BM立体匹配算法的参数详解
立体匹配的技术浅析PPT课件
立体视觉的基本原理
立体视觉系统的组成
(3)特征提取
为了得到匹配赖以进行图象特征的提取，目前尚没有一 种普遍适用的理论可运用于图象特征的提取,从而导致了 立体视觉研究中匹配特征的多样性。
(4)立体匹配
立体视觉中最重要也是最困难的问题，其基本原理是从 两个视点观察同一景物以获取立体像对,匹配出相应像点, 从而计算出视差并获得三维信息。20 世纪80 年代,美国 麻省理工学院的Marr 提出了一种视觉计算理论奠定了立 体视觉发展的理论基础。
立体匹配算法简介
立体匹配中的约束分类——几何约束
基于图像几何的约束的依据主要是图像获取过程 中的几何学和光度测定学原理。 1) 极线约束 2) 唯一性约束 3) 几何相似性约束 4) 光度测定Leabharlann 相容性约束立体匹配算法简介
立体匹配中的约束分类——场景约束
基于场景的约束的依据主要是利用典型场景中物体的某 些共同性质 。 1) 视差光滑性约束 2) 轮廓视差约束 3) 特征相容性约束 4) 顺序约束 5) 互对应约束 6) 相位约束 7) 视差范围约束 8) 视差梯度范围约束
立体匹配算法简介
立体匹配算法分类——基于局部约束算法
基于局部约束算法利用兴趣点周围的局部信息进行计算,涉及信息量较少,相 应的计算复杂度较低, 但其对噪声较敏感,对无纹理区域、视差不连续区域和 遮挡区域匹配效果不理想。
1）区域匹配算法：本质上,基于光度测量学不变性原理的区域匹配算法,常 以邻域窗的灰度为匹配基元,以相关程度作为判别依据,可以得到较稠密的 视差图。灰度相关性算法的研究主要集中在匹配代价聚合的窗口构建上,区 域匹配算法的一个突出缺点是,对无纹理区域常常由于相关函数变化的锐度 不够以及难于保留深度不连续特性,不能取得精确的匹配结果 。
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》
《双目立体视觉三维重建的立体匹配算法研究》篇一一、引言双目立体视觉技术是计算机视觉领域中的一项重要技术，它通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取同一场景的图像信息，再通过一系列的图像处理技术，实现三维重建。
其中，立体匹配算法是双目立体视觉三维重建的关键技术之一。
本文将重点研究双目立体视觉三维重建中的立体匹配算法，并分析其原理、方法和存在的问题及解决方法。
二、立体匹配算法的基本原理和常用方法1. 立体匹配算法的基本原理立体匹配算法是利用双目相机获取的左右两幅图像中的视差信息，通过匹配算法找出同一场景在不同视角下的对应点，进而实现三维重建。
其基本原理包括四个步骤：图像预处理、特征提取、立体匹配和三维重建。
2. 常用立体匹配算法（1）基于区域的立体匹配算法：该算法通过计算左右图像中每个像素点周围的区域相似度来确定视差值。
其优点是精度高，但计算量大，实时性较差。
（2）基于特征的立体匹配算法：该算法先提取左右图像中的特征点，再通过特征匹配来计算视差值。
其优点是计算量小，实时性好，但需要较好的特征提取算法。
（3）基于相位的立体匹配算法：该算法利用相位信息来计算视差值，具有较高的精度和稳定性。
但其对噪声敏感，且计算量较大。
三、存在的问题及解决方法1. 匹配精度问题：由于光照、遮挡、透视畸变等因素的影响，立体匹配算法的精度会受到影响。
为了提高匹配精度，可以采用多尺度、多特征融合的方法，提高特征提取的准确性和鲁棒性。
2. 实时性问题：在实际应用中，要求立体匹配算法具有较高的实时性。
为了解决这一问题，可以采用优化算法、硬件加速等方法来降低计算量，提高运算速度。
3. 视差图问题：视差图是立体匹配算法的重要输出结果之一。
视差图的质量直接影响着三维重建的精度和效果。
为了提高视差图的质量，可以采用多约束条件下的优化算法、后处理等方法来优化视差图。
四、研究进展与展望近年来，随着计算机视觉技术的不断发展，双目立体视觉三维重建技术也取得了较大的进展。
AC算法BM算法
AC算法BM算法AC算法（Aho-Corasick Algorithm）和BM算法（Boyer-Moore Algorithm）都是一种用于在一个大文本中查找多个关键词的字符串匹配算法。
它们都具有高效的时间复杂度和较低的内存消耗，适用于很多实际应用场景。
AC算法是由Alfred V. Aho和Margaret J. Corasick于1975年提出的一种多模式匹配算法。
该算法主要用于匹配一个文本中的多个关键词，比如在引擎中匹配用户输入的多个关键词。
AC算法的核心思想是构建一个状态机来匹配关键词，通过一种类似于字典树的数据结构来高效地存储关键词，并利用自动机的转移函数进行匹配操作。
AC算法的具体实现过程如下：1.构建一个关键词集合，将所有关键词插入到一个类似于字典树的数据结构（通常称为AC自动机）中，其中节点表示状态，边表示状态之间的转移。
2.根据插入的关键词构建AC自动机的转移函数，即每个状态的状态转移表。
这个过程主要是通过BFS（广度优先）算法来实现的。
3.根据AC自动机进行文本匹配，也就是遍历待匹配文本的字符，并根据状态转移表进行状态转移，如果遇到一个匹配状态，则找到了一个关键词的匹配。
相比于传统的字符串匹配算法，AC算法的时间复杂度是O(N+M)，其中N是文本长度，M是总的关键词个数。
AC算法的优势主要体现在其高效的多模式匹配能力以及较小的内存消耗。
BM算法是由Robert S. Boyer和J Strother Moore于1977年提出的一种字符串匹配算法。
该算法采用了从左到右的匹配策略，结合了好后缀规则和坏字符规则两种启发式方法进行匹配操作，能够快速定位匹配失败的位置，并进行有效的后移操作。
BM算法的具体实现过程如下：1.从待匹配文本的末尾开始，与关键词的末尾进行匹配。
2.如果遇到不匹配的字符，根据坏字符规则计算出错位数，即将关键词后移一定的距离。
3.如果遇到好后缀，则根据好后缀规则计算正确的后移位数，即将关键词后移一定的距离。
立体匹配十大概念综述
立体匹配十大概念综述一、概念立体匹配算法主要是通过建立一个能量代价函数，通过此能量代价函数最小化来估计像素点视差值。
立体匹配算法的实质就是一个最优化求解问题，通过建立合理的能量函数，增加一些约束，采用最优化理论的方法进行方程求解，这也是所有的病态问题求解方法。
二、主要立体匹配算法分类1）根据采用图像表示的基元不同，立体匹配算法分为：A、区域立体匹配算法（可获取稠密视差图。
缺点：受图像的仿射畸变和辐射畸变影响较大；像素点约束窗口的大小与形状选择比较困难，选择过大，在深度不连续处，视差图中会出现过度平滑现象；选择过小，对像素点的约束比较少，图像信息没有得到充分利用，容易产生误匹配。
）B、基于特征的立体匹配算法（可获得稀疏的视差图，经差值估计可获得稠密视差图。
可提取点、线、面等局部特征，也可提取多边形和图像结构等全局特征。
缺点：特征提取易受遮挡、光线、重复纹理等影响较大；差值估计计算量大）C、基于相位立体匹配算法（假定在图像对应点中，其频率范围内，其局部相位是相等的，在频率范围内进行视差估计）2）依据采用最优化理论方法的不同，立体匹配算法可以分为：A、局部的立体匹配算法B、全局的立体匹配算法三、匹配基元（match primitive）目前匹配算法中所采用的匹配基元可以分成两大类：1）在所有图象像素点上抽取量测描述子A、像素灰度值（最简单、直接，但必须在同一光照条件下获得）B、局部区域灰度函数（主要是利用求得在各种大小不同窗口中灰度分布的导数信息，描述像素点周围的结构矢量。
）C、卷积图象符号（利用各种大小算子与图象进行卷积，用灰度梯度局部极大值或极小值作为特征信息，描述整个图像）2）图像特征A、过零点B、边缘（由于边缘是图像特征位置的标志，对灰度值的变化不敏感，边缘是图像匹配的重要特征和描述子）C、角点（虽然其没有明确的数学定义，但大家普遍认为角点，即二维图像亮度变化剧烈的点或边缘曲线上曲率极值点）四、区域匹配算法基本原理是给定在一幅图像上的某一点，选取该像素点邻域内的一个子窗口，在另一幅图像中的一个区域内，根据某种相似性判断依据，寻找与子窗口图像最为相似的子图，而其匹配的子图中对应的像素点就为该像素的匹配点。
bm3d matlab代码
bm3d matlab代码BM3D是一种基于图像处理的算法，它能够有效地去除图像中的噪声，并提取出清晰而细节丰富的图像。
本文将详细介绍BM3D算法的原理、流程和实现过程，并通过实例演示其在图像去噪中的应用。
一、BM3D算法原理BM3D算法的全称是Block Matching 3D，它利用图像中的块匹配和三维变换来消除噪声。
其原理可以分为以下几个步骤：1. 分块：将待处理的图像分成多个块状区域，每个区域包含一定数量的像素点。
2. 相似性匹配：对每个块状区域进行相似性匹配，即在图像的整个区域中寻找与当前块状区域相似的块。
这一步骤的目的是找到与当前块状区域具有相近特征的块，以便于后续的噪声估计和去噪处理。
3. 三维变换：对匹配到的相似块进行三维变换，将其转换为一个三维频域表示。
这个变换过程可以提取出块状区域中的结构信息，并将其划分为平坦信号和纹理信号。
4. 噪声估计：通过计算平坦信号的方差来估计块状区域中的噪声水平。
这一步骤的目的是准确估计出噪声的分布，并作为后续去噪处理的依据。
5. 非线性滤波：对纹理信号进行非线性滤波处理，以降低噪声的影响。
BM3D算法通过分阶段的修复方法来提高图像的质量，其中包括去除噪声和恢复细节。
二、BM3D算法流程BM3D算法的流程可以总结为以下几个步骤：1. 图像预处理：对待处理图像进行预处理，例如灰度化处理和归一化处理，以便于后续操作的进行。
2. 分块和相似性匹配：将预处理后的图像分成多个块状区域，并对每个区域进行相似性匹配，以找到与之相似的块。
3. 三维变换：对匹配到的相似块进行三维变换，将其转换为频域表示，并提取出频谱信息。
4. 噪声估计：通过计算平坦信号的方差来估计每个块状区域中的噪声水平。
5. 非线性滤波：对纹理信号进行非线性滤波处理，以降低噪声的影响，并恢复图像的细节。
6. 后处理：对滤波后的图像进行后处理操作，例如反变换、色彩空间转换等，以得到最终的去噪图像。
计算机视觉中的立体匹配算法研究
计算机视觉中的立体匹配算法研究一、引言计算机视觉是近年来发展迅速的一个领域，其中立体匹配算法是其中一个重要的研究方向。
立体匹配算法是指通过两张在不同视角下的图像，基于这两张图像之间的差异来计算得到物体的深度信息，从而达到对物体进行三维重建的目的。
二、立体匹配的基础原理立体匹配算法的基础原理是通过两幅不同角度下得到的图像中，对应点的像素位置之间的差异来计算出每个像素点的视差，并进而推算出物体的深度信息。
对于一组立体图像，在处理之前需要进行预处理，包括图像去噪、灰度化和边缘检测等，以便于得到更加精确的匹配结果。
然后，在经过预处理之后，可以通过三种不同的方式进行匹配：基于特征点的匹配、基于区域的匹配和深度神经网络。
1.基于特征点的匹配基于特征点的匹配是指通过对图像进行特征提取，然后通过对特征点进行匹配来计算像素点的视差。
这一方法的主要优点是速度比较快，但是对于复杂的场景下，匹配误差较大，容易出现匹配失败的情况。
2.基于区域的匹配基于区域的匹配是指通过对图像进行分块，然后在每个块内进行匹配来计算像素点的视差。
对于复杂的场景，此方法可以得到更加精确的匹配结果。
但是，对于复杂的场景，该方法的计算量比较大，处理速度比较慢。
3.深度神经网络近年来，深度神经网络的发展为立体匹配的处理提供了新的思路。
基于深度神经网络的方法可以通过学习大量的图像，从而获得更加精确的匹配结果。
同时，由于神经网络是可以并行计算的，因此处理速度较快。
三、算法的比较和优缺点分析针对不同的应用场景，可以选择不同的立体匹配算法来进行处理。
通过对三种不同的立体匹配算法的比较和分析，可以得到以下的结论：1.基于特征点的匹配方法可以在处理速度和精度之间取得平衡，但是对于复杂的场景下，容易出现匹配错误的情况。
2.基于区域的匹配方法可以得到更加精确的匹配结果，但是对于复杂的场景，计算量比较大。
3.基于深度神经网络的方法可以通过学习大量的图像，得到更加精确的匹配结果。
BM模式匹配改进算法
１ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ ｌＯ １１ １２ １３ １４ １５ １６ １７
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第二次 第三次 第四次 第五次
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下面我们就表ｌ所示的ＢＭ模式匹配的过程结果作一个 分析：
李洋， 王康， 谢萍 李洋(重庆大学,计算机学院,重庆,400064)， 王康(重庆大学,网络中心,重庆,400064)， 谢 萍(中国人民银行,成都分行营管部,四川,成都,610041)
计算机应用研究 APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS 2004，21(4) 16次
１ ２ ３ ４ ５ ６ ７ ８ ９ ｌＯ ｌｌ １２ １３ １４ １５ １６ １７
图１改进后的ＢＭ模式匹配算法
４算法比较次数实验记录
串Ｔ ｋ 第一次 Ｓ 第二次
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３ ＢＭ模式匹配改进算法
通过对原ＢＭ的分析与实际应用，提出ＢＭ改进思路，加 快在匹配失败后向后跳跃的幅度。当字符ｘ∈模式串，并且仅 出现过一次，那么返回值为１，否则就为Ｏ。定义一函数８（ｘ），即：
的模式匹配算法有ＢＦ算法、ＫＭＰ算法、ＲＫ算法和ＢＭ算法。讨论了一种基于ＢＭ模式匹配算法及其算法的改进。
关键词：模式匹配；ＢＭ算法
中图法分类号：ＴＮ９２；ＴＰ３０９
BM字符串匹配预处理方式及其优化效果评估
BM字符串匹配预处理方式及其优化效果评估字符串匹配是计算机科学中一个重要的问题，涉及到在一个字符串中查找给定模式的位置。
BM（Boyer-Moore）算法作为一种高效的字符串匹配算法，具备了较好的预处理方式和优化效果。
本文将探讨BM 字符串匹配预处理方式及其优化效果的评估。
一、BM算法概述BM算法是由Robert S. Boyer和J Strother Moore于1977年提出的，其主要思想是利用模式串中的信息来跳过尽可能多的字符来进行匹配。
BM算法具有两个关键步骤：坏字符规则和好后缀规则。
坏字符规则用于确定模式串的错位，好后缀规则则用于处理模式串中的后缀。
二、BM算法预处理方式BM算法的预处理过程包括两个关键步骤：坏字符规则的预处理和好后缀规则的预处理。
1. 坏字符规则的预处理坏字符规则的预处理是通过构建一个坏字符表（Bad character table），以确定模式串错误定位时可以向后滑动的距离。
坏字符表存储了字符串中的每个字符在模式串中出现的最后位置。
2. 好后缀规则的预处理好后缀规则的预处理是通过构建一个好后缀表（Good suffix table），以确定当模式串中的后缀与主串匹配失败时可以滑动的距离。
好后缀表存储了模式串中每个后缀的起始位置。
三、BM算法优化效果评估为了评估BM算法的优化效果，我们选取了一组测试数据，包括不同长度的主串和模式串，并使用BM算法进行匹配。
评估主要从以下几个方面进行：1. 匹配效率对比对比BM算法和暴力匹配算法的匹配效率，通过统计算法执行时间以及比较两者的差异，可以评估BM算法相对于暴力匹配算法的优势。
2. 预处理过程时间开销对比BM算法的预处理过程和匹配过程的时间开销，通过统计预处理过程和匹配过程的执行时间，可以评估BM算法预处理过程对匹配效率的影响。
3. 不同模式串长度对匹配效率的影响通过使用不同长度的模式串进行匹配，比较不同长度模式串的匹配时间，可以评估模式串长度对BM算法匹配效率的影响。
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BM立体匹配算法的参数详解
BM（Boyer-Moore）算法是一种常见的字符串匹配算法，其主要思想是通过匹配过程中的字符比较以及预处理过程中的坏字符规则和好后缀规则，来实现高效的字符串匹配。
BM立体匹配算法是对BM算法进行了改进和优化，使其更加高效和实用。
1. 坏字符规则（Bad Character Rule）：
坏字符规则是BM立体匹配算法的核心，通过预处理待匹配字符串，找出模式串在匹配过程中的每个字符在模式串中最右边出现的位置。
当发生不匹配时，根据坏字符的位置，将模式串向右移动到能够使坏字符与文本串对应的位置对齐。
2. 好后缀规则（Good Suffix Rule）：
好后缀规则是BM立体匹配算法的关键之一，通过预处理模式串，找出每个好后缀在模式串中最右边出现的位置。
当发生不匹配时，根据好后缀的位置，将模式串向右移动到能够使好后缀与文本串对应的位置对齐。
3. 好后缀上边界（Good Suffix Upper Bound）：
好后缀上边界是BM立体匹配算法中的一个重要参数，用于判断是否需要进行好后缀规则的处理。
当好后缀的长度小于等于好后缀上边界时，直接移动模式串到文本串的位置（也可以称之为滑动窗口）。
当好后缀的长度大于好后缀上边界时，再根据好后缀规则进行处理。
4. 坏字符规则失效位置（Bad Character Failure Position）：
坏字符规则失效位置是BM立体匹配算法的一个辅助参数，用于确定当一些字符发生不匹配时，模式串需要向右移动的位置。
根据坏字符的位置和坏字符规则失效位置，选择较大的位置进行模式串的移动。
以上就是BM立体匹配算法的主要参数。
通过预处理模式串和待匹配串，找出坏字符和好后缀在模式串中的位置，以及好后缀的上边界，可以有效地减少字符的比较次数，提高字符串匹配的效率。
同时，通过选择合适的坏字符规则失效位置，可以进一步优化算法的性能。
总结起来，BM立体匹配算法的参数详解如下：
-坏字符规则：根据每个字符在模式串中最右边出现的位置，将模式串向右移动。
-好后缀规则：根据每个好后缀在模式串中最右边出现的位置，将模式串向右移动。
-好后缀上边界：当好后缀的长度小于等于好后缀上边界时，直接滑动窗口到文本串的位置。
-坏字符规则失效位置：根据坏字符的位置和坏字符规则失效位置，选择较大的位置进行模式串的移动。
通过合理调整这些参数，可以进一步提升BM立体匹配算法的性能，适应不同问题的匹配需求。