基于色彩相似度的自适应立体匹配

提出了一种结合权值矩阵和相似性系数矩阵构造的区域匹配方法。该方法首先运用色彩相似性和距离临近性对窗内的每一点相对于待匹配点的自适应权值进行分配,得到一个权值矩阵,为了提高在视差不连续区域的匹配精度,使用了边界点矩阵来降低相对应点的权值。然后在RGB色彩空间中根据待匹配点和对应点的匹配窗内的每一点的颜色绝对差值和来自适应分配相似性系数矩阵。最后利用上述方法对Middlebury网站上提供的四幅立体图像对Tsukuba、Venus、Teddy和Cones进行了实验,总体正确率分别达到了91.82%、96.19%、76.6%和86.9%。

成像系统中的图像畸变校正技术

针对成像系统中图像畸变对测量精度的影响，提出了基于Zernike矢量多项式的图像畸变校正方法。将基准图与畸变图中标记点的坐标用相同的归一化方法在单位圆内进行归一化，运用Zernike矢量多项式拟合基准图与畸变图的映射关系，利用得到的映射关系对畸变图进行校正并插值，得到校正图。然后对校正效果进行了评价，并与基于Matlab的相机标定工具箱方法进行了比较。实验结果表明：对径向畸变，Zernike矢量多项式方法与后者相比，均方根（RMS）误差减少近50％；对梯形畸变，Zernike矢量多项式校正方法可使RMS误差减少至10^-3量级。

用方形区域内的标准正交多项式重构波前

提供了一种方形区域上归一化Zernike正交基的生成方法。它采用线性无关组Gram-Schimdt正交组构造方法,根据线性代数内积、欧氏空间及其正交性和范数的相关概念,对标准Zernike多项式进行正交处理,得到了一组新的正交多项式——Z-square多项式。采用该正交基实现了方形区域内波前模式的拟合,它不仅可由Z-square模式的集合直接对波前进行表示,而且也可以通过线性反变换,将Z-square多项式表示成标准的Zernike模式的线性组合,使被分解的波前模式与像差之间有明确的对应关系。实验表明,它不仅可以对透镜设计中的波前像差函数进行有效的拟合,而且也能对Hartmann-Shack波前传感器测试得到的实际相位数据进行拟合。