吉林大学学报(工学版) ›› 2013, Vol. 43 ›› Issue (增刊1): 317-321.
胡汉平1,2,3, 朱明1, 吉淑娇1,2, 郭滨3
HU Han-ping1,2,3, ZHU Ming1, JI Shu-jiao1,2, GUO Bin3
摘要:
提出一种基于图像分割和可变窗的联合立体匹配算法。首先对参考图像和目标图像进行图像分割,根据视差在同一色彩分割区域平滑的假设,计算出分割区域的匹配代价;然后由窗口内的匹配误差均值、误差方差、偏向误差确定最佳可变窗并求出其匹配代价;最后综合两类匹配代价通过局部优化方法获得稠密视差图。实验结果表明,该算法能够较好的处理低纹理和深度不连续区域,得到较高匹配精度的同时降低了匹配时间。
中图分类号:
| [1] Scharstein D,Szeliski R.A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms[J].International Journal of Computer Vision,2002,47:7-42.[2] Demaeztu L,Villanueva A,Cabeza R.Stereo matching using gradient similarity and locally adaptive support-weight[J].Pattern Recognition Letters,2011,32(13):1643-1651.[3] De-Maeztu L,Mattoccia S,Villanueva A,et al.Efficient aggregation via iterative block-based adapting support weight[C]//International Conference on 3D (IC3D 2011).Liege,Belgium,2011:7-8.[4] Hirschmuller H.Innocent J,Garibaldi P.Real-time correlation-based stereo vision with reduced border errors[J].Journal of Computer Vision,2002,47:1-3.[5] 伍春洪,付国亮.一种基于图像分割及邻域限制与放松的立体匹配方法[J].计算机学报,2011,34(4):755-760.Wu Chun-hong,Fu Guo-liang.Based stereo matching method in image segmentation and neighborhood restrictions and relaxation[J].Chinese Journal of Computers,2011,34(4):755-760.[6] Mattoccia S.Accurate dense stereo by constraining local consistency on superpixels[C]//20th International Conference on Pattern Recognition (ICPR2010).Istanbul,Turkey,2010:23-26.[7] Sun J,Zheng N N,Shum H Y.Stereo matching using belief propagation[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2003,25(7):787-800.[8] 刘赫伟,汪增福.一种沿区域边界的动态规划立体匹配算法[J].模式识别与人工智能,2010,23(1):38-44.Liu He-wei, Wang Zeng-fu. An along the regional border dynamic programming stereo matching algorithm[J].Pattern Recogntion and Drtificial Intelligence,2010,23(1):38-44.[9] Wang Z,Zheng Z.A region based stereo matching algorithm using cooperative optimization[C]//CVPR 2008:117-120.[10] De-Maeztu L,Mattoccia S,Villanueva A,et al.Linear stereo ma tching [C]//International Conference on Computer Vision (ICCV 2011).Barcelona,Spain,2011:6-13.[11] Comaniciu D,meer P.Mean shift:A robust approach toward feature space analysis[J].IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2002,24( 5):603-619[12] Velsler O.Fast variable window for stereo correspondence using integral images[C]//IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,USA.2003:556-561.[13] Yoon K J,Kweon S.Adaptive support-weight approach for correspondence serarch[J].IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,2006,28(4):650-656.[14] Tombari F,Mattoccia S,Distefano L.Segmentation-based adaptive support for accurate stereo correspondence[C]// IEEE Pacific-Rim Symposium on Image and Video Technology (PSIVT 2007).2007. |
| [1] | 刘仲民,王阳,李战明,胡文瑾. 基于简单线性迭代聚类和快速最近邻区域合并的图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2018, 48(6): 1931-1937. |
| [2] | 肖明尧, 李雄飞, 张小利, 张刘. 基于多尺度的区域生长的图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(5): 1591-1597. |
| [3] | 刘仲民, 李战明, 李博皓, 胡文瑾. 基于稀疏矩阵的谱聚类图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(4): 1308-1313. |
| [4] | 许岩岩, 陈辉, 刘家驹, 袁金钊. CELL处理器并行实现立体匹配算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(3): 952-958. |
| [5] | 赵夫群, 周明全, 耿国华. 基于GA-Otsu法的图像阈值分割及定量识别[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(3): 959-964. |
| [6] | 肖明尧, 李雄飞. 基于高斯分解的多尺度3D Otsu阈值分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(1): 255-261. |
| [7] | 王培智, 田地, 龙涛, 李抵非, 邱春玲, 刘敦一. 用于TOF-SIMS的锆石样品图像自动聚焦算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2017, 47(1): 308-315. |
| [8] | 申铉京, 张赫, 陈海鹏, 王玉. 快速递归多阈值分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2016, 46(2): 528-534. |
| [9] | 郑欣, 彭真明, 邢艳. 基于活跃度的图像分割算法性能评价新方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2016, 46(1): 311-317. |
| [10] | 李一兵, 杨鹏, 叶方, 刘丹丹. 基于交互势函数和均场参数估计的分层MRF模型的纹理图像分割[J]. 吉林大学学报(工学版), 2015, 45(6): 2075-2079. |
| [11] | 何凯, 朱程涛, 姚静娴. 基于双权重聚合的立体匹配算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2015, 45(4): 1318-1323. |
| [12] | 李雄飞1, 2, 赵浩宇1, 陈霄3, 赵宏伟1, 2. 基于视觉特征的不规则形状目标分割方法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2014, 44(4): 1140-1144. |
| [13] | 张金果,郭海涛,吴君鹏,李依桐. 改进的最小交叉Tsallis熵的小目标声呐图像分割[J]. 吉林大学学报(工学版), 2014, 44(3): 834-839. |
| [14] | 何凯, 穆星, 邹刚. 基于图像分割的三维立体匹配改进算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2014, 44(01): 219-224. |
| [15] | 李晓瑜, 杨马英. 足球机器人视觉图像分割算法[J]. 吉林大学学报(工学版), 2013, 43(增刊1): 260-264. |
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