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搜索资源列表

  1. MATLAB中有趣的演示实例

  2. MATLAB中也同样有许多有意思的实例，为提高读者对MATLAB和Simulink的兴趣，特举部分以供参考。具体如下，运行的时候只要将“：”前面的代码复制到MATLAB中就可以了，随之会出现各种各样的演示实例，对初学者帮助不小哦。 ◆ 平面与立体绘图 graf2d ：XY平面绘图（火柴棒） graf2d2 ：XYZ立体绘图（切片） hndlgraf ：平面显示线型处理窗口及命令演示 hndlaxis ：平面显示处理窗口及命令演示 graf3d ：立体显示处理窗口及命令演示 ◆ 复杂函数的三维绘

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-01-30
    • 文件大小：28kb
    • 提供者：audyxiao

  1. MCT（修正的统计变换）

  2. Ramin Zabih and John Woodfill于1994年提出Census Transform，在此基础上，Bernhard Froba在他的论文《Face Detection with the Modified Census Transform》中用修正的CT变换（MCT）做预处理，再用AdaBoost训练，来进行人脸检测

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-05-17
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：leeyanhit

  1. census 变换

  2. census 变换 opencv && c++ 编写，适用于立体匹配的初学者

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-01-08
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：lxzhong7

  1. Census及Hamming距离三维立体重建Matlab程序

  2. 基于Census变换及Hamming距离的三维立体重建Matlab程序，用于从左右灰度图像得到视差图。结果经Middlebury标准测试集测试。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-02-27
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：huiyanhuishi

  1. census transform

  2. 对图像进行非参数变换，即census transform

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-12-15
    • 文件大小：746kb
    • 提供者：qq_24532765

  1. census-transform

  2. 基于census变换的图像立体匹配，能达到很好的效果

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2015-11-15
    • 文件大小：746kb
    • 提供者：tdnyb

  1. 基于自适应权重AD_Census变换的双目立体匹配_王云峰.pdf

  2. 针对AD-Census变换采用固定权重将AD变换代价与Census变换代价合成的双目立体匹配代价无法体现像素点区域特征的问题，提出一种基于自适应权重AD-Census变换的双目立体匹配算法。算法首先通过增加相邻像素点的灰度差阈值条件改善十字支撑自适应窗口；然后以每个像素点的十字支撑自适应窗口的最短臂长为自变量，利用指数形式的函数，进行AD变换代价与Census变换代价合成权重的自适应设置。由于像素点十字支撑自适应窗口的最短臂长能够反映像素点的区域特性，因此自适应设置的权重大小与像素点的区域特性

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2019-08-21
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_28005905

  1. 基于Census变换的自适应权值Hamming距离立体匹配算法

  2. 传统的Census+Hamming距离立体匹配算法往往由于将邻域像素等同对待，从而缺少足够的匹配信息，造成较高的误匹配率。对此提出了一种自适用加权的Hamming距离算法，通过引入邻域像素空间距离，使在距离测算时将邻域像素分等级计算，丰富了匹配图像的信息。并且使用梯度图像像素之间的距离作为聚合代价计算的权值，实验证明其对于噪声有一定的抗干扰性，并且能够很好地反映纹理等信息，同时引入稀疏聚合窗口来减少算法的复杂度。最后进行亚像素插值增大匹配的正确性。通过对比试验证明，此算法不仅能够提高匹配的准确性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：505kb
    • 提供者：weixin_38746293

  1. 基于改进Census变换和动态规划的立体匹配算法

  2. 基于改进Census变换和动态规划的立体匹配算法

  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. 基于色彩权值和树形动态规划的立体匹配算

  2. 针对立体匹配算法在图像非遮挡区域, 特别是弱纹理区域误匹配率较高的问题, 提出一种基于十字交叉窗口下自适应色彩权值和树形动态规划的立体匹配算法。首先结合颜色、梯度信息及Census变换作为相似性测度函数构建代价计算函数; 然后以图像的距离和色彩信息构建自适应十字交叉窗口, 并提出基于色彩权值的代价聚集方式; 将树形结构动态规划算法的思想引入到视差计算, 代替单独采用赢者通吃策略的方法, 对视差进行全局优化; 最后通过视差求精得到稠密视差图。实验结果表明, 本文算法在Middlebury测试平台4

  3. 所属分类：其它

  1. 基于改进Census变换的多特征背景建模算法

  2. 针对视频图像易受噪声干扰和背景变化复杂的特点,改进传统Census变换特征值对中心像素的依赖问题,建立Census模板以保持Census变换对光线变化的稳健性。将改进后的Census变换特征值、图像像素值、更新频数、最近更新时间和动态指数等多种特征融合,建立了一种新的背景建模算法。利用帧间亮度差,自适应选择融合多种特征更新背景模型,依据动态指数衡量背景变化复杂程度,建立不同的更新规则,提升模型对光线突变和复杂场景处理的稳定性。经测试多组标准视频序列,本算法检测精度优于其他算法,有效改善了光线突变

  3. 所属分类：其它

  1. 结合加速鲁棒特征的遥感影像半全局立体匹配

  2. 针对遥感影像半全局立体匹配(SGM)对噪声敏感及在视差不连续和弱纹理区域产生条纹导致匹配率低的问题,提出一种结合加速鲁棒特征(SURF)的遥感影像SGM算法。首先,用SURF计算遥感影像的特征匹配点和特征点主方向,并用快速最近邻搜索算法剔除错误的匹配点;然后,用Census变换计算两幅遥感影像的匹配代价,用特征点主方向来调整SGM算法在不同聚合路径方向上的路径权重;最后,用改进的加权联合双边滤波(WJBF)方法进行视差精化,以去除视差图中的噪声和条纹。在WorldView、IKONOS、高景一号

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-06
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：weixin_38733281

  1. 基于改进Census变换和异常值剔除的抗噪立体匹配算法

  2. 针对Census变换易受噪声影响使得立体匹配算法难以获取高匹配精度的问题，提出了一种改进Census变换和异常值剔除的抗噪立体匹配算法。在初始匹配代价阶段，该方法首先将窗口邻域中值作为参考值并通过映射函数控制异常值，提高了单像素匹配代价的可靠性；然后在代价聚合阶段，对动态聚合窗口中初始代价值进行异常值剔除；最后通过视差计算、视差优化得到最终的视差图。在VS2013软件平台上采用Middlebury标准测试图对初始匹配代价、代价聚合、最终视差图阶段进行测试。实验结果表明，本文算法的抗噪性能优于现有

  3. 所属分类：其它

  1. 一种改进Census变换与梯度融合的立体匹配算法

  2. 针对现有立体匹配算法对噪声敏感、易失真、在视差不连续区域与弱纹理区域误匹配率高的问题, 提出一种改进Census变换与梯度融合的多尺度立体匹配算法。采用支持窗口内所有像素的加权平均灰度值作为Census变换的参考值, 将Census代价与由水平和垂直方向归一化结合的梯度代价进行加权融合, 通过设置噪声容限获得稳定的代价, 提高了单像素匹配代价的可靠性；在多分辨率尺度下, 采用改进引导滤波算法完成对匹配代价的聚合；通过视差提取获得视差图。实验结果表明, 该算法在Middlebury测试平台上对标准

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：11mb
    • 提供者：weixin_38558660

  1. 一种改进Census变换的双目匹配测距方法

  2. 为了得到一种易实现且精度较高的双目测距方法,立体校正左右相机的非前向平行结构,先将改进的Census变换算法应用于立体匹配,得到准确的视差值,再根据双目视觉特殊的外极线几何结构计算出实际的距离信息。将原始Census变换中比较周围像素与中心像素的方案改进为多中心点相互监督融合,极大地提升了立体匹配精度。在实验室环境下,利用两个完全相同的互补金属氧化物半导体(CMOS)相机搭建了双目测距实验平台,详细介绍了测距流程中的硬件、算法以及标定过程。将实验结果应用于实际距离测量,并与原始的Census变换

  3. 所属分类：其它

  1. 基于引导图像和自适应支持域的立体匹配

  2. 提出一种基于引导图像和自适应支持域的局部立体匹配算法。首先对校正后的输入图像进行预处理得到引导图像;在匹配代价计算阶段,提出一种梯度计算方法,结合引导图像和输入图像的梯度信息,分别计算x和y方向的梯度,再与AD(absolute difference)和Census变换融合构建匹配代价计算函数;在代价聚合阶段,使用基于自适应支持域的导向滤波;在视差细化阶段,提出一套基于自适应支持域的多步细化方法,通过该方法得到最终的视差图。实验结果表明,视差细化后全部区域的平均误差和方均根误差平均减少43.7%

  3. 所属分类：其它