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  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. python计算机视觉.pdf

  2. 高清完整版，极力推荐。 第1 章　基本的图像操作和处理 .....................................................................................................1 1.1　PIL：Python 图像处理类库.................................................................................................

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-09-22
    • 文件大小：29mb
    • 提供者：donggua209

  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. 基于立体视觉及蛇模型的行人轮廓提取及其识别

  2. 从复杂、动态多变的交通图像中准确提取障碍物的轮廓曲线是智能汽车的一个重要研究课题，它对行人保护起着十分重要的作用。Snake模型是用来自动提取物体边界的曲线模型。结合立体视觉技术和Snake模型以实现行人检测：运用基于稠密视差的立体分割方法查找并分割潜在行人目标区域，为了便于后期目标轮廓提取，基于边缘检索的立体匹配算法被进一步用于提取感趣区(ROIs)内的目标初始边界；在此基础上，用Snake模型提取目标的完整轮廓曲线；轮廓因子及目标高程被用于ROIs的验证，即行人识别。针对Snake模型易受噪

  3. 所属分类：其它

  1. 基于小基高比的快速立体匹配方法

  2. 为了提高立体匹配效率和获得高精度的亚像素级视差,该文提出一种快速的小基高比立体匹配方法。该方法首先利用积分图像加速自适应窗口和规范互相关度量的计算,然后根据可靠性约束进一步拒绝错误匹配,再采用基于迭代二倍重采样的亚像素级匹配方法为可信点计算亚像素级视差,最后利用基于图分割的视差平面拟合方法获得稠密的亚像素级视差图。实验结果表明该方法不但可获得高精度的亚像素级视差而且还提高了算法的匹配效率,满足了小基高比立体重建的需求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：345kb
    • 提供者：weixin_38665629

  1. 基于多尺度的小基高比立体匹配方法

  2. 针对小基高比立体匹配中的"黏合"现象和深度精度问题,提出一种小基高比立体匹配方法.该方法通过将自适应窗口技术和多窗口策略相结合为参考图像确定匹配窗口;然后根据规范化互相关函数和"胜者全取"策略计算整数级视差;再以整数级视差为基础利用基于二分法的亚像素匹配方法计算亚像级视差;最后采用基于图像分割的迭代传播方法以获得稠密视差图.实验结果表明:该立体匹配算法减少了小基高比匹配中的"黏合"现象,同时获得了稠密的高精度亚像素级视差,其亚像素精度可

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：643kb
    • 提供者：weixin_38722164

  1. 基于图像分割的稠密立体匹配算法

  2. 提出一种基于图像分割的稠密立体匹配算法，该算法将灰度-梯度算法与零均值归一化互相关（ZNCC）算法相结合生成匹配代价，利用SLIC(Simple Liner Iterative Cluster)算法对图像进行分割，基于视差图和超像素更新了匹配代价。在视差后处理阶段，基于左右一致性检验(LRC)、孔洞填充和十字交叉自适应窗口加权中值滤波的方法减小视差图的误匹配率。利用Middlebury数据集的4组图像进行测试，测试结果表明，平均误匹配率为4.99%。

  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. 基于跨尺度引导图像滤波的稠密立体匹配

  2. 针对现有局部立体匹配算法在弱纹理表面、深度不连续处等特定区域匹配精度低、实时性难以满足要求等问题, 提出了一种基于跨尺度引导图像滤波的稠密立体匹配算法。利用图像分割技术对立体图像进行预分割, 得到分割区域内像素的聚合半径; 以此半径为指导, 在立体图代价空间中以3种不同尺寸的核进行滤波, 引入正则化项确保聚合代价的一致性, 以得到更有效的聚合代价; 运用简单高效的贪心策略获取初步视差。基于Middlebury测试平台的实验结果表明所提算法兼具实时性和高效性。

  3. 所属分类：其它