為加快收斂速度,該算法將視差圖的最優搜索問題轉換為二值神經網絡的迭代收斂過程。
與以往方法不同,本文將立體匹配問題看作一種多極值的優化問題——從一組可能的視差圖中找到最合適的一個。
為了獲取精確的立體匹配結果,提出了一種通用的視差圖誤差檢測與校正算法。
本文還從雙目視覺的基本原理和計算公式出發,從全景照相系統提供的一對雙目照片中提取了部分火星表面的視差圖。
通過獲取的序列視差圖像,用計算全息與圖像處理技術產生了一個全息立體圖的顯示。
立體匹配是計算機視覺領域的一個重要研究課題,為了得到準確、稠密的視差圖,提出了一種基於顏*與空間距離的置信度傳播立體匹配算法。
在此基礎上建立全局能量函數,並採用改進的置信度傳播算法進行視差圖的求解。
摘要為了消除視差圖像拼接後的局部不一致、不連續或變形,提出一種視差拼圖最優合成拼縫搜索策略。
針對雙鏡立體照相技術重構立體圖像畫質模糊、圖像受損、清晰度下降的問題,採用光開關對鏡頭光路左右對稱分割,獲得視差圖像。
通過網絡圖最小截割的方法優化該能量函數,快速得到了立體圖像對的密集視差圖。
因為視覺*中要求獲得緻密的視差圖,因此本文的研究集中在緻密視差圖的快速獲得。