基于秩空间的二次立体匹配

提出了一种基于秩空间的区域立体匹配算法。首先对立体图像进行秩(rank)变换,将图像从灰度空间变换到秩空间,消除因噪声和两个摄像机参数不一致产生的干扰,再根据自然视频序列每幅图像多数景物景深变化不大的事实,把视差分解为全局视差与局部视差之和,在秩空间进行二次立体匹配:先在最大窗口内估计全局视差,然后在这个最大窗口内采用块匹配方式进行二次匹配求各点的实际视差。该二次立体匹配算法有效地消除了误匹配,提高正确匹配率。实验结果证明,提出的算法优于传统的基于区域的立体匹配方法。

一种低信噪比下正弦波频率估计方法

为了解决低信噪比下正弦波频率估计误差大的问题,提出了一种新的正弦波频率估计方法。算法基于最大似然估计准则,推导了概率密度函数。此参数决定了观测信号模值与相位,保留了可以准确估计出采样点较少的正弦波频率的优点,同时把传统的Kay算法进一步的改进,得到相位差噪声矢量协方差矩阵,同时得到了修正权值矩阵。测试结果可知,正弦波频率估计在低信噪比下可以取得更好效果,具有较强的实用价值。