利用极线约束对鱼眼图像进行立体匹配
立体匹配 极线约束
立体匹配极线约束随着计算机视觉和图像处理技术的发展，立体匹配已成为计算机视觉领域的一个重要研究方向。
立体匹配是指从两幅或多幅图像中识别出相同或相似的物体及其位置关系的过程。
在许多实际应用场景中，如自动驾驶、机器人导航等，立体匹配技术具有重要意义。
然而，由于受到光照变化、视角差异等因素的影响，立体匹配的准确性一直是研究的难点问题之一。
为了解决这个问题，本文将介绍一种基于极线约束的立体匹配方法。
一、极线约束的基本原理极线约束是几何中的一个基本概念，指的是两个三角面片的三条边的交点连线相互垂直。
在立体匹配中，我们可以通过检查两幅图像中的对应点是否满足极线约束来提高匹配精度。
具体来说，对于每一对对应的点，我们可以首先计算它们在两幅图像中的对应点和它们的连线方向，然后判断这些线和原图像中的对应点的连线是否垂直。
如果满足条件，则说明这两个点可能属于同一对象的不同视图，因此可以将其作为有效的匹配结果。
二、立体匹配算法的实现步骤1. 预处理：首先需要对输入的两幅图像进行灰度化、噪声去除等预处理操作，以提高后续处理的效率和质量。
2. 特征提取：使用特征检测算法（如SIFT、SURF等）从每一张图像中提取关键点和描述符，以便于后续的匹配过程。
3. 基于极线的立体匹配：通过比较每个关键点的描述符与另一张图像中的相应描述符来判断它们是否满足极线约束。
如果满足，则将这些点视为可能的匹配结果并进行进一步验证。
4. 验证和优化：对于每一个匹配结果，需要通过进一步的观察和分析来确定其准确性。
例如，可以检查相邻像素的颜色、纹理等信息以确定是否存在误匹配的可能性。
同时，也可以采用启发式方法或其他优化策略来进一步提高匹配结果的准确性和可靠性。
5. 结果输出：最后，根据匹配质量的高低以及其他因素综合考虑，选择合适的一组匹配结果作为最终输出。
如果有多个优秀的匹配结果存在争议或者难以区分优劣时，可以考虑采取一些折衷的方法来解决这个问题。
三、实验结果与分析为了验证所提方法的性能，我们在一组公开数据集上进行测试。
鱼眼图像校正及拼接的研究与实现
—190—鱼眼图像校正及拼接的研究与实现崔汉国，陈 军，王大宇（海军工程大学船舶与动力学院，武汉 430033）摘 要：鱼眼图像视角大，两幅图片即可拼接成全景图，但鱼眼图像存在严重变形。
该文利用场景中直线的鱼眼投影曲线，使用球面透视投影约束，得到径向和切向变形参数，实现了鱼眼图像的校正。
基于待拼接图像之间重叠部分亮度差最小的原理，确定了重叠区域，通过在重叠区域间的融合，实现了图像的无缝拼接。
校正及拼接结果表明，该方法能得到较为满意的效果。
关键词：鱼眼图像；全景图像；图像拼接；球面透视Study and Implementation of Distortion Correction andMosaics of Fisheye ImagesCUI Hanguo, CHEN Jun, WANG Dayu(College of Naval Architecture and Power Engineering, Naval University of Engineering, Wuhan 430033)【Abstract 】Though only two fisheye images can be mosaicked into one panorama image because of its wide angle of view, it has severe ing spherical perspective projection (SPP) constraint on fisheye image’s curves of space line’s projection, radial and tangential distortion parameters are calculated, thus distortion correction of fisheye image is accomplished in the paper. According to minimum brightness difference between overlap area of images to be mosaicked, panorama images mosaics based on image fission on overlap area is discussed in the paper.Satisfactory correction and mosaics results are obtained.【Key words 】Fisheye image; Panorama image; Image mosaics; Spherical perspective计 算 机 工 程Computer Engineering 第33卷 第10期Vol.33 No.10 2007年5月May 2007·多媒体技术及应用· 文章编号：1000—3428(2007)10—0190—03文献标识码：A中图分类号：TP3911 概述水下作战环境的模拟是现代作战指挥决策智能化的基础之一，研究水下作战环境的模拟具有重要的军事意义。
基于外极线约束的快速精确立体匹配算法
基于外极线约束的快速精确立体匹配算法
韩伟;郑江滨;李秀秀
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2008(044)001
【摘要】针对三维运动捕捉系统标记点匹配中存在标记点交叠等情况和速度要求,提出利用平行相机结构,使用统计匹配像素点的平均高度差计算相机间的高度差,并将其与外极线约束相结合将匹配标记点搜索范围限制在一个特定区域内,与传统的利用外极线约束需要在整条直线上进行搜索相比,将搜索范围限制在一个估算点周围,减小了搜索区域,提高了匹配速度.对于标记点存在交叠的情况,使用聚类的方法和加权距离最小值得到正确的匹配标记点,从而提高了立体匹配的精度.实验结果验证了算法的有效性.
【总页数】3页(P51-53)
【作者】韩伟;郑江滨;李秀秀
【作者单位】西北工业大学,计算机学院,西安,710072;西北工业大学,计算机学院,西安,710072;西北工业大学,计算机学院,西安,710072
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.利用外极线约束的图像匹配新算法 [J], 邓志燕;陈炽坤
2.基于外极线分区的动态立体匹配算法 [J], 彭军舰;刘霁;耿沿锋;韩建达;唐延东
3.基于编码光栅和外极线约束的曲面匹配算法研究 [J], 程俊廷;赵灿
4.结合Harris算子和极线约束改进的SIFT立体匹配算法 [J], 杨伟姣; 杨先海
5.基于解剖结构模型和外极线约束的冠脉血管段匹配算法 [J], 李勤;王婷;涂荣;刘越;王涌天
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一种快速双目立体匹配方法
邮局订阅号：82-946120元/年技术创新软件时空《PLC 技术应用200例》您的论文得到两院院士关注一种快速双目立体匹配方法A Fast Stereo Matching Method for Binocular Images(苏州大学)梅金燕龚声蓉赵勋杰MEI Jin-yan GONG Sheng-rong ZHAO Xun-jie摘要:在双目立体视觉中立体匹配是关键技术之一。
为了提高匹配速度,提出一种新的立体匹配方法。
首先根据极线约束条件限定同名点搜索区域,然后在极线约束区域使用活动轮廓分割出物体区域,进一步缩小匹配点搜索范围。
在匹配算法方面,使用了邻域差值模板匹配方法。
实验证明,提出的方法能够显著地提高匹配速度,并有较好的匹配精度。
关键词:立体匹配;极线约束;活动轮廓;领域差值模板中图分类号:TP391文献标识码:AAbstract:Stereo matching is crucial for the distance measurement with binocular stereo system.Since the two cameras are hardly to be strictly parallel,matching based on epipolar constraint can not be applied directly.Analysing the system ’s module,a new mach -ing method was proposed in this paper.Firstly,the correct loaction area was selected based on the epipolar constraint.Secondly,the background was excluded out of the former area by active counter model.Finaly,the corresponding point is matched via feature tem -plate which is formed of neighborhood difference.The experimental results show that the proposed algorithm can improve stereo matching speed and it is more effective in the situation of detecting more than one point on the surface of the same object.Key words:Stereo matching;Epipolar constraint;Active counter;Neighborhood difference template文章编号:1008-0570(2012)10-0415-03引言双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支,它是一种由两幅图像获取物体三维几何信息的方法。
基于RANSAC算法的极线约束立体视觉匹配方法研究
摘要： 立体 视 觉 匹配 一 直 是 机 器视 觉 和模 式 识 别 领 域 中的 一 个 重 要 问题 。极 线 约 束 是 立 体 匹配 中 的 基
本 约束之 一 ， 为进一步提 高立体 匹配精度和效率 ， 在 对极线 约束数 学描 述推导 的基础上 ， 通过 求解基本 矩 阵得到 相应 匹配点 的极 线 ， 提 出 了求解基 本矩 阵 的一般 算 法 ， 即采 用 Ｒ Ａ Ｎ Ｓ Ａ Ｃ算 法。首先得 到 特征 点的初始 匹配点对 ， 然后运 用 ７点算法将初始 匹配点对划分为 内点和 外点 ， 最后 用所有的 内点来重新计 算优化基 本矩 阵， 并通过 对实际 图像的立体视 觉 匹配 实验 ， 以验证该 匹配算法的有效性 。 关键 词 ： 极 线 约束 ； 基 本矩 阵 ； Ｒ Ａ Ｎ Ｓ Ａ Ｃ算法 ； 立 体 匹配
Ｅｐ ｉ ｐ ｏ ｌ ａ ｒ ｌ ｉ ｎ ｅ ｃ ｏ ｎｓ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｔ ｓ ａ ｒ ｅ ｏ ｆ ｔ ｅ ｎ ｅ ｍｐ ｌ ｏ ｙ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｔ ｅ ｒ ｅ ｏ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｉ ｎ ｇ．Ｔｈ ｅ ｍａ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｔ ｉ ｃ ｄ ｅ ｓ ｃ ｉｐｔ ｒ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｅ ｐ ｉ ・
第 ｌ １期
２ ０ １ ３年 ｌ １月
组 合 机 床 与 自 动 化 加 工 技 术
Ｍ ｏ ｄｕ ｌ ａ ｒ Ｍ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ Ｔｏ ｏ ｌ＆ Ａ ｕ ｔ ｏ ｍ ａｔ ｉ ｃ Ｍ ａ ｎ ｕｆ ａ ｃ ｔ ｕｒ ｉ ｎｇ Ｔｅ ｃ ｈｎｉ ｑｕ ｅ
ＮＯ． １ １
Ｚ ＨＡＮＧ Ｐ ｅ ｉ — ｙ ｕ ｎ，ＨＵ Ａ Ｘｉ — ｊ ｕ ｎ，ＸＩ Ａ Ｌ ｅ — ｃ ｈ ｕ ｎ，Ｆ Ｕ Ｙ ｏ ｎ ｇ — ｈ ｏ ｎ ｇ （ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｍｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ，Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ Ｕｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ，Ｚ ｈ ｅ ｎ ｊ ｉ ａ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ ２ １ ２ ０ １ ３，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
一种快速双目立体匹配方法
邮局订阅号：82-946120元/年技术创新软件时空《PLC 技术应用200例》您的论文得到两院院士关注一种快速双目立体匹配方法A Fast Stereo Matching Method for Binocular Images(苏州大学)梅金燕龚声蓉赵勋杰MEI Jin-yan GONG Sheng-rong ZHAO Xun-jie摘要:在双目立体视觉中立体匹配是关键技术之一。
为了提高匹配速度,提出一种新的立体匹配方法。
首先根据极线约束条件限定同名点搜索区域,然后在极线约束区域使用活动轮廓分割出物体区域,进一步缩小匹配点搜索范围。
在匹配算法方面,使用了邻域差值模板匹配方法。
实验证明,提出的方法能够显著地提高匹配速度,并有较好的匹配精度。
关键词:立体匹配;极线约束;活动轮廓;领域差值模板中图分类号:TP391文献标识码:AAbstract:Stereo matching is crucial for the distance measurement with binocular stereo system.Since the two cameras are hardly to be strictly parallel,matching based on epipolar constraint can not be applied directly.Analysing the system ’s module,a new mach -ing method was proposed in this paper.Firstly,the correct loaction area was selected based on the epipolar constraint.Secondly,the background was excluded out of the former area by active counter model.Finaly,the corresponding point is matched via feature tem -plate which is formed of neighborhood difference.The experimental results show that the proposed algorithm can improve stereo matching speed and it is more effective in the situation of detecting more than one point on the surface of the same object.Key words:Stereo matching;Epipolar constraint;Active counter;Neighborhood difference template文章编号:1008-0570(2012)10-0415-03引言双目立体视觉是计算机视觉的一个重要分支,它是一种由两幅图像获取物体三维几何信息的方法。
什么是双目拼接鱼眼镜头？鱼眼镜头如何进行双目拼接？
什么是双目拼接鱼眼镜头？鱼眼镜头如何进行双目拼接？拼接鱼眼镜头是指将多个鱼眼镜头的图像通过特殊的软件算法进行拼接，从而得到一个具有更大视野和更高分辨率的全景图像。
拼接鱼眼镜头通常由多个鱼眼镜头安装在一个圆形或球形支架上组成，每个镜头捕捉到的图像会有一定的重叠部分，这些重叠部分可以用来进行图像拼接。
拼接鱼眼镜头的应用十分广泛，可以用于拍摄室内、城市街景、户外景观等各种场景。
它可以提供更加全面和真实的视角，同时也有助于提高图像的清晰度和分辨率。
拼接鱼眼镜头的画面通常是通过特殊的软件算法进行处理，以下是拼接鱼眼镜头画面的基本步骤：一、选择合适的镜头1.根据芯片大小与应用领域选择合适的成像模式，水平内切或垂直内切，可以有限地利用镜头或者芯片的有效像素。
2.根据应用所需要的角度选择镜头以及数量。
例如：360°环视，可以选择两个大于180°的鱼眼镜头进行拼接。
3.创安光电拥有完整的鱼眼产品系列，提供1英寸到1/4英寸、M8-M16、C\CS接口的鱼眼镜头，角度从160°到240°等全系列鱼眼镜头。
型号CH347A焦距 1.45mm靶面1/2英寸分辨率12MP像高φ4.5mm角度240°*240°*240°光圈F2.0接口M12*P0.5二、捕捉多个鱼眼镜头的图像使用多个鱼眼镜头拍摄相互覆盖的图像，需要保证相邻的图像有一定的重叠部分，这样才能进行后续的图像拼接。
三、图像校正对每个鱼眼镜头捕捉到的图像进行校正，将其转换为平面图像。
这一步骤通常会使用校正算法，例如极线校正法或球面映射法等。
1.极线校正法（Epipolar Rectification）极线校正法是计算机视觉中的一种常用技术，用于对成对的图像进行处理，以便更好地进行视差计算和立体匹配。
该技术旨在将每个图像中的对应特征点投影到一条水平直线上，从而简化匹配问题，提高立体匹配的准确性和效率。
基于极线几何约束的非标定图像的立体匹配
维普资讯
第 ２ 第 １ 期 ７卷 １
２０ ０ ７年 １ １月
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利用极线约束进行立体匹配
本文方向
本文从空气中及水下双目鱼眼摄像 机建模、极线计算、窗口构建和立体匹 配算法几方面进行系统的研究,可以为鱼 眼镜头双目立体视觉的发展应用提供一 定的理论指导。
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利用极线约束进行立体匹配
本文创新点
主要研究工作如下:1、从普通透视图像的立体匹配框架入手,介绍了立体匹 配中对极几何原理、同名点确定、视差理论等基本理论; 2、对现有的立体匹配算法进行系统性的分类并分析各类 匹配算法的优缺点; 3、对区域匹配算法的一般流程进行简单的概述,为后文鱼 眼图像的区域匹配算法做好铺垫； 4、针对空气中的鱼眼图像,提出了适用于鱼眼图像的自适 应权值稠密立体匹配算法。
三 水下鱼眼成像模型
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利用极线约束进行立体匹配
三 水下鱼眼成像模型
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利用极线约束进行立体匹配
三 水下鱼眼成像模型
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利用极线约束进行立体匹配
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谢谢大家的认真聆听！
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Stereo Matching Using Epipolar Constraints
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CONTENTS
一 极线约束进行立体匹配 二 极线距离变换
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利用极线约束进行立体匹配
背景
随着人工智能的不断发展,计算机视觉技术得到了越来越广泛的应用,镜头 是计算机视觉系统中不可或缺的组成部分。普通镜头的视场角通常为50°-60°, 狭小的视角已经无法满足很多场合的应用需求,而鱼眼镜头具有超大视场,可以 一次性摄取丰富的场景信息,这一优点使得它在民用、工业、军事领域愈发受到 关注。其中,鱼眼镜头双目立体视觉技术是计算机视觉研究的热点之一,在大范 围三维重建以及机器人定位、导航等领域都有很可观的发展前景。
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利用极线约束进行立体匹配
一 极线约束进行立体匹配
区域匹配的步骤： 第一步：代价计算 ，例如SSD， 第二步：代价聚合 ， 第三步：视差选取 ，
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利用极线约束进行立体匹配
的自适应窗口
根据空气中鱼眼图像的成像模型推导出鱼 眼图像的极曲线并且建立了适应于鱼眼图像的 不规则窗口,为了兼顾速度和精度,利用较小窗口 的基于分割的自适应权值算法得到初始视差图, 接着对初始视差图进行校正得到精确的视差图, 校正算法中根据鱼眼图像的特点重新定义了自适应权值,用模拟图像和实景图 像分别对算法进行验证,所提算法成功将稠密区域匹配算法应于空气中鱼眼图 像。
首先对图像进行二值化处理，然后给每个像素赋值为离它最近的背景像 素点与其距离（Manhattan距离or欧氏距离），得到distance metric(距离 矩阵)，那么离边界越远的点越亮。
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利用极线约束进行立体匹配
二 极线距离变换
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二 极线距离变换
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利用极线约束进行立体匹配
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利用极线约束进行立体匹配
一 极线约束进行立体匹配
基于色彩分割的自适应窗口
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一 极线约束进行立体匹配
空气中拍摄+自适应框 水中拍摄+常规框 水中拍摄+自适应框
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二 极线距离变换
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二 极线距离变换
距离变换和线性滤波器， 形态学变换处于平等位置，是 图像处理的一种方法，通过使 用两遍扫描光栅算法可以快速 计算到曲线或点集的距离。 方法：