一种YUV颜色空间下的多视差图偏色校正方法

在多幅视差图中选取一副颜色接近真实的图像作为标准图,然后将该标准视差图和偏色视差图分别进行从RGB到YUV的颜色空间转换,计算偏色视差图在YUV颜色空间下的3个颜色校正系数K,得到YUV颜色空间下待校正偏色图像的真实颜色灰度值,最后将得到的颜色灰度值从YUV转换到RGB颜色空间,从而实现任意多幅偏色视差图的校正。实验研究表明,本方法可以实现任意多路偏色程度在15%以内的偏色校正,校正效果较好,从而能改善自由立体显示器的显示质量。

Hopfield网络在视差空间上的立体匹配求解

由于边界区域的匹配精度是立体匹配问题的瓶颈,这里采用一种基于特征的匹配算法来重点研究场景中边界区域的匹配.首先针对立体匹配问题,提出一种基于RBF的边界提取算法,使得边界区域成为待匹配的像素点.研究像素点匹配需要满足的约束,构建相应的能量方程,接着采用Hopfield网络对能量函数进行优化来获得问题的求解.由于针对的是整个边界区域,直接将特征点输入网络会导致神经元数目过多、复杂度过高.为了降低算法复杂度,提出从视差空间上来构造网络模型.最后通过大量实验来验证算法的性能,包括标准图片、噪声图片与真实的场景图片.实验证明新算法能大大提高边界区域精度,克服了立体匹配的瓶颈,明显提高了整体区域精度,算法有很强的鲁棒性和实用性,即使在复杂情况下也能取得较好的效果.

基于MPI的匹配方体并行计算研究

双目立体视觉的匹配方体计算过程可以进行SIMD类型的并行计算,基于MPI通信环境将视差值的计算任务分配到不同的计算节点上,然后将各节点计算所获得的DSI图像汇集在根节点上,最终通过数据规整快速获得所需的匹配方体。同时建立了该并行算法基于处理器时钟周期的相对精确的计算时间复杂度模型,用于分析不同计算平台上的性能。由于计算过程中数据相关性较低,因此在基于MPI与Myrinet网络的Linux集群计算平台上获得了较好的加速比。

基于控制点的分层双向动态规划立体匹配算法

提出一种基于控制点的分层双向动态规划立体匹配算法.首先,利用改进Volum etric迭代算法获取具有高可靠度的控制点,将其作为具有正确视差的匹配点.其次,在高可靠度控制点的指导下,利用分层双向动态规划算法在DSI(d isparity-space im age)视差空间图中进行初匹配,进而在Delta DSI(delta d isparity-space im age)视差变化空间图中进行精匹配,从而获取高密度视差图.实验结果表明,该算法不仅可以改善传统直接动态规划立体匹配算法产生的带状条纹瑕疵,而且计算速度较快,匹配结果也优于传统动态规划的匹配结果.*

基于地面控制点的迭代动态规划立体匹配算法

提出一种基于地面控制点的迭代动态规划立体匹配算法。该算法首先利用左右图像对的颜色信息以及梯度信息计算视差空间图像,并得到左右视差图;然后运用左右一致性以及可信度约束得到地面控制点,并将地面控制点的约束信息填充到视差空间图像相应的列中;最后基于更新后的视差空间图像,利用迭代动态规划算法计算得到最终视差图。选用了一些标准图像对进行测试,实验结果表明该算法具有很好的性能。

人眼立体视觉空间与虚拟三维空间的几何映射关系理论分析

虚拟三维空间是现实世界的数字化三维空间,而人眼立体视觉空间则是人眼视觉系统对于现实世界或虚拟世界所形成的三维立体构象。传统上人眼直接观察现实世界,确立了人眼立体视觉空间与现实世界之间的几何对应关系。而人眼立体视觉空间与虚拟三维空间是否也存在对应的几何关系?以人眼立体视觉和虚拟三维场景为研究对象,根据双目视差原理,论述了人眼立体视觉的几何模型及视觉三维模型的表示形式。通过分析虚拟空间三维点元、屏幕视差及网膜视差等三者之间的内在几何关系,利用矩阵代数建立了虚拟空间与视觉空间之间的几何映射关系。这一映射关系表明视觉三维模型与虚拟三维模型之间存在一一对应关系,也反映了人眼视觉系统在虚拟空间中的可测量性质。本文创新性之处在于得到了视觉三维模型的完整表示,突破了传统上立体显示的定性感知,提供了定量分析的基础。这一工作对于在虚拟空间中的立体体验、虚拟交互以及立体测量等实践活动具有一定理论参考价值。

用于交通事故勘察的增强消息传递立体匹配

交通事故现场的勘察取证要求还原某时刻的真实场景,这可以通过双目立体视觉技术实现。针对其核心过程—双目立体匹配,研究常用的层次式置信度传播算法并提出一种改进方法。方法包含两个模块,层内优化模块与相邻层代价传递模块,通过在层内和层间增强消息传递的影响估计未匹配点的视差和纠正错误视差,以达到提高优化能力的目的。实验结果表明,改进方法的优化能力得到了提高,为交通事故现场勘察等应用场景建立更加准确完整的三维模型提供了借鉴。

分层正交动态规划立体匹配算法

提出一种分层正交动态规划立体匹配算法.首先利用正交动态规划算法在低分辨率图像的DSI(disparity-space image)视差空间图中进行初匹配,然后在Delta DSI(delta disparity-space image)视差变化空间图中进行精匹配,从而获得高分辨率图像的视差图.实验结果表明,该算法不仅可以改善传统动态规划算法产生的带状条纹瑕疵,而且匹配率高、速度快、应用范围广.

直线约束和不同相机间距的立体图像克隆算法

为了满足用户处理3D图像的需求,本文提出一种基于直线约束和不同相机间距的立体图像克隆算法,将源立体图像的指定区域通过迭代调整的方式精确克隆到目标立体图像中.首先采用一种轮廓线确定的方法来调整用户绘制的轮廓,然后提出一种基于相机间距和视差的缩放因子,并利用透视缩放函数、直线约束函数、视差约束函数和位置固定函数来调整源立体图像指定区域的大小,以保证精确克隆后立体图像视差的一致,且不发生结构失真.实验结果表明,所提算法能够对不同相机拍摄的立体图像进行精确克隆,显示效果更佳.

基于视差空间图的立体图像质量客观评价方法

立体图像质量评价是评价立体视频系统性能的有效途径,而如何利用人类视觉特性对立体图像质量进行有效评价是目前的研究难点。本文提出了一种基于视差空间图(DSI)的立体图像质量客观评价方法。首先,分别构造原始立体图像和失真立体图像的DSI图;然后,通过三维离散余弦变换(3D-DCT)提取出反映图像质量和深度感知的特征信息,并采用主成分分析(PCA)进行特征降维,形成立体图像特征信息;最后,通过支持向量回归(SVR)建立立体图像特征与主观评价值的关系,从而预测得到立体图像质量的客观评价值。实验表明,对于对称立体图像库,Pearson线性相关系数(PLCC)和Spearman等级相关系数(SROCC)值均达到0.94以上;对于非对称立体图像库,PLCC和SROCC值分别达到0.94和0.91以上。结果表明,本文方法能够很好地预测人眼对立体图像的主观感知。

基于YCbCr光场数据的视差重建算法

在光场计算成像中,场景深度重建问题被转化为视差重建问题。通过引入YCbCr颜色空间光场数据实现了基于光场数据单体化的高效视差重建。在Y通道进行区域匹配可避免RGB三通道匹配的冗余计算,进而提高了匹配效率。在Cb、Cr通道进行单体化可实现单体边缘去遮挡和内部视差一致性约束,解决了遮挡区域和平滑区域的误匹配问题。Cb、Cr色度信息为单体化提供了有效聚类信息,将区域生长和二分法相结合实现了单体的精准分割。在单体边缘处,根据单体边缘选取匹配窗口的形状和可见视点,避免了边缘遮挡误匹配的出现。在单体内部中,基于视差一致性先验实现了视差图的优化。模拟数据实验和实际数据实验的结果表明,所提方法在纹理、遮挡和平滑区域均能实现精确重建,对遮挡区域的视差重建具有很强的鲁棒性。