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  1. 基于区域的立体匹配算法介绍

  2. 描述了主流立体匹配算法，对学习立体匹配会有很大的帮助。主要讲述了局域算法的一些方法思路

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-07-07
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：chenj0726cj

  1. 基于图像分割的快速立体匹配算法

  2. 针对Tao的平滑表面假设提出了一种基于图像分割的快速立体匹配算法。算法把参考图分割成多个区域，计算其中可靠区域的平面模板，通过贪婪算法把平面模板分配给不可靠区域使得全局评价函数取到最小值。该算法能克服基于局部算法中存在的边界模糊，以及低纹理区误匹配严重的缺点，解决了传统的基于全局算法中计算量过大的问题。实验表明，该算法能同时满足高精度和高实时性的要求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-08-13
    • 文件大小：230kb
    • 提供者：eric_lj

  1. 基于区域分割和邻域相关性的立体匹配算法

  2. 提出一种在图像分割基础上生成稠密视差图的立体匹配算法，利用滑动窗口生成鲁棒性较好的视差空间图DSI，运用分水岭算法将图像分割成多个小区域，根据每个区域在视差空间图内的视差分布情况计算该区域的信赖度，并综合各区域的邻域对其产生的影响，以获得稠密视差图，采用国际标准数据对该算法进行测试，实验结果表明，该算法能够获得较好的匹配结果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-08-13
    • 文件大小：506kb
    • 提供者：eric_lj

  1. 区域线性生长立体匹配算法matlab

  2. 很好的区域线性生长立体匹配算法，绝对可用

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-12-11
    • 文件大小：8kb
    • 提供者：u010061216

  1. 基于色彩分割和自适应窗口的快速立体匹配（PDF论文）

  2. 针对现有立体匹配算法难以兼顾匹配精度和速度的不足 ,提出了一种基于联合匹配代价的局部方法。首先 ,根据视差在同一色彩分割区域内平滑变化的假设 ,提出了一种利用参考图像和目标图像的色彩分割信息获得的基于任意形状和大小支持区域的匹配代价;然后在 RGB色彩空间中 ,通过由窗口内的平均匹配误差、误差方差及较大窗口的偏向误差构成的窗口选择评价函数 ,获得基于自适应矩形窗口的匹配代价;最后 ,将这两种匹配代价进行有机的结合构成联合匹配代价 ,并通过局部优化方法获得稠密视差图。采用 M iddlebury

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-04-18
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_36165459

  1. 基于两阶段自适应优化的双目立体匹配算法

  2. 针对局部立体匹配算法在弱纹理区域匹配准确度低的问题,提出一种在代价初始化和代价聚合两阶段自适应优化的立体匹配算法。首先,在代价初始化阶段,通过双阈值线性约束条件构造像素点的十字支撑窗口,并依据十字支撑最短臂长构造自适应函数融合AD及Census特征测度;其次,在代价聚合阶段,利用十字支撑水平扩展及形态学处理的方法构造自适应滤波窗口,并通过区域滤波实现代价聚合;最后,通过视差选择及视差优化得到最终的视差图像。Middlebury平台测试结果表明:该算法与传统的AD-Census融合立体匹配算法相比

  3. 所属分类：其它

  1. 基于SAD算法的立体匹配的实现

  2. 利用FPGA并行性计算和合理的流水线设计完成了立体视觉中最核心的部分——立体匹配以及硬件结构，选取SAD区域立体匹配算法，利用补码来实现SAD算法，在算法流程中采用窗口并行和像素串行来完成。在获得视差图时，采用128×128图像对，窗口大小为3×3，视差为24，在系统时钟为50 MHz情况下，实现了每秒425帧的处理速度，最后给出了视差图。实验证明，选用FPGA来实现立体匹配系统的设计是可行的，具有一定的鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：325kb
    • 提供者：weixin_38702047

  1. 基于相位一致性的可变窗口立体匹配算法

  2. 匹配窗口大小和形状是影响区域立体匹配算法效果的关键因素之一。根据相位一致性能反映灰度变化快慢情况和抗干扰能力较强的特点,对图像进行相位一致性检测,再根据监测的值确定像素的特性,然后按不同特性采用不同窗口进行匹配,并结合非参量测度和灰度值构成复合费用函数值,得到最终的视差图。实验结果表明,本算法有较好的匹配效果。

  3. 所属分类：其它

  1. 一种基于自适应支持权重优化的立体匹配算法

  2. 立体匹配是图像处理领域的经典问题和研究热点之一。针对原始ＡＳＷ 立体匹配算法中存在的运算时间过长以及遮挡区域的误匹配率高的问题，提出了一种改进优化方法。在自适应支持权重方法的基础上结合Ｒａｎｋ变换方法，从参数选择以及立体匹配性能这两个方面对自适应支持权重进行改进，然后对得到的初始视差进行有效视差校准从而得到最终视差。最后利用仿真实验得到匹配精度较高的图像序列视差图，并通过实验结果对比验证了该方法具有很好的可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：346kb
    • 提供者：weixin_38569109

  1. 立体匹配的鲁棒区域色彩校正方法

  2. 立体匹配的鲁棒区域色彩校正方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：640kb
    • 提供者：weixin_38577378

  1. 基于多任务学习的立体匹配算法

  2. 引入辅助任务信息有助于立体匹配模型理解相关知识,但也会增加模型训练的复杂度。为解决模型训练对额外标签数据的依赖问题,提出了一种利用双目图像的自相关性进行多任务学习的立体匹配算法。该算法在多层级渐进细化过程中引入了边缘和特征一致性信息,并采用循环迭代的方式更新视差图。根据双目图像中视差的局部平滑性和左右特征一致性构建了损失函数,在不依赖额外标签数据的情况下就可以引导模型学习边缘和特征一致性信息。提出了一种尺度注意的空间金字塔池化,使模型能够根据局部图像特征来确定不同区域中不同尺度特征的重要性。实验

  3. 所属分类：其它

  1. 彩色图像引导的边界不一致区域细化用于立体匹配

  2. 成本计算，成本汇总，视差优化和视差优化是立体匹配的四个主要步骤。 尽管对前三个步骤进行了广泛的研究，但在视差细化方面却很少做出努力。 在这封信中，我们提出了一种彩色图像引导的视差细化方法，以进一步消除视差图上边界不一致的区域。 首先，分析边界不一致区域的起源。 然后，使用建议的基于混合超像素的策略检测这些区域。 最后，通过改进的加权中值滤波方法对检测到的边界不一致区域进行细化。 在各种立体匹配条件下的实验结果验证了该方法的有效性。此外，通过主动深度获取获得的深度图，例如Kinect之类的设备也可

  3. 所属分类：其它

  1. 基于图像分割和自适应支撑权重的立体匹配算法

  2. 双目立体匹配是计算机视觉中研究的重点，针对立体匹配在深度不连续、低纹理和场景重复区域容易匹配出错的问题，提出了一种基于图像分割和改进的自适应支撑权重的立体匹配算法。该方法首先根据颜色相似性、欧式距离相似性、梯度相似性和自定义颜色内相关相似性定义初始的匹配代价关系，然后利用mean shift算法分割出不同深度区域的匹配点，根据匹配点所在的深度区域进行匹配代价重定义。在代价聚合的过程中，为了消除光照和噪声的影响，对待匹配点进行rank变换后，再进行视差值的计算，从而得到一个更加准确的视差结果。最后

  3. 所属分类：其它

  1. 基于自适应分水岭的图割的立体匹配算法

  2. 基于对现有图割算法的研究，本文进一步设计了基于自适应分水岭算法并且使用非参数深度平滑模型来建立图割的能量方程的立体匹配方法。提出了新的自适应局部阈值方法，并将其应用于分水岭结合Prim算法的区域融合中。该方法选取相同亮度的像素当作同一个特征矢量形成像素组层，这样两幅或多幅图像的匹配可以在特征区域像素组层来计算，大大减少了数据量。在最小化能量方程时，基于像素组层优化现有的α-扩展算法，降低运行时间。实验结果表明：通过Middlebury测试平台对算法定量评估得出在所有区域误匹配、非遮挡

  3. 所属分类：其它

  1. 基于改进代价计算和视差候选策略的立体匹配

  2. 立体匹配算法在图像弱纹理区和重复纹理区存在匹配困难、误差大的问题,为此提出一种基于改进代价计算和视差候选策略的立体匹配算法。首先结合改进的Census变换和自适应加权融合的双向梯度信息来计算初始匹配代价,提高代价计算的可靠性。其中:为传统Census变换增加内圈编码,提高邻域信息利用率,同时降低噪声的影响;利用自适应权重函数融合横向和纵向梯度代价,降低物体边缘区域的误匹配率。其次,采用自适应十字交叉窗口进行代价聚合,并通过建立候选视差集和引入邻域视差信息的方法来获取初始视差。最后通过两轮插值策略

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_38545243

  1. 基于共同视域的自监督立体匹配算法

  2. 提出了一种基于共同视域的自监督立体匹配算法, 该算法根据视差的左右一致性来确定双目图像的共同可视区域, 从而抑制被遮挡区域产生的噪声, 为网络模型的学习提供了更加准确的反馈信号。研究结果表明：在没有任何标签数据的前提下, 所提算法的预测误差降低了11%~42%, 且与有监督立体匹配算法的性能相当。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于改进Census 变换和动态规划的立体匹配算法

  2. 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

  3. 所属分类：其它

  1. 利用图像分割的基于图割的立体匹配算法

  2. 立体匹配通过寻找同一空间景物在不同视点下投影图像的像素间的一一对应关系, 最终得到该景物的视差图。在对匹配算法作了深入研究的基础上, 提出了一种利用图像分割的基于图割的立体匹配算法。算法把参考图分割成多个区域, 然后用平面公式在一个分割中建立视差。视差模板是从初始视差分割中提取的。每一个分割被分配到精确的视差模板。构建全局能量函数,能量函数的鲁棒最小化是由基于图割的最优化获得的。算法对低纹理区域和接近视差边界区域有很好的匹配效果, 同时, 又解决了传统的基于全局算法中计算量过大, 实时性不好的问

  3. 所属分类：其它

  1. 一种基于分割的可变权值和视差估计的立体匹配算法

  2. 立体匹配一直是计算机视觉研究领域中的热点和难点, 是立体视觉中的关键技术之一。为了消除基于局部图像的双目立体匹配的歧义性, 提出一种基于图像分割及可变权值方案的初始匹配和贪婪的后处理视差估计策略相结合的立体匹配算法。分割彩色立体图像对, 利用分割自适应地分配权值来消除匹配特征相似的歧义性, 计算匹配代价得到初始视差。接着, 为了更好地消除弱纹理区域、重复纹理区域和宽遮挡区域等复杂歧义性, 视差后处理中采用贪婪估计方案, 包括基于分割的视差校准、窄遮挡处理及多方向自适应加权最小二乘拟合填充。实验结

  3. 所属分类：其它

  1. 一种快速双目视觉立体匹配算法

  2. 针对目前双目视觉立体匹配算法计算量过大、实时性不强的问题, 提出了一种平行配置系统的快速立体匹配算法。利用两幅视图的差异将视图分为特征点和非特征点, 然后对特征点采用WTA (winner-take-all)方法进行匹配, 而对非特征点只进行简单的验证, 最后得出致密的视差图。该算法利用视差的分段连续性, 大大减少了运算量。实验结果表明, 该算法提取的特征点集中于视差不连续区, 与目前其它基于区域的匹配算法相比, 该算法得到的误匹配像素百分比与其它算法相当, 而计算速度却提高了一个数量级, 并且

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：882kb
    • 提供者：weixin_38574132
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