摘要：为降低双目立体匹配算法在视差不连续区域和噪声干扰情况下的误匹配率,提出了一种基于改进census变换和动态规划的立体匹配算法。采用支持区域为十字交叉形状窗口且设有噪声容限的改进census变换进行代价计算,提高了单像素匹配代价的可靠性;利用引导图滤波器快速有效地完成代价聚合;在视差选择阶段,设计了一种改进的动态规划算法,消除了扫描线效应,提高了匹配速度和正确率;经过视差后处理得到最终视差图。实验结果表明,该算法在Middlebury测试平台上的平均误匹配率为5.31%,在低纹理区域和视差不连续区域均能得到准确的视差,运算复杂度低且具有较好的稳健性。

摘要：针对基于双目视觉技术的作物行识别算法在复杂农田环境下,立体匹配精度低、图像处理速度慢等问题,该文提出了一种基于census变换的作物行识别算法。该方法运用改进的超绿-超红方法灰度化图像,以提取绿色作物行特征;采用最小核值相似算子检测作物行特征角点,以准确描述作物行轮廓信息;运用基于census变换的立体匹配方法计算角点对应的最优视差,并根据平行双目视觉定位原理计算角点的空间坐标;根据作物行生长高度及种植规律,通过高程及宽度阈值提取有效的作物行特征点并检测作物行数量;运用主成分分析法拟合作物行中心线。采用无干扰、阴影、杂草及地头环境下的棉田视频对算法进行对比试验。试验结果表明,对于该文算法,在非地头环境下,作物行中心线的正确识别率不小于92.58%,平均偏差角度的绝对值不大于1.166°、偏差角度的标准差不大于2.628°;图像处理时间的平均值不大于0.293 s、标准差不大于0.025 s,能够满足田间导航作业的定位精度及实时性要求。

摘要：针对双目视觉系统特征匹配过程中出现的重叠遮挡、重复纹理、低纹理、投影缩放等问题,提出基于census变换改进的特征匹配方法。利用Harris角点检测算法提取特征点,使用census变换生成特征点的描述子;用汉明距离对描述子进行相似度判断,利用左右一致性进行双向匹配完成粗匹配,消除其重叠遮挡点及低纹理现象,为再匹配提供更加准确的位置信息;利用粗匹配集合中匹配点的位置信息进行筛选,完成再匹配,得到匹配的特征点对。实验结果表明,该方法对于双目摄像机标定中常用的高重复纹理的棋盘图具有很好的匹配效果,算法运算时间短,可用于实时性系统中。

摘要：为提高防雷接地设备缺陷定位的精度,提出基于census变换的智能型防雷接地设备缺陷可视化系统设计。采用视频跟随扫描与控制方法采集智能型防雷接地设备缺陷图像,结合CT和红外传感识别方法,分析设备缺陷的可视化特征;构建设备缺陷可视化图像的边缘纹理特征分析模型,利用图谱特征解析和差异性特征点标定方法,重构设备缺陷可视化图谱;在边缘纹理特征分析模型下,通过机器视觉识别技术检测图像的缺陷特征,进而采用census变换进行智能型防雷接地设备缺陷可视化分析和视觉跟踪定位。仿真结果表明,采用该方法进行智能型防雷接地设备缺陷可视化识别的准确性较高,缺陷定位精度高达97.7%。

摘要：为减少误匹配率,提升视差计算精度,提出了一种改进census变换与路径代价的立体匹配算法。首先,通过采取设定阈值选取参考像素替换中心像素,并将灰度差绝对值算法(absolute difference,AD)和梯度代价归一化加权融合进行代价计算,以提升视差计算精度,增强算法稳定性;其次,设计了一种根据像素颜色差值确定惩罚因子的方法,实现了对不同区域匹配效果的提升;最后,采用加权中值滤波、视差非连续性调整等进行优化,进一步提升算法性能。在Middlebury 2.0测试平台选取14幅图像验证本文算法的有效性。结果表明:本文算法平均误匹配率为4.89%,有效地减少了误匹配率,视差效果良好。

摘要：针对现有AD-census代价计算时,census变换依赖中心像素,对场景光照、亮度敏感的问题,提出一种基于子区域均匀度变换的改进代价计算方法。对Middlebury数据集在无幅度失真、不同亮度、不同光照场景下的代价计算以及立体匹配实验的统计结果表明,改进后的算法在非遮挡区以及所有区域的误匹配率均低于改进前,在代价计算环节,整体区域平均降低了5.80%,最终立体匹配后的视差图平均降低了1.55%。改进后的算法在不同亮度以及不同光照场景下对匹配的精度提升更加地显著,验证了改进算法的有效性。

摘要：提出一种基于改进census变换和不同纹理区域的直接法视觉里程计。为解决直接法视觉里程计中像素误差对结果造成较大影响的问题,使用改进的census变换计算LK光流。在传统census变换中增加邻域周围像素和邻域均值像素的比较关系。针对图像中不同纹理区域的特征点,在相机位姿计算过程中,根据其所在区域的纹理复杂程度设定不同的权重值。使用TUM和KITTI数据库为测试平台,分别验证了ORB、FAST、BRISK这3种不同检测子的光流跟踪结果,并验证了改进视觉里程计的正确性和有效性。

摘要：针对立体匹配算法中,census变换在弱纹理区域具有较好效果,但忽略了图像的灰度信息,造成在重复纹理区域匹配效果不理想,提出了一种改进的census变换。在初始匹配代价阶段,设计了一种在census变换的基础上融合互信息和梯度信息的相似性测度算法。在代价聚合阶段,采用自适应权重引导滤波聚合策略。最后,通过视差计算、视差优化得到最终的视差图。在VS2015软件平台上对Middlebury网站上提供的标准测试图进行实验,实验结果表明,所提算法能够得到较为准确的视差图,平均误匹配率为5.29%,可以满足三维重构的需要。

摘要：针对当前census变换过程中对于中心像素过于依赖的问题,提出了一种基于改进的census立体匹配算法。求取原始census变换窗口中周围像素的平均值,并用求取到的平均值替换掉原有的中心像素进行匹配代价计算,从而减少原有算法对于中心像素的依赖,改善了中心像素与领域像素的平衡。在公共测试平台上提供的标准测试图像对本文算法进行反复测试,并与其他匹配算法进行比对。根据实验结果可以得知,经本文算法处理后得到的视差图平均误匹配率为6%,相比于原算法显著提高了匹配精确度。