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排序方式: 共有470条查询结果,搜索用时 9 毫秒
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分析了遗传算法的缺陷,提出了自适应分层粒子群(PSO)立体匹配算法计算稠密视差图。首先采用SIFT(scale invariant feature transform)特征检测和匹配算法准确地确定视差范围;其次根据图像和视差范围的大小分层,建立由粗及细的自适应分层图像金字塔结构,加快搜索速度、减少错误匹配;然后在优化函数中引入能根据匹配窗口大小自动变化的因子来调整灰度项和平滑项数据的权重,并用改进的带变异算子的整数形式的PSO进行优化,避免了遗传算法搜索的盲目性以及容易陷入局部最优的缺陷,更快、更好地找到最优解。最后合成图像以及真实图像的实验结果表明该方法精度较高,速度较快。 相似文献
32.
33.
34.
Yu‐Ta Chen Shau‐Wei Hsu Bao‐Jen Pong Mang Ou‐Yang Cheng‐Chung Lee 《Journal of the Society for Information Display》2013,21(6):231-238
This work presents an image displacement measurement by using a box pattern and the edge spread function analysis in the polarized based stereoscopic displays. The measurement determines to identify three factors (i.e., box size, image displacement, and spatial frequency response (SFR)) from the box patterns. The polarized based stereoscopic displays might sacrifice pixels for producing 3D images, which might produce errors in the image displacement and then affect the depth perception indirectly. Based on the measurement, the errors can be quantified by using the three factors. Owing to the light leakage distorting the edge spread function to obtain an inferior SFR, exactly how light leakage affects the edge spread function can be resolved on the basis of the SFR results, especially at a frequency (1/display pixel) of 1.9 in the case of the horizontal displacement. Light leakage also induces the error of the box height in even and odd intervals of the vertical displacements more than 2 pixels and 0.5 pixels, respectively. The image displacement measurement provides a simple and comprehensive means of evaluating the optical characteristics, disparity, and sharpness of the stereoscopic displays, via the three factors. 相似文献
35.
改进自适应加权的局部立体匹配算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Yoon经典自适应加权法在深度不连续处误匹配率较高、边缘细节不突出以及匹配窗口大小凭经验设计不通用等缺陷,提出了一种改进自适应加权的局部立体匹配算法.在经典自适应加权局部立体匹配算法的基础上用高斯分布权值替换了几何空间权值,增加了边缘权值突出深度不连续处的边缘细节,采用赢家通吃原则(Winner Take All,WTA)获取单像素点视差,在目标视图中逐点求取视差,最终获得稠密视差图.实验结果表明,该算法相比于经典自适应加权法,在非遮挡区域错误匹配百分比上下降6%,在深度不连续处的误匹配率降低了5%,边缘细节毛刺明显减少. 相似文献
36.
三维重建技术常用于自动驾驶、机器人、无人机和增强现实等领域。视差估计是三维重建的关键步骤,随着数据集的增加、硬件和网络模型的发展,深度学习视差估计模型被广泛使用并取得良好效果。然而,这些方法常用室外场景的物体,很少使用在室内场景的数据集中。回顾了双目视差估计的深度学习方法,选用5种深度学习网络:PSMNet(pyramid stereo matching network)、GA-Net(guided aggregation network)、LEAStereo(hierarchical neural architecture search for deep stereo matching)、DeepPruner(learning efficient stereo matching via differentiable patchmatch)、BGNet(bilateral grid learning for stereo matching networks),将其运用在一套真实世界的街景数据集(KITTI2015)和两套室内场景数据集(Middlebury2014、Instereo2K... 相似文献
37.
38.
快速分形立体视频编码系统的设计 总被引:1,自引:2,他引:1
提出了一种基于分形视频编码的快速立体视频编码算法。首先,对传统分形视频编码方法进行了改进:采用基于DCT变换的方式对I帧图像进行编码,同时采用树状划分方法对非I帧图像进行块匹配。在立体视频编码中以左通道为基本层,右通道为增强层;左通道采用单独的运动补偿预测方式(MCP)进行编码,右通道采用MCP加视差补偿预测方式(DCP)进行编码。在进行DCP编码方式时,充分利用立体平行摄像结构中的偏振性和方向性简化DCP搜索方式,由此提出了一种快速搜索算法。实验结果表明,在保证峰值信噪比(PSNR)和压缩比(CR)基本不变的前提下,本文所提出的快速编码算法能够将运算复杂度降低为全搜索算法的0.028~0.029倍,增强了立体视频编码的实用性。 相似文献
39.
A new improvement is proposed for stereo matching which gives a solution to disparity map in terms of edge energy.We decompose the stereo matching into three parts:sparse disparity estimation for image-pairs,edge energy model and final disparity refinement.A three-step procedure is proposed to solve them sequentially.At the first step,we perform an initial disparity model using the ordering constraint and interpolation to obtain a more efficient sparse disparity space.At the second step,we apply the energy function by the edge constraints that exist in both images.The last step is a kind of disparity filling.We determine disparity values in target regions based on global optimization.The proposed three-step simple stereo matching procedure yields excellent quantitative and qualitative results with Middlebury data sets in a fast way. 相似文献
40.
复消色物镜的波差法光学设计 总被引:1,自引:0,他引:1
采用波差法进行复消色物镜的光学设计。以球差与波差、色差与波色差的关系为基础,推导出了波差与结构参数之间的关系方程式。运用得到的方程式来计算初始结构,可以充分发挥用计算机编程处理复杂问题的优势,使复杂的计算问题能够快速解决。针对光学设计中的两大难点之一——复消色大口径长焦距平行光管物镜的设计,利用自行编写的光学设计程序,采用低价的国产玻璃成功地设计出高质量的复消色大口径长焦距平行光管物镜。同理,选取不同的玻璃组合,也能设计出高质量的复消色摄影物镜。最后给出多个设计实例对采用的设计方法进行了验证,结果表明,采用波差法进行复消色物镜的光学设计简单易行,且设计的物镜质量高,成本低。 相似文献