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双目
立体匹配
_SGM算法
SGM算法在KITTI2015数据集上测评结果 开发环境:python=3.6、numpy=1.19.5、opencv-python=4.5.5.64 操作系统:Ubuntu20.04LTS 处理器:Intel(R) Core(TM) i7-9700 CPU @ 3.00GHz 实验记录: 1、WTA、SSD策略,disparity=190,radius=3,视差<=3精度:0.5611,运行时间:7.4344s 2、WTA、SSD策略,disparity=64,radius=3,视差<=3精度:0.5611,运行时间:2.7495s 3、SGM、SSD策略,disparity=64,radius=3,视差<=3精度:0.8161,运行时间:22.7137s 4、SGM、NCC策略,disparity=64,radius=3,视差<=3精度:0.8119,运行时间:28.0640s 5、SGM、SAD策略,disparity=64,radius=3,视差<=3精度:0.6681,运行时间:22.3349
2022-10-10 21:05:45
8.81MB
1、双目立体匹配
2、深度估计
3、SGM
1
基于Census变换的自适应权值Hamming距离
立体匹配
算法
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和抗干扰性,还能减少算法的复杂度,适用于实时的
立体匹配
。
2022-09-21 10:48:30
505KB
Census变换
1
StereoVision_2015new
Stefano Mattoccia 的讲义 Stereo Vision: algorithms and applications,是2015最新版,与旧的版本相比,除了准确详实的记述了
立体匹配
的基本原理和关键技术,增加了新的3D应用和FPGA处理的详细过程。
2022-09-12 10:42:39
51.45MB
立体匹配讲义
1
Binary Image Stereo Matching:这个源代码实现了一个二进制
立体匹配
算法,以估计
立体匹配
的图像。-matlab开发
该源代码执行二进制
立体匹配
算法以估计
立体匹配
图像。 在此应用程序中,您可以实现不同的流行蒙版以及新颖的混合蒙版。
2022-08-08 18:14:17
5.38MB
matlab
1
【三】FPGA双目立体视觉之
立体匹配
立体匹配
就是在左右视图中找到同一场景点所对应的一对对应点。使用matlab实现了
立体匹配
,采用的是SGM算法。
2022-07-30 11:05:24
3.77MB
matlab
fpga
1
基于边缘约束的自适应引导滤波
立体匹配
算法
为解决局部
立体匹配
算法存在深度图边界区域不连续问题,本文提出了一种基于边缘约束的自适应引导滤波
立体匹配
算法。将梯度值和颜色信息结合进行匹配代价计算;然后,基于图像边缘局部特征,对图像的像素点基于颜色阈值和边界条件构建自适应十字交叉区域,并对自适应窗口进行引导滤波代价聚合;最后,采用胜者为王策略(winner takes all,WTA)进行视差计算,对视差图进行视差精细化处理。实验结果表明:本文算法生成的深度图能够更好地保留细节特征,边界纹理区域的误匹配现象明显改善,可有效降低误匹配率,本文算法在Middlebury数据集误匹配率仅为5.22%。
2022-07-24 09:19:19
1.58MB
立体匹配
引导滤波
代价计算
交叉区域
1
基于散斑视觉测量的叶片模型重构
叶片是航空发动机的重要部件, 由于工作环境恶劣, 容易出现损坏。对损坏的叶片进行修复是比较经济的做法, 模型重构是航空发动机叶片修复的关键技术之一。为此提出了一种基于散斑视觉测量的叶片模型重构方法。采用散斑视觉系统采集叶片曲面散斑点; 通过散斑点
立体匹配
得到局部点云数据; 通过点云拼接得出叶片整体点云; 根据叶片点云曲率提取边界点, 通过三次B样条曲线对叶片点云边界点进行拟合, 得出叶片包络曲线; 利用包络曲线和点云重建叶片模型; 进行了实验验证, 证明了方法的可行性。
2022-07-04 12:45:54
12.3MB
机器视觉
模型重构
立体匹配
散斑
1
cuda
立体匹配
滤波优化
均值滤波,在卷积形式的均值滤波中,需要把输入图对应模板内所有点像素点相加求平均,代替 原像素点。窗口越大,滤波效果越好,但是图像也变得更加模糊,所以需要根据实际情况设置矩形窗口的大小。 高斯滤波是一种线性平滑滤波,适用于消除高斯噪声,广泛应用于图像处理的减噪过程。通俗 的讲,高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的 其他像素值经过加权平均后得到。 高斯滤波的具体操作是:用一个模板 (或称卷积、掩模) 扫描图像中的每一个像素,用模板确 定的邻域内像素的加权平均灰度值去替代模板中心像素点的值。对应均值滤波说,其邻域内每个像素的权重是相等的。而在高斯滤波中,会将中心点的权重值加大,远离中心点的权重值减小,在此基础上计算邻域内各个像素值不同权重的和。
2022-06-20 14:07:28
499KB
cuda
高性能计算
C++
高斯滤波
cuda
立体匹配
——中值滤波
立体匹配
是立体视觉从图像生成三维点云的常规手段。
立体匹配
算法主要是通过建立一个能量代价函数,通过此能量代价函数最小化来估计像素点视差值。
立体匹配
算法的实质就是一个最优化求解问题,通过建立合理的能量函数,增加一些约束,采用最优化理论的方法进行方程求解,这也是所有的病态问题求解方法。 双目
立体匹配
可划分为四个步骤:匹配代价计算、代价聚合、视差计算和视差优化。 匹配代价计算的目的是衡量待匹配像素与候选像素之间的相关性。两个像素无论是否为同名点,都可以通过匹配代价函数计算匹配代价,代价越小则说明相关性越大,是同名点的概率也越大。匹配代价计算的方法有很多,本课设使用灰度绝对值差(AD,Absolute Differences)。 代价聚合的根本目的是让代价值能够准确的反映像素之间的相关性。上一步匹配代价的计算往往只会考虑局部信息,通过两个像素邻域内一定大小的窗口内的像素信息来计算代价值,这很容易受到影像噪声的影响,而且当影像处于弱纹理或重复纹理区域,这个代价值极有可能无法准确的反映像素之间的相关性,直接表现就是真实同名点的代价值非最小。 视差计算即通过代价聚合之后的代价矩阵S来确定每个像素的最优
2022-06-20 09:08:32
2.57MB
高性能计算
cuda
C++
立体匹配
经典的极线校正程序Fusiello_epipolarcode
经典的极线校正程序Fusiello_epipolarcode MATLAB完整源代码
2022-06-01 22:44:04
8KB
立体匹配
极线校正
1
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