上与局部扩展移动立体匹配算法相比,所提算法在弱纹理区域取得了较好的匹配结果。

摘要： 近年来,深度学习在无参考图像质量评价领域的应用获得了广泛的关注.然而,复杂的双目视觉机制和立体图像的多维特性使得立体图像的质量评估更具有挑战性.基于人类视觉皮层的交互作用,提出一个多级表示网络用于无参考立体图像质量评价.为了克服缺乏具有主观质量分数的大规模训练数据问题,将图像的主观平均意见分数分配给图像中的所有小图像块.同时,考虑到大量来自同质区域的图像块会混淆网络训练和质量分数预测过程,采用基于方差的阈值指标来过滤部分同质图像块.多级表示网络由初级子网和高级子网两部分组成,在初级子网中,将视差图加入网络构成三通道卷积神经网络,分别提取并交互立体视图和视差图的初级特征;在初级子网的输出端,将特征分别级联得到基于视差的交互式双目特征和无视差交互的单眼特征;高级子网采用二通道卷积神经网络,进一步提取高级融合特征信息,更好地模拟人类视觉系统的信息处理机制.最终,所提出的多级表示网络不仅提取了立体图像的单眼特征,还提取了基于视差/深度信息的双目特征.在公开的LIVE 3D PhaseⅠ和LIVE 3D PhaseⅡ数据库上进行测试,实验结果表明该网络在对称和非对称立体图像数据库上较其他方法均取得了较好的结果,能够与人类的主观感知保持良好的一致性.

摘要： 基于卷积神经网络的立体匹配方法未充分利用图像中各个层级的特征图信息,造成对图像在不适定区域的特征提取能力较差.提出一种融合多尺度与多层级特征的立体匹配方法.通过在双塔结构卷积神经网络模型的前端设计一个池化金字塔层,提取图像的多尺度低层结构特征.在该网络模型的后端融合最后三层网络的高级语义特征来提取图像特征,并对图像特征进行相似性度量后输出视差图.在KITTI 2015数据集上的实验结果表明,与LUO和Anita方法相比,该方法的像素误差精度分别由14.65％、8.30％降至8.02％,且可得到细节信息更好的视差图.

摘要： 星光偏振是研究星际介质磁场的有力工具之一.Heiles源表收集了9286颗恒星的偏振信息,是目前最大的光学波段星光偏振源表,被广泛使用.但该表中恒星的距离参数是以前的测光距离,很不确定.把Heiles源表和Gaia第2次数据释放(DR2)源表进行交叉证认,以位置和星等作为判据,匹配了7613颗恒星,并获得了这些恒星的三角视差距离和误差,超过90％的恒星距离相对误差小于20％.基于新的距离,展示了星光偏振在银河系内的分布并讨论了可能的应用.

摘要： 立体匹配可以看作是有监督的学习任务,通过将大量的左右图像输入到卷积神经网络中进行训练,可以获得性能良好的视差图.但是,当前的网络结构对病态区域的视差估计仍然存在困难.为了解决这个问题,提出了一种空间上下文注意力网络,这个网络可以通过聚合全局上下文信息来提高对病态区域的视差估计准确性.实验结果表明,提出的方法在合成数据集Scene Flow和真实场景数据集KITTI 2015中对病态区域的视差估计得了较好的效果.

摘要： 对著名老年疏散星团M67的成员星进行了两点相关函数分析,讨论了团星的空间分布情况及质量分层现象.结果表明:M67成员星的两点相关函数能很好地用幂律形式来描述,其成员星在空间分布上具有显著的成团性和自相似性.对M67不同光度成员星两点自相关函数的分析表明,亮星相比暗星具有更强的相关强度和更大的相关指数,说明在星团内部出现了明显的空间质量分层现象,亮星比暗星具有更强的成团性和更大的中心聚度.不同光度成员星间两点交叉相关函数的分析进一步表明,不同光度成员星之间并没有表现出绝对的空间质量分层现象,亮星和暗星在空间分布上相互交织、相互渗透.

摘要： 针对传统的Census区域匹配算法过分依赖窗口中心像素信息,导致算法受到噪声干扰时匹配精度降低的问题,提出一种基于改进Census变换的匹配算法.采用局部像素反差值为中心像素选择的评判标准,对传统的Census变换进行改进,增强了窗口像素信息的利用,提高了算法对像素值突变的适应性,使算法有更好的鲁棒性;代价聚合阶段采用引导图滤波算法并结合多尺度聚合模型,增强平坦区域像素间的区分度;采用win-take-all算法选取最优视差值,完成视差计算;采用区域投票策略和中值滤波算法完成视差精化.利用该改进算法对M iddlebury平台提供的标准图像进行实验,实验结果表明该算法较传统Census算法有较好的抗噪能力和立体匹配精度.

摘要： 提出了一种基于视差自相关特征模拟水深的新方法.这种方法利用不同摄站获取的同一物体的两幅图像,在水的折射影响下,造成的视觉上的偏差计算水深,可以得到相关区域三维显示中各点的水深数值.以数码相机所拍摄两张照片为例,实现相关区域水深三维显示.结果表明此算法具有一定的可行性,可以进行更深层次的研究,并应用于浅海、河流等地的资源探测开发.

摘要： 提出了一种基于视差自相关特征模拟水深的新方法。这种方法利用不同摄站获取的同一物体的两幅图像,在水的折射影响下,造成的视觉上的偏差计算水深,可以得到相关区域三维显示中各点的水深数值。以数码相机所拍摄两张照片为例,实现相关区域水深三维显示。结果表明此算法具有一定的可行性,可以进行更深层次的研究,并应用于浅海、河流等地的资源探测开发。

摘要： 视差立体动画是视差立体静态图像的发展,若干幅有规律变化的视差立体静态图像的连续放映即构成视差立体动画.而视差立体动画的生成可以有三种不同的策略:动态∑静态Ⅱ,静态∑动态Ⅱ,和∑Ⅱ均为动态.

摘要： 视差和频差是双眼性立体视觉的两种机制。视差理论认为立体视觉来源于匹配基元的对应水平位置的差异，而频差理论则认为左右图象空间频率的差异导致立体视觉的产生。我们进一步的心理物理实验表明，两者在匹配基元相似性的基础上是一致的。空间频率图 种图象特征比较特殊的视差图对。

摘要： 本文提出了一种基于立体视觉的自然手势识别方法.本文方法有如下特点:(i)无穿戴自然手势交互,在满足平面近似的条件下,可任意扩充手势语义;(ii)模板库小,仅仅需要存储每种手势的正面图像,便于高效匹配;(iii)提出了一种新的立体匹配算法,将手势的视差图简化为平面,用以快速获取手势和手臂的三维信息;(iv)可自动调整相机位置,得到手势的正面图像,用于模板匹配.实验结果表明,本文算法对各种朝向的手势都有着良好的支持,识别率高,强壮性好.

摘要： 利用视觉信息进行障碍检测是全自主移动机器人导航研究的重要内容.现阶段的研究大多集中在提高双目或多目立体视觉的匹配精度以及匹配算法的实时性上.本文以室内环境为研究对象,以机器人在地平面上运动过程中能够实现对障碍的实时可靠检测为研究目的,提出了一种结合立体视觉和地平面变换的障碍检测方法.该方法有如下优点:利用码盘数据求得两帧图像的位置关系,避免了图像序列的运动矢量求解;仅使用一台摄像机,避免了成像设备光电特性的不一致;障碍检测的实时性和鲁棒性好.实验结果表明了该方法的有效性.

摘要： 在计算机视觉中,如果两相机的相对位置及焦距已知,只要我们知道视差就可以获得景物的深度.视差估计一个很重要的问题是立体匹配.传统的方法是,提取特征点、线或边缘等特征后,用块匹配技术或光流匹配技术进行特征点匹配,再用极线约束进行纠正误匹配点.这种方法非常耗资源,而且算法复杂.本文提出一种直接利用极空间的几何约束信息进行匹配,对于误匹配点,用计算简单的灰度相关、梯度相关图像特征进行校正.本文先给出理论可行性,然后详细给出算法过程.实验证明,这种方法能快速计算特征点的匹配和视差.

摘要： 该文介绍了一种利用二维方向搜索的立体匹配算法。该算法同时借助了水平方向图象序列和重直方向图象对的信息，从而消除了仅用一维匹配时无法避免的许多匹配错误。为了真实地检验该算法的有效性，我们已经利用该算法对一组实际的立体图象序列进行测试。所得到的立体视差图我质量有了明显的提高。从而证明了该算法的有效性。

摘要： 本文研究了影响立体图像成像效果的因素，选取了亮度和色度这两个反映图像质量的直观指标，通过实验研究了这两个指标对于立体图像成像效果的影响。实验选取了符合人眼视觉特性的HIS彩色模型，通过把亮度和色度分量分离，以消除相互干扰。本文对于亮度和色度分量分别设计了合成实验，通过主观评价得出亮度是影响立体图像成像效果的重要因素，而色度对于立体效果的贡献很小的重要结论。本文还对各分量数据进行了统计分析，客观地验证了主观评价的实验结果。

摘要： 本文研究了影响立体图像成像效果的因素，选取了亮度和色度这两个反映图像质量的直观指标，通过实验研究了这两个指标对于立体图像成像效果的影响。实验选取了符合人眼视觉特性的HIS彩色模型，通过把亮度和色度分量分离，以消除相互干扰。本文对于亮度和色度分量分别设计了合成实验，通过主观评价得出亮度是影响立体图像成像效果的重要因素，而色度对于立体效果的贡献很小的重要结论。本文还对各分量数据进行了统计分析，客观地验证了主观评价的实验结果。

摘要： 本发明的视差图像显示装置具备：图像获取单元(22)，其获取用于生成立体可视的视差图像的右眼图像和左眼图像；信息量分布计算单元(36)，其计算右眼图像和左眼图像的信息量分布；以及视差图像生成单元(24)，其基于右眼图像和左眼图像的信息量分布从右眼图像和左眼图像生成视差图像。

摘要： 本说明书提供一种视差处理电路和视差处理系统及其方法，应用于人工智能技术领域。视差处理电路包括移位寄存器矩阵、串行WTA电路、并行WTA电路、行向移位寄存器组和视差选择电路，在列周期控制下，移位寄存器矩阵中各列的聚合代价依次移位一列，在移位方向的尾部按列存入新加入列中的聚合代价，串行WTA电路从移位寄存器矩阵中对应列的各个聚合代价与该聚合代价所在第一对角线上的其他聚合代价之中，确定并输出第一对角线上的最小聚合代价，并行WTA电路和行向移位寄存器组配合使用对应记录移位寄存器矩阵中每列对应的最小聚合代价。通过本申请的处理方案，实现了视差处理过程中对行方向和列方向的数据复用，提高了数据匹配视差检验的处理效率。

摘要： 本发明是关于视差确定方法及装置，该方法包括：确定场景的基准边缘二值图像和匹配边缘二值图像；根据存在有效视差的像素点和相应的有效视差确定粗匹配视差图像；根据基准图像中的非边缘像素点和边缘像素点在粗匹配视差图像中的有效视差，确定非边缘像素点和边缘像素点的视差范围；根据视差范围以及基准图像中像素点的灰阶值和匹配图像中像素点的灰阶值计算基准图像中像素点的代价函数的值；确定代价函数的值最小时对应的目标视差，根据基准图像和目标视差生成精匹配视差图像。根据本发明的实施例，缩小了针对部分像素点在匹配图像中移动匹配窗口的视差范围，可以更快地确定整个基准图像中不同像素点的视差。

摘要： 一种视差图像生成设备包括：有效像素确定单元，其用于基于在捕获图像中的每个像素的特征值来确定有效像素；以及有效化单元，其用于使得与捕获图像对应的视差图像中的、与有效像素对应的有效视差附近的非有效视差的视差有效化。

摘要： 本发明的视差图像显示装置具备：图像获取单元(22)，其获取用于生成立体可视的视差图像的右眼图像和左眼图像；信息量分布计算单元(36)，其分别计算右眼图像和左眼图像的信息量分布；以及视差图像生成单元(24)，其基于右眼图像和左眼图像的信息量分布从右眼图像和左眼图像生成视差图像。

摘要： 此视差图像显示装置配备有图像采集单元(22)，所述图像采集单元获取左眼图像以及右眼图像；视差图像显示单元(12)，所述视差图像显示单元具有视差图像显示区(18)，所述视差图像显示区包括显示左眼图像的左眼区(18L)以及显示右眼图像的右眼区(18R)；以及视差图像生成单元(24)，所述视差图像生成单元生成视差图像。视差图像显示区(18)从各对单元区集合(18U)中进行配置，所述单元区集合包括矩形左眼单元区(18UL)以及具有与左眼单元区(18UL)相同形状的右眼单元区(18UR)。视差图像生成单元(24)通过在左眼区(18L)中显示左眼图像并且在右眼区(18R)中显示右眼图像来生成视差图像。

摘要： 本发明提供一种视差面精细建模的双目图像视差计算优化方法，包括：步骤10)将双目图像进行灰度化，得到初始灰度图像；将初始灰度图像进行纹理特征提取，得到新灰度图像；双目图像为极线矫正后的双目图像；步骤20)将新灰度图像转化为二值图像；步骤30)采用NCC视差匹配方法对二值图像进行视差匹配，得到匹配点的坐标和视差；步骤40)根据匹配点的坐标和视差，拟合得到视差面；步骤50)根据视差面确定双目图像的每个像素点的视差搜索范围，采用NCC视差匹配方法对双目图像进行视差匹配，得到视差。本发明的视差面精细建模的双目图像视差计算优化方法，既提供了准确的搜索范围，大幅度提高匹配速率，同时又能保证匹配精度。

摘要： 本发明属于计算机视觉和数字图像处理技术领域，公开了一种基于光场傅里叶视差层的视差重建方法，包括：S1，由光场重构傅里叶视差层；S2，由傅里叶视差层重建视差层图像；S3，基于测度函数确定像素点所在的视差层；S4，融合所有视差层的像素点，获得场景信息的全局视差图。该方法对傅里叶视差层的划分误差存在一定的鲁棒性，能够实现高精度的视差重建，是一种在变换域中解构场景视差层进行视差重建的新方法。

摘要： 本说明书提供一种视差处理电路和视差处理系统及其方法，应用于人工智能技术领域。视差处理电路包括移位寄存器矩阵、串行WTA电路、并行WTA电路、行向移位寄存器组和视差选择电路，在列周期控制下，移位寄存器矩阵中各列的聚合代价依次移位一列，在移位方向的尾部按列存入新加入列中的聚合代价，串行WTA电路从移位寄存器矩阵中对应列的各个聚合代价与该聚合代价所在第一对角线上的其他聚合代价之中，确定并输出第一对角线上的最小聚合代价，并行WTA电路和行向移位寄存器组配合使用对应记录移位寄存器矩阵中每列对应的最小聚合代价。通过本申请的处理方案，实现了视差处理过程中对行方向和列方向的数据复用，提高了数据匹配视差检验的处理效率。

摘要： 公开了一种用于视差估计的系统及用于系统的视差估计的方法。用于视差估计的系统包括：一个或多个特征提取器模块，被配置为从一个或多个输入图像提取一个或多个特征图；以及一个或多个语义信息模块，连接在所述一个或多个特征提取器模块的一个或多个输出处，其中，所述一个或多个语义信息模块被配置为：生成将在下一训练时期被提供给所述一个或多个特征提取器模块用于视差估计的一个或多个前景语义信息。