中国图象图形学报A
中國圖象圖形學報A
중국도상도형학보A
JOURNAL OF IMAGE AND GRAPHICS
2009年
4期
725-730
,共6页
自适应分层%粒子群算法%视差图%立体匹配
自適應分層%粒子群算法%視差圖%立體匹配
자괄응분층%입자군산법%시차도%입체필배
分析了遗传算法的缺陷,提出了自适应分层粒子群(PSO)立体匹配算法计算稠密视差图.首先采用SIFT(scale invariant feature transform)特征检测和匹配算法准确地确定视差范围;其次根据图像和视差范围的大小分层.建立由粗及细的自适应分层图像金字塔结构,加快搜索速度、减少错误匹配;然后在优化函数中引入能根据匹配窗口大小自动变化的因子来调整灰度项和平滑项数据的权重,并用改进的带变异算子的整数形式的PSO进行优化,避免了遗传算法搜索的盲目性以及容易陷入局部最优的缺陷,更快、更好地找到最优解.最后合成图像以及真实图像的实验结果表明该方法精度较高,速度较快.
分析瞭遺傳算法的缺陷,提齣瞭自適應分層粒子群(PSO)立體匹配算法計算稠密視差圖.首先採用SIFT(scale invariant feature transform)特徵檢測和匹配算法準確地確定視差範圍;其次根據圖像和視差範圍的大小分層.建立由粗及細的自適應分層圖像金字塔結構,加快搜索速度、減少錯誤匹配;然後在優化函數中引入能根據匹配窗口大小自動變化的因子來調整灰度項和平滑項數據的權重,併用改進的帶變異算子的整數形式的PSO進行優化,避免瞭遺傳算法搜索的盲目性以及容易陷入跼部最優的缺陷,更快、更好地找到最優解.最後閤成圖像以及真實圖像的實驗結果錶明該方法精度較高,速度較快.
분석료유전산법적결함,제출료자괄응분층입자군(PSO)입체필배산법계산주밀시차도.수선채용SIFT(scale invariant feature transform)특정검측화필배산법준학지학정시차범위;기차근거도상화시차범위적대소분층.건립유조급세적자괄응분층도상금자탑결구,가쾌수색속도、감소착오필배;연후재우화함수중인입능근거필배창구대소자동변화적인자래조정회도항화평활항수거적권중,병용개진적대변이산자적정수형식적PSO진행우화,피면료유전산법수색적맹목성이급용역함입국부최우적결함,경쾌、경호지조도최우해.최후합성도상이급진실도상적실험결과표명해방법정도교고,속도교쾌.
