一种地形轮廓特征的立体视觉三维重建方法

针对自然地形轮廓特征的三维数据测量问题,提出了一种基于区域分割的立体视觉三维重建方法。先通过分水岭变换进行图像分割,根据分割区域边界确定图像中场景的轮廓边缘。轮廓边缘按所属区域分组进行立体匹配,根据分割区域相互邻接的全局特征和各区域的位置、尺寸、灰度值局部特征建立区域约束,并根据区域边缘像素点梯度分布特点建立梯度方向约束,以减小立体匹配的搜索空间、优化匹配顺序、提高匹配精度。进而根据双目立体视觉的成像模型计算匹配边缘点的三维坐标,实现地形轮廓边缘的三维重建。实验结果表明,该方法能够快速有效地重建出体现地形三维结构特征的轮廓边缘,并具有较高的立体匹配正确率和重建精度。     

基于邻接表的分水岭变换快速区域合并算法

针对图像分水岭变换存在的过分割问题,提出了一种快速区域合并算法.该算法先对梯度图像进行Lee滤波以降低分水岭变换的过分割程度,在传统分水岭变换初步分割的基础上,利用区域邻接图(RAG, Region Adjacency Graph)的邻接表数据结构描述过分割区域之间的关系,采用分级阈值合并的方式完成区域合并,以降低合并计算的复杂度.合并过程中,将基于区域相对边界强度和边界长度的相似度度量准则与传统的区域灰度均值差异度准则相结合,构成新的区域可合并度综合评价函数,以保证区域合并准确可靠.实验结果表明,与传统的分水岭变换区域合并算法相比,该算法有效地提高了区域合并的准确性,并大幅提升了运算速度.