金字塔光流三维运动估计与深度重建直接方法

针对基于图像序列光流的三维运动估计与深度重建问题,提出一种基于图像金字塔光流的三维运动估计与深度重建直接方法。首先根据光流计算亮度守恒假设和像素点光流与三维空间点运动的对应关系推导出基于图像亮度的三维运动守恒假设;然后借鉴变分原理,通过设计基于L1模型的鲁棒数据项以及图像与运动联合控制的平滑项构造基于变分光流的三维运动估计能量函数;为了应对图像序列中包含的大位移运动及运动遮挡问题,采用图像金字塔分层策略设计三维运动估计模型;最后根据图像三维运动估计结果重建图像中运动物体或场景的深度信息。实验表明,该方法能够较好地应对图像序列中光照变化、多目标大位移运动以及运动遮挡等情况,具有较高的三维运动估计与深度重建精度和较好的鲁棒性。

基于ADCensus的改进半全局匹配方法

考虑到AD相似性测度对灰度信息及纹理丰富的区域的优势和Census变换对图像辐射差异具有鲁棒性的优势,将AD和Census算法融合替代单一匹配代价来改进半全局密集匹配算法,可有效提高算法的匹配精度和抗干扰性。同时用金字塔分层匹配策略来约束视差的搜索范围,实验结果表明,该方法在保证匹配精度的同时,减少内存消耗和运行时间,适用于无人机影像的密集匹配。