基于视差范围估计和改进代价的半全局匹配

针对传统半全局算法对视差范围内未知场景通常人为地设定一个视差范围造成计算资源浪费,同时利用传统Census变换进行代价计算限制视差精度的不足,提出了基于视差范围估计和改进代价的半全局匹配算法。首先,采用多种特征算子同时提取图像对的特征点,通过快速最近邻搜索进行特征点匹配,利用立体匹配的约束条件筛选匹配点,计算匹配点对的视差值,估计视差范围;然后,在此基础上,分别对图像的亮度、梯度和边缘信息进行Census变换,构建新的代价计算函数。实验结果表明,与传统算法相比,改进算法的平均误匹配率降低了6.37%,计算时间缩短了95%以上。

一种深度相机与双目视觉结合的视差估计技术

对于双目视觉立体匹配算法,先验的视差范围估计是影响算法匹配效果和运行时间的重要因素。在双目视觉系统的实际应用中,匹配视图之间的视差范围通常随场景的变化而不断改变,因此需要对视图间的视差范围进行有效的自动估计。针对此问题,开发了一种双模相机,可分时采集场景的灰度图像和深度图像,该深度图像与灰度图像有相同的空间分辨力。在双目视图匹配过程中,通过引入深度图的信息,可约束每一个待匹配像素的视差范围。对于实验室内采集的普通视图对,本文方法相较以视图间视差最大、最小值为约束的方法,匹配速度提高3倍以上,匹配误差减少2%,有效提高了匹配的可靠性和普适性。

3-D视频的视差优化调整方法

随着立体显示技术的发展,3-D视频越来越受到关注。3-D视频的内容通常是为特定的观看条件制作的,当实际观看条件改变时,不合理的视差范围不但会影响立体效果,还会使人产生头晕、不适感。为了保证3-D视频的最佳观看效果,该文提出了一种3-D视频的视差优化调整方法。该方法首先提出视觉舒适区准则,根据给定的显示屏和观看距离计算视差舒适范围,采用匹配代价搜索和图像细分快速估计3-D视频图像对的视差范围,将原视差范围通过分段线性变换方法映射到视差舒适范围,并利用新的视差范围绘制出虚拟视图。该方法使给定的3-D视频能够适用于各种观看条件,在增强其立体效果的同时,不引起眼睛疲劳、头晕现象,并且用户可以根据个人偏好自主调节立体效果,以达到最佳观看效果。实验结果表明该方法实用有效。