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基于双目视觉的立体匹配算法研究与应用
基于双目视觉的立体匹配算法研究与应用
双目视觉
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基于双目视觉的立体匹配算法研究与应用，自认为具备一定参考价值。
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【毕业设计】基于双目立体视觉的图像匹配与测距.zip
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基于双目立体视觉的图像匹配与测距 一、研究目的 双目立体视觉是计算机视觉范畴的核心之一，它利用双目相机来获得目标物体的图像，经过物体图像处理之后得到目标物体所在场景环境的三维信息，最终实现非接触条件下测距，简单便捷。 本次毕业设计主要内容为研究基于双目立体视觉平台上的图像匹配以及目标物体的距离测量技术，图像特征提取部分研究了 SIFT 算法和 SURF 算法，特征匹配部分研究了 BF 法和 F
基于双目视觉的立体匹配算法研究
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根据立体匹配原理，采用双目摄像头对图像进行采集，通过对摄像机的标定和图像立体校正、图像分割与立体匹配得到最后的视差图；根据最后的视差图以及算法的速度来评价算法的性能。实验结果表明，图像的视差图十分接近真实视差图，效果明显。
双目立体视觉匹配算法的研究与进展
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立体匹配一直是计算机视觉领域的一个中心研究问题. 首先综合介绍了立体匹配算法的研究概况,论述了 双目立体匹配算法中各种约束的核心概念和适用范围;然后重点归纳分析了立体匹配算法的分类及其发展过程中的 各种演化算法,对其关键技术进行了剖析和比较,并总结了目前存在的主要难题和可能的解决途径;最后对该领域存 在的问题和技术发展趋势进行了分析和讨论.
双目视觉立体匹配算法研究
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双目视觉立体匹配算法研究 本文由两部分组成，分别对双目视觉的算法和未标定图像的立体匹配进行了研究 和算法的实现。
双目视觉立体匹配方法研究
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该算法在保持平均误匹配率与前者相接近的情况下，有效地降低了算法 时间复杂度，加快了算法的计算速度，体现了局部优化方法和全局优化方法相结 合的互补优势。
基于双摄像头的立体双目测距算法
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基于双摄像头的立体双目测距算法，基于directshow获取双摄像头图像，再进行测距处理等
用C++实现Kinect深度图和彩色图实时采集
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用C++在MFC框架下实现实现Kinect深度图和彩色图实时采集，并对齐裁减
用两个摄像头实现，双目标定，双目测距，双目测深度，双目求深度程序v2（基于opencv2.4.9，不需要扩展库）
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实现效果 http://v.youku.com/v_show/id_XMTU2Mzk0NjU3Ng==.html 这个代码是视频中代码的修改版 修改内容：屏蔽了用cvblobslib实现的功能，但是主要功能标定以及测距都可以实现，而且不用安装那反人类的cvblobslib扩展库。 实现环境： 1.windows10 2.opencv 2.4.9 3.visual studio 2013 4.
基于opencv的双目测距（代码+文章）
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文章名称：3-D Point Cloud Generation from Rigid and Flexible Stereo Vision Systems 文章（英文）详细讲解了双目视觉的一些基本原理，已经如何使用两个普通的网络摄像头来实现双目视觉，以及如何根据两个摄像头来计算物体深度信息。 代码为文章中附带的代码 仅供参考学习
双目立体匹配系统
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使用MFC作为基本框架，在VS2015与OPenCV环境下编译而成，作为机器视觉课程设计。
双目视觉中立体匹配算法的研究与实现
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双目视觉中立体匹配算法的研究与实现，区域算法、特征算法等
双目立体匹配算法的研究与进展
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介绍最新的立体匹配算法，对于算法研究者有一定的参考价值
论文研究 - 基于双目视觉的立体匹配技术研究
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随着机器视觉的飞速发展，基于视差原理的双目立体视觉已逐渐成为科学研究的核心。 本文简要介绍了背景和研究意义，阐述了国内外双目视觉机器人的研究现状，研究了棋盘格校正方法，并利用Matlab完成了双目相机的校正。 立体匹配技术是双目立体3D重建研究的核心和最困难的部分。 首先，通过灰度变换对校准后获得的图像进行增强，以使图像的清晰度达到最佳，然后使用NCC（归一化交叉编译）。 该算法在Matlab环境
双目视觉立体匹配技术研究及其应用.pdf
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双目立体视觉技术是计算机视觉中的非常重要的技术研究领域，并已经在诸多的实际应用领域得到了推广。本文详细介绍了双目立体视觉技术的理论基础，并结合实际应用，重点研究了边缘特征提取和立体匹配方法。
基于多维特征融合的双目立体匹配算法研究
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大部分基于卷积神经网络的双目立体匹配算法往往将双目图像对的像素级别特征作为匹配代价进行计算,缺乏将全局特征信息结合到立体匹配算法的能力,导致不适定区域(如弱纹理区域、反光表面、细长结构、视差不连续区域等)的匹配精度差,进而影响整体立体匹配精度。针对这个问题,提出一种基于多维特征融合(MDFF)的立体匹配算法,该算法主要由三个模块组成:残差开端(Inception-ResNet)模块、空间金字塔池化
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立体匹配是双目视觉的一个重要分支领域，能够通过深度图还原出三维信息，但由于其计算量庞大，实时性难以得到保障。为此，提出了一种基于强相似点的快速立体匹配算法。首先，将双目图像通过对极处理，使匹配区域固定在同一水平线上，减少匹配区域；其次，对图像进行灰度转化，并将搜索范围内与待匹配点灰度值接近的点定义为强相似点，对强相似点所在块进行匹配代价计算，并得出该点最优视差，对不存在强相似点的待匹配点进行正常视
双目立体匹配
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立体匹配 cpp opencv 双目标定
基于双目立体视觉的测量技术研究
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双目立体视觉类不错的一篇文章，作者总结如下： (1)对摄像机标定方法进行了深入的研究，总结了各种摄像机标定方法的特点，重点研究了Zhang平面标定法，并提出了对Zhang平面标定法的改进方法，通过实验证明，改进后的标定方法可以有效提高标定精度。 (2)介绍了常用的滤波方法，分析了常用滤波方法的优缺点。在实验过程中，本文根据实际测量图像的特点及特征提取的需要，采用基于中值的加权均值滤波方法，获得了较
大数据-算法-水下双目视觉立体匹配算法的研究.pdf
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大数据-算法
论文研究-基于径向基神经网络的立体匹配算法.pdf
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针对双目视觉中的图像立体匹配问题，提出了一种基于径向基神经网络的立体匹配算法。该算法提取图像的尺度不变特征变换（SIFT）特征建立特征匹配矩阵，对特征匹配向量进行约简，最后将约简的特征匹配向量输入径向基神经网络进行识别输出。仿真和实际图像实验表明，该算法的匹配正确率比标准的SIFT有所到提高。
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双目立体匹配算法的研究与进展 (2008年)
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双目视觉中立体匹配算法的研究与比较，算法仿真
基于计算机视觉中双目立体匹配技术研究论文
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基于计算机视觉的双目立体匹配技术的一篇硕士论文，很有参考价值
一种快速双目视觉立体匹配算法
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针对目前双目视觉立体匹配算法计算量过大、实时性不强的问题, 提出了一种平行配置系统的快速立体匹配算法。利用两幅视图的差异将视图分为特征点和非特征点, 然后对特征点采用WTA (winner-take-all)方法进行匹配, 而对非特征点只进行简单的验证, 最后得出致密的视差图。该算法利用视差的分段连续性, 大大减少了运算量。实验结果表明, 该算法提取的特征点集中于视差不连续区, 与目前其它基于区域
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针对局部立体匹配算法在弱纹理区域匹配准确度低的问题,提出一种在代价初始化和代价聚合两阶段自适应优化的立体匹配算法。首先,在代价初始化阶段,通过双阈值线性约束条件构造像素点的十字支撑窗口,并依据十字支撑最短臂长构造自适应函数融合AD及Census特征测度;其次,在代价聚合阶段,利用十字支撑水平扩展及形态学处理的方法构造自适应滤波窗口,并通过区域滤波实现代价聚合;最后,通过视差选择及视差优化得到最终的
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为提高双目立体视觉测量图像精确匹配的稳定性，提出一种基于特征点能量的稳健匹配新算法。该算法基于极线约束获取左右图像中特征点的初始匹配，根据特征点之间极线约束关系定义了一种不受仿射变换影响的能量来描述特征点，通过比对特征点能量值来剔除误匹配。该算法有效降低了误匹配率和误剔除率，从而满足多视角测量数据拼合过程中严格限制误匹配率的要求。实验结果表明，该算法正确匹配率大于95%，误剔除率小于2%，具有较强
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