一种基于MPEG-2的立体视频编码中的视差匹配快速算法

高效、快速的视差匹配是立体视频处理中的一项关键技术。本文在分析立体图象序列的视差矢量与运动矢 量之间的相关性的基础上,提出一种基于MPEG-2的立体视频编码中的视差匹配快速算法。实验结果表明,与全搜 索法相比,在保证重建图象质量的前提下,快速算法能显著降低视差估计的计算复杂度。

基于立体摄像几何特性的视差匹配快速算法

提出了一种基于立体摄像系统几何特性的视差匹配快速算法，根据视差的方向性和均匀性，采用方向－有限搜索以及抽样模板，迅速准确地搜索视差．与完全搜索算法相比，在保持重建图像质量的前提下，可大幅度降低计算复杂度．

立体图像视差匹配算法设计与实现

立体图像压缩的关键问题集中在视差匹配的准确程度,因此,好的立体图像视差匹配算法在立体图像的应用中起着至关重要的作用。本文提出的立体图像视差匹配算法在降低运算复杂度,减少运算时间的基础上,保证了图像信噪比不受影响,实现了图像准确重建。

一种基于彩色分割的改进DSM视差匹配算法

提出了一种改进的视差匹配算法。采用基于图像彩色分割的自适应权重方法,提高了DSM算法中像素点显著性估计的准确度,降低了视差匹配的误匹配率;并利用同一彩色区域的像素视差的相关性,缩小了视差匹配的搜索范围,减少了视差匹配的运算量。使用Middlebury网站的标准测试图像对文中的视差匹配算法进行了评估,实验结果表明,提出的视差匹配算法与DSM算法相比,降低了误匹配率,并且提高了运算速度。

基于价值函数的立体视差匹配误差分析与校正的研究

本文提出立体视觉视差匹配误差检测与校正的新算法。算法不仅能识别视差数据中所有匹配误差并根据形状表示的连续性对其检测与校正,而且能有效地自动定量计算此类匹配算法的各种性能。文中所给出的实验结果证明算法对立体视觉匹配的研究是十分有用的。

立体视频编码中的目标分割与立体匹配算法

视频目标分割与立体匹配是目标基立体视频编码中的核心技术.首先在单通道视频目标分割的基础上提出一种轮廓跟踪匹配算法,以提取立体视频目标对,然后提出一种基于目标的视差估计算法.它以具有特征信息的像素为匹配基元,结合视差匹配约束进行视差估计,克服了传统块匹配算法视差场不连续、视差精度差的缺点,可以获得较为精确和平滑的视差场.

均值偏移的多视点视差估计新方法

针对多视点视频编码视差估计计算量大的特点,提出一种基于均值偏移的多视点视差估计方法。在时空域上,分析了视差矢量和运动矢量的相关性,计算了预测视差矢量,确定了视差匹配的初始搜索位置。将该位置作为均值偏移迭代计算的初值,在参考帧中完成宏块的最佳匹配。通过实验表明:新方法与全搜索算法相比,在率失真性能降低甚微的情况下编码时间降低了94%以上;和快速搜索算法相比,新方法编码时间降低10%以上。

基于冗余离散小波变换的立体图像视差估计

为提高立体图像视差估计的准确度及效率,从图像特征点入手,结合DT(delaunay triangle)网格技术,提出基于冗余离散小波变换的立体图像视差估计法.对参考图像进行冗余离散小波变换后,根据其平移不变性和各级子带大小相同的特点,通过各级高频子带相乘、叠加,再取相应阈值,得到参考图像特征点,并形成DT网格;以特征点为中心在目标图像中进行视差估计,得到各特征点的视差矢量,再结合仿射变换得到三角形内部各点的视差矢量,从而形成浓密的视差图.实验结果表明,根据视差图重建的目标图像PSNR值要高于传统的SAD块匹配法和Canny特征点法5～10,db;对于CIF格式的立体图像,算法在Matlab 7.0下时间消耗为15,s.该算法在视差估计准确度和运算速度上具有较好性能,可应用于立体图像处理领域.

基于冗余小波变换的立体图像视差估计

通过分析目前立体视差估计方法的不足,提出一种基于冗余小波变换的视差估计新算法。首先对参考图像进行冗余小波变换,提取特征点,形成DT(Delaunay Triangle)网格,然后根据三角形特征点在目标图像中进行视差估计,最后通过仿射变换形成浓密视差图。实验表明该算法能有效获得视差矢量,视差匹配后能得到良好的重建图像。

冗余离散小波变换立体视差估计及DSP实现

立体图像技术将是未来多媒体发展的重点方向,其中视差估计是立体图像处理的关键,针对目前视差估计方法的不足,提出了一种基于冗余离散小波变换的视差估计算法。首先对参考图像进行冗余小波变换,提取特征点,然后根据特征点在目标图像进行视差估计。实验表明该算法能有效获得视差矢量,视差匹配后能得到良好的重建图像。同时在TI公司的多媒体器件DM642上进行了实验。结果表明,提出的设计方案具有实时可行性,并较有效地减少了运算复杂性。

结合Kalman滤波和均值偏移的多视点视差估计

针对多视点视频编码中视差估计运算量大的问题,提出一种用Kalman滤波器预测运动矢量和Mean Shift算法视差匹配的视差估计方法。对宏块的运动模型建立Kalman滤波器,预测了宏块的运动矢量。分析视差矢量和运动矢量的几何关系进而确定宏块预测视差矢量。计算得到的预测视差矢量为下一步的视差匹配提供了初始搜索位置,用Mean Shift迭代计算完成宏块的最佳视差匹配。实验表明,该方法和全搜索方法相比,在率失真性能几乎不变的情况下编码时间减少了93%以上。与其他方法相比,率失真性能和编码效率获得提高。

基于视差和SIFT的双目视觉移动目标识别和追踪的研究

开展基于视差和尺度不变特征变换(SIFT)的双目视觉移动目标识别和追踪的研究。首先采用基于梯度的立体匹配算法得到较准确的左右视图视差映射,其次通过视差映射提高基于SIFT特征的左右视图运动目标的匹配精度,最后利用视差映射和区域增长的方法相结合分别在左右视图完成运动目标的追踪。实验结果表明,基于视差信息和SIFT的双目视觉移动目标识别与追踪算法具有很好的准确性,能够在连续视频中完成左右视场中对同一物体的追踪。

快速分形立体视频编码系统的设计

提出了一种基于分形视频编码的快速立体视频编码算法。首先,对传统分形视频编码方法进行了改进:采用基于DCT变换的方式对I帧图像进行编码,同时采用树状划分方法对非I帧图像进行块匹配。在立体视频编码中以左通道为基本层,右通道为增强层;左通道采用单独的运动补偿预测方式(MCP)进行编码,右通道采用MCP加视差补偿预测方式(DCP)进行编码。在进行DCP编码方式时,充分利用立体平行摄像结构中的偏振性和方向性简化DCP搜索方式,由此提出了一种快速搜索算法。实验结果表明,在保证峰值信噪比(PSNR)和压缩比(CR)基本不变的前提下,本文所提出的快速编码算法能够将运算复杂度降低为全搜索算法的0.028～0.029倍,增强了立体视频编码的实用性。

基于数字测量技术的桥梁监测及预警系统

为了弥补传统测量手段在监测桥梁整体变形和长期实时监测的不足,克服基于单目视觉的数字摄影技术无法监测桥梁三维变形的缺陷,提出图像匹配-时间基线视差法。在适当位置布设观测站,架设数码相机,在距离数码相机不远处布设参考点组成参考平面,使得参考平面与摄影方向垂直,在桥梁上布设观测点。根据图像匹配-时间基线视差法求得变形点在物平面上的二维变形值,再利用三维变形监测原理将物平面上的水平变形分解到沿桥梁方向和垂直于桥梁方向,从而求得桥梁的三维变形。结果表明:桥梁变形点的监测精度在物平面上的X方向上为0.72 mm,在Z方向上为1.16 mm,能够满足变形监测的精度要求。凤凰山路桥在X,Y,Z以及综合方向上都表现出较好的弹性,且最大的正负挠度的绝对值之和为7.57 mm≈(1/8)×(L/1000)(桥梁挠度的容许变形),桥梁的健康状态良好。桥梁监测及预警系统能够实现数据获取、传输、存储、处理,以及结果展示一体化,且变形曲线图能够直观展示桥梁结构的变形走向,有效的预警潜在的危险。