导读:本文包含了半全局立体匹配论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:半全局立体匹配,AD-Census变换,匹配代价,动态交叉域
半全局立体匹配论文文献综述
朱荣华,葛广英,张广世,申哲,孙群[1]（2019）在《基于Census变换和多扫描线优化的半全局立体匹配算法》一文中研究指出为了解决局部匹配算法误匹配率高的问题,提出一种基于AD-Census变换和多扫描线优化的半全局匹配算法。首先,通过绝对差AD算法与Census变换相结合作为相似性度量函数计算初始匹配代价,并构建动态交叉域聚合匹配代价;然后在代价聚合计算阶段,将一维动态规划的代价聚合推广到多扫描线优化,利用上下左右四个方向逐次扫描进行匹配代价聚合的计算,并引入正则化约束以确保匹配代价聚合的一致性,大大减少初始代价中的匹配异常点;最后,运用简单高效的胜者为王策略选出像素点在代价聚合最小时对应的视差,并在视差细化阶段,采用左右一致性检测和抛物线拟合方法进行后续处理以提高立体匹配的正确率。实验结果证明,该算法可获得高匹配率的视差图并且耗时较少。(本文来源于《光电子·激光》期刊2019年09期）
肖进胜,田红,邹文涛,匡雨丽,谢红刚[2]（2018）在《基于斜平面平滑优化的半全局立体匹配》一文中研究指出基于斜平面平滑的半全局匹配算法虽然能很好地处理深度不连续区域,减少视差断裂现象,具有很好的视差平滑效果.但此方法计算量大,并且若输入的左右图像对不是理想校正的,最终得到的视差图中可能会出现黑色小方块.针对上述问题,本文提出了一种基于斜平面平滑优化的双目立体视觉算法,优化了视差斜平面拟合过程,提高了斜平面平滑的运算速度;另,通过对初始视差图中无效的视差值进行临近插值填充,很好地解决了视差图中的方块现象;同时考虑到同一分割块内的像素梯度值应比较接近,对图像分割时用到的能量函数增加梯度项,使分割区域更加合理.实验结果表明,本文算法能取得更好的视差图,主观效果得到改善,运算速度提高约40%.(本文来源于《电子学报》期刊2018年08期）
石立[3]（2018）在《双目视觉中的半全局立体匹配算法研究》一文中研究指出立体视觉,是计算机视觉研究最广泛的领域之一,被广泛应用于自动驾驶、叁维重建、障碍检测等领域。立体视觉通过左右相机获得同一场景不同视角的图片,然后通过计算获得场景的深度信息。其中立体匹配就是从左右图片计算对应点水平偏差的过程,但由于光照、遮蔽、纹理等因素的影响,立体匹配本身有很大挑战,也成了立体视觉系统中最核心和困难的部分。在实际应用中,在保证精度的情况下,立体匹配算法的耗时是实时系统的关键。而对于立体匹配算法而言,半全局算法因为算法自身在精度和耗时方面的平衡,得到了广泛的应用。基于半全局算法,我们对其进行了改进和优化,具体的成果如下:1)提出了一种基于梯度变化的半全局算法。Census变化是一种匹配代价计算方法,它对光照变化的鲁棒性和不错的匹配效果使它得到了广泛的应用。为了提高算法的效率,减轻算法的计算量,计算代价时只计算若干个方向的像素点,并通过梯度变化构建出新的代价模型,通过求解代价模型的汉明距离获得代价值。算法在保证精度基本不变的情况下,大大减少了计算量,且易于进行并行处理,提高了效率。2)提出了一种基于视频序列的半全局算法。以往的算法大部分都是针对静态图片进行处理,但是对于立体视频而言,可以利用帧间相关性优化算法。通过帧间信息提出了动态视差范围和时间方向路径,前者利用前一帧的视差值减少了当前帧的搜索范围,并对异常点进行处理。后者利用帧间信息在代价累积过程中构建了时间方向的路径。动态视差范围在损失较小精度的情况下,明显地减少了算法计算量。而时间方向路径则在消耗计算量不大的情况下,增加了算法的精度。特别是当算法的计算资源有限,对累积代价的路径数量有要求的时候,时间方向路径的优势更加明显。(本文来源于《南京大学》期刊2018-05-20）
曹晓倩,孙连山,李健[4]（2018）在《斜面参数优化全局立体匹配算法研究》一文中研究指出针对现有立体匹配算法在非平行平面区域匹配中出现"阶梯效应"的问题,提出一种斜面参数优化的全局立体匹配算法。该算法用斜面参数替代视差值作为全局匹配算法的优化变量,并结合粒子滤波思想实现斜面参数的(近似)连续取值及能量函数的连续域全局优化,理论上可以同时消除传统匹配算法中视差离散取值及视差一致性约束带来的影响,从根本上消除"阶梯效应"。针对典型非平行平面测试图像对的实验结果表明,该算法在有效消除"阶梯效应"的同时降低了误匹配率。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2018年17期）
冯彬彬[5]（2017）在《实时半全局立体匹配算法研究》一文中研究指出双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支,其特点是能够获取场景叁维深度信息,在机器人导航、无人车障碍检测等领域有重要的应用价值。立体匹配是双目立体视觉技术的关键问题,立体匹配的效果决定了双目立体视觉系统能否投入应用。目前,立体匹配算法还存在精确性和实时性难以同时满足的矛盾。本文研究内容为在保证立体匹配算法精确性的前提怎样下提高立体匹配算法计算效率和实时性问题。主要内容如下:传统Census变换方法依赖变换窗口中心像素点,当窗口中心像素点受到噪声干扰时将会得到错误的变换结果。针对此问题,作者提出一种基于中值滤波的Census变换方法,该算法相比于传统Census变换方法改进之处在于引入一个中值滤波窗口,以该滤波窗口的中值代替原变换窗口的中心值。改进后的算法在窗口中心像素点受到噪声干扰时,通过中值滤波过程可有效去除该噪声点,提高了算法的抗噪声干扰能力。通过对传统半全局立体匹配算法(Semmi Global Matching,SGM)原理的分析,针对原算法中惩罚因子难以设置的问题,提出一种自适应惩罚因子设定方法。该算法根据场景中区域信息的变化动态调整惩罚因子,能够有效降低算法的匹配错误率。针对嵌入式硬件平台,在传统SGM算法的基础上,对算法结构进行调整和优化,设计了适用于FPGA硬件环境的SGM匹配算法,该算法遵循Pipeline处理机制,像素点运行于流处理状态下,能够达到良好的实时性。将自适应惩罚因子设定方法和SGM算法结构优化方法进行综合,提出一种实时半全局立体匹配算法(Real-Time Semi Global Matching,RT-SGM),该算法相比于传统SGM算法,降低了对硬件资源的需求,且算法实时性有较大提升,适合应用于资源受限并且对实时性要求较高的实时嵌入式系统中。采用Vivado HLS平台开发本文提出的RT-SGM算法,设计了适用于HLS综合的立体匹配算法流程和结构,并进行了算法仿真。在FPGA硬件平台对RT-SGM算法进行实验验证,对算法的准确性和实时性进行比较研究。实验结果表明本文提出的RT-SGM算法在实时性与资源占用方面都优于传统SGM算法,并且还具有良好的准确性,适合于嵌入式实时应用。(本文来源于《福州大学》期刊2017-03-01）
葛忠孝,邢帅,夏琴,王栋,侯晓芬[6]（2016）在《基于树形结构的半全局立体匹配算法》一文中研究指出半全局匹配算法中匹配代价的计算不能完全利用待匹配点周围的像素,在影像纹理相似区域会造成误匹配现象。针对该问题,提出一种加入2种树形结构的半全局匹配算法。研究代价函数聚合路径方向对匹配结果的影响,将2种不同的树形结构加入到半全局匹配代价函数中,利用动态规划原理计算新的匹配代价,并从4条路径进行匹配代价的聚合,在视差最大允许范围内求解聚合后的匹配代价,查找出使匹配代价最小的视差作为待匹配点的视差值。实验结果表明,该算法在计算匹配代价时,克服了半全局匹配算法不能充分利用影像像素的问题,结合树形结构的特点可实现对待匹配点周围像素的完全利用,比原有算法具有更高的匹配精度,且将匹配代价聚合的路径由16条减至4条,执行效率提高2倍以上。(本文来源于《计算机工程》期刊2016年08期）
王昭娜,赵西安,燕青浩,胡海燕[7]（2015）在《一种基于置信传播的全局立体匹配算法》一文中研究指出针对局部立体匹配算法匹配速度慢、误匹配率高,对遮挡区、无纹理区较敏感等特点,提出了一种基于置信传播的全局立体匹配算法.通过距离变换算法优化消息计算,双边图技术进行消息迭代更新,使用分块更新的多尺度置信传播,在不影响计算精确度的情况下降低了消息更新的时间复杂度.最后通过左右一致性检测实现遮挡检测并进行遮挡填充,对于遮挡剔除之后产生的水平条纹进行了中值滤波处理.实验结果表明,改进的置信传播算法在速度上具有明显的优势,同时也获得了良好的视差图效果.(本文来源于《北京建筑大学学报》期刊2015年04期）
刘小伟[8]（2015）在《全局立体匹配快速算法研究》一文中研究指出双目立体视觉是计算机视觉研究的重要领域之一,其已经广泛的应用于机器人的自护导航、车辆的无人驾驶、叁维重建与叁维扫描、目标追踪等众多领域。而立体匹配技术是整个双目立体视觉系统的核心,立体匹配的精度与速度直接影响着整个双目立体视觉系统的精度与速度。随着双目立体视觉系统的发展,实时的高精度双目立体视觉系统的需求变得十分的迫切,而借助于硬件加速只能在一定程度上提升速度,并且许多高精度算法加速以后仍然达不到实时性要求,因此对快速的高精度立体匹配算法研究具有十分重要的意义。立体匹配主要包括匹配代价计算、匹配代价聚合、视差优化、视差精细化四个步骤。根据是否有视差优化分为局部算法和全局算法。局部算法没有视差优化,匹配精度低、处理速度快,部分改进算法仍然满足不了精度要求高的领域,有些时间耗费超过了全局算法;基于马尔科夫随机场进行了视差优化的全局算法,精度较高、速度却十分慢。最近,自适应随机游走被引入到视差优化中,其可以有效解决基于马尔科夫随机场进行视差优化的全局算法速度慢的问题。Census变换可以将原始的匹配图像变成二进制图像,比较适合计算机处理,能够加速计算过程,同时能处理由于光照变化以及噪声带来的误匹配问题,但是Census变换引起的相似纹理误匹配问题,本文针对这个问题提出了一种改进的Census变换——基于等腰叁角形的Census变换(Census Transform based Equicrural Triangle,简称ETCensus)。因此,本文结合了自适应随机游走以及改进后的ETCensus变换加速视差计算过程。视差精细化是立体匹配的最后一步,其独立于前叁步。中值滤波是目前常用的视差精细化技术,但是其不能校正视差图并且容易把视差不连续处的不可靠点扩散到周围像素点,针对此问题本文提出了一种基于小波多尺度边缘检测的联合双边滤波的视差精细化处理技术,简称WEJBF(Joint Bilateral Fiter Based on Wavelet Multi-scale Edge Detection)。最终,本文结合所研究内容,提出了一种基于ETCensus与WEJBF改进的快速全局立体匹配算法,提高速度的同时进一步提高精度,主要的研究内容及成果如下:(1)双目立体视觉系统与立体匹配技术研究这一部分是整个双目立体视觉的理论基础,主要分析了摄像机的成像原理以及双目立体视觉的原理,并且对整个双目立体视觉系统模块进行了大致的分析。另外,对整个立体匹配的原理以及步骤进行了详细的研究,并且对目前的流行的立体匹配算法进行了分析比较,总结出其优缺点。(2)基于ETCensus与WEJBF改进的匹配算法在使用了自适应随机游走加速视差优化的基础上,融入改进的ETCensus变换和基于小波边缘检测的联合双边滤波(WEJBF)。解决了 Census变换存在的相似纹理误匹配问题也能进行有效处理同时克服了中值滤波不能校正视差图以及容易把视差不连续处的不可靠点扩散到周围像素点的问题。(3)测试平台的验证通过实验数据与目前的国际公认的Middlebury以及KITTI测试平台的算法的综合性能的比较,验证了提出的算法的有效性,其在匹配精度以及匹配速度的综合变现较好,尤其是在室外场景的多干扰环境下的图像,适合发展实时的高精度双目立体视觉系统。(本文来源于《东北大学》期刊2015-06-01）
张梅梅[9]（2014）在《基于全局立体匹配算法的熔池表面叁维形貌的重建》一文中研究指出目前，焊接产品的制造已逐步走向自动化、智能化，随着机器人焊接的推广使用，对精确控制焊接熔透状态提出了很高的要求。传统的手工焊接过程中，熟练的焊工用肉眼观察熔池的表面形貌，根据获取的熔透状态信息调整焊接参数，因此可以使用视觉传感器来代替人眼获得熔池表面形貌信息以控制焊接参数。本文针对脉冲熔化极气体保护焊（P-GMAW）熔池表面，采用基于双棱镜的单摄像机立体视觉系统，实现了Q235对接打底焊的脉冲基值期间的熔池表面形貌叁维建模。本文搭建了一套双棱镜单摄像机被动立体视觉系统，选用合适的窄带滤光片与减光片组成滤光系统以减弱弧光的干扰，以双目立体视觉测量原理为出发点，分析了系统标定原理，采用黑白棋盘式靶标对系统进行了标定，得到了左右虚拟摄像机的内外参数和相对位置关系。为了提高标定精度，对立体图像对进行了极线校正。采用两种全局立体匹配算法实现了熔池立体图像对的匹配，即基于固定空间置信传播的立体匹配算法和基于种子空间生长法的立体匹配算法。文中阐述了通过基于固定空间置信传播算法和基于种子空间生长算法两种方法重建全熔透状态的P-GMAW打底焊熔池表面叁维形貌的过程，给出了每种方法的重建结果，比较发现后者算法重建结果较好。因此采用标定模板图像对双棱镜单摄像机系统重建精度进行了分析验证，最大重建误差为0.10714mm，误差较小，说明了系统的可靠性。最后采用基于种子空间生长算法对不同熔透状态下的熔池图像对进行了重建，并分析得出从未熔透到过熔透，熔深变化率和最大熔深依次变大。(本文来源于《河北科技大学》期刊2014-05-22）
宁晓斐[10]（2014）在《双目立体视觉中半全局立体匹配算法的研究》一文中研究指出立体视觉作为计算机视觉领域中的重要环节，是众多学者研究的热点，并且广泛应用于机器人导航、工业测量和军事领域等。双目立体视觉模仿人类视觉的立体感知过程，获取空间景物的叁维信息。在立体视觉系统中，立体匹配的精确度直接影响到叁维重建的效果，并且由于场景中光照和噪声等干扰使得立体匹配成为立体视觉中最重要也是最困难的一部分。目前的立体匹配算法有很多，算法获得的匹配效果也较为显着，本文对立体匹配算法进行分类讨论，比较了各类算法的优缺点，选取了半全局立体匹配算法进行研究。半全局立体匹配算法的优势是鲁棒性强，对光照产生的影响不敏感，但同时仍然存在一些问题，主要包括边界的模糊、遮挡区域以及视差不连续区域的误匹配等问题。针对这些问题，本文对半全局立体匹配算法中的代价聚合部分和视差优化部分进行研究。结合图像分割算法优化了全局能量函数，在视差优化部分中，对遮挡点的填充方法采用了权重的思想进行改进，提高了算法对于遮挡区域的匹配精度。本文的主要工作包括以下叁个方面：（1）利用均值漂移图像分割算法对图像进行分割，将某一区域内颜色相近的像素点分割到同一个区域中，根据同一分割块内的视差是连续变化的以及视差突变的位置通常是分割块的边缘这一先验知识，将图像分割信息融入到半全局立体匹配算法的全局能量函数中，提出更合理的全局能量函数，解决了对于由不同原因引起的视差突变给予统一惩罚的问题，达到了提高匹配精度的目的。（2）在视差优化部分，本文分析了传统视差优化方法存在的问题：由于无法保证每一个遮挡点的邻域内至少有一个非遮挡点，因此遮挡点的视差值用其邻域像素的视差值来填充是不准确的。本文在遮挡点的视差估计时采用了权重的思想，并将图像分割信息加入到权值的计算中。在遮挡点的8或16方向上搜索第一个非遮挡点，用权值最大的非遮挡点视差值作为遮挡点的视差填充值，提高了视差优化算法的有效性。（3）通过实验确定均值漂移图像分割的控制参数以及改进的全局能量函数中的惩罚系数。采用Middlebury评价平台中提供的立体图像对进行实验测试，对本文算法与原算法的实验结果进行分析，并且同其他算法进行综合对比，从匹配精度的角度分析了本文算法的有效性。(本文来源于《辽宁大学》期刊2014-05-01）
半全局立体匹配论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于斜平面平滑的半全局匹配算法虽然能很好地处理深度不连续区域,减少视差断裂现象,具有很好的视差平滑效果.但此方法计算量大,并且若输入的左右图像对不是理想校正的,最终得到的视差图中可能会出现黑色小方块.针对上述问题,本文提出了一种基于斜平面平滑优化的双目立体视觉算法,优化了视差斜平面拟合过程,提高了斜平面平滑的运算速度;另,通过对初始视差图中无效的视差值进行临近插值填充,很好地解决了视差图中的方块现象;同时考虑到同一分割块内的像素梯度值应比较接近,对图像分割时用到的能量函数增加梯度项,使分割区域更加合理.实验结果表明,本文算法能取得更好的视差图,主观效果得到改善,运算速度提高约40%.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
半全局立体匹配论文参考文献
[1].朱荣华,葛广英,张广世,申哲,孙群.基于Census变换和多扫描线优化的半全局立体匹配算法[J].光电子·激光.2019
[2].肖进胜,田红,邹文涛,匡雨丽,谢红刚.基于斜平面平滑优化的半全局立体匹配[J].电子学报.2018
[3].石立.双目视觉中的半全局立体匹配算法研究[D].南京大学.2018
[4].曹晓倩,孙连山,李健.斜面参数优化全局立体匹配算法研究[J].计算机工程与应用.2018
[5].冯彬彬.实时半全局立体匹配算法研究[D].福州大学.2017
[6].葛忠孝,邢帅,夏琴,王栋,侯晓芬.基于树形结构的半全局立体匹配算法[J].计算机工程.2016
[7].王昭娜,赵西安,燕青浩,胡海燕.一种基于置信传播的全局立体匹配算法[J].北京建筑大学学报.2015
[8].刘小伟.全局立体匹配快速算法研究[D].东北大学.2015
[9].张梅梅.基于全局立体匹配算法的熔池表面叁维形貌的重建[D].河北科技大学.2014
[10].宁晓斐.双目立体视觉中半全局立体匹配算法的研究[D].辽宁大学.2014
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