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一种基于SSD和图割的快速立体匹配算法
一种基于SSD和图割的快速立体匹配算法
立体匹配算法
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一种基于SSD和图割的快速立体匹配算法，立体匹配是立体视觉领域的一个重要的研究方向,
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基于图割的立体匹配算法（代码）
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由Kolmogorov代码重写的软件可在本文的IPOL网页上找到。一组立体对是可用的，Kolmogorov和Zabih的算法可以在网上试用。在演示中，为了提高效率，算法在6个重叠的图像切片上运行。从本质上讲,还需要两个参数:K数据阻塞成本和λ有关忠诚。默认情况下，它们是自动调优的，但是可以调整它们以获得更好的结果。
Stereo Match 立体匹配算法，包括SSD SAD SSD NCC NSSD Census 等基本算法
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5星 · 资源好评率100%
Stereo Match 立体匹配算法，包括SSD SAD SSD NCC NSSD Census 等基本算法，。用Ｃ／Ｃ＋＋语言编写，适合初学者学习！
SSD+SAD+NCC立体匹配算法matlab代码
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4星 · 用户满意度95%
三个基础性的立体匹配算法，直接下载下来就可以运行，学立体匹配必须掌握的算法，只要5个币，真的是白菜价。 希望能够帮助到大家，下载后绝对不会后悔的。
经典SSD局域立体匹配算法 tsukuba图像为模板
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老外写的SSD匹配算法,备注十分详细,通俗易懂,对新接触到双目视觉立体匹配的学生很有参考价值,还有ncc算法, SAD算法我也从不同老外的要到了,如果需要的话,也可以去我的主页下载
基于半全局和全局算法的立体匹配研究.doc
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传统的基于像素点的匹配算法常常是算出初始匹配代价后直接采用贪心策略求取视差，虽然速度较快，但往往是局部最优的，以至精确度很低。针对这一问题，目前策略主要有：（1）半全局优化算法：扫描线算法和动态规划算法；（2）全局优化算法：置信度算法和图割算法。本文旨在通过详细讨论这四种算法原理本质，算法步骤与算法运行，从而深刻分析各自的优点与缺点
一种基于图割的快速立体匹配方法 (2009年)
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针对图割算法中引入辅助节点，算法复杂度过高的问题，提出了一种无需引入辅助节点的图构造方法来解决立体匹配问题．由于无需引入辅助节点，所构造出的图所需空间较小，同时可以更快地找到能量函数的最小值．实验结果表明，该方法可以快速有效地得到立体匹配的结果．
一种改进的基于图割的立体匹配算法
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为了提高立体匹配算法的精确度，提出了一种结合图割与Mean Shift图像分割的立体匹配算法。首先用Mean Shift算法对参考图像进行图像分割，得到分割后的标记图，然后将分割信息结合到图割算法的能量函数中，最后用改进的能量函数和图割算法得出致密的视差图。实验结果表明，提出的算法具有更高的精确度和更好的边缘特征。
基于图像分割的快速立体匹配算法
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针对Tao的平滑表面假设提出了一种基于图像分割的快速立体匹配算法。算法把参考图分割成多个区域，计算其中可靠区域的平面模板，通过贪婪算法把平面模板分配给不可靠区域使得全局评价函数取到最小值。该算法能克服基于局部算法中存在的边界模糊，以及低纹理区误匹配严重的缺点，解决了传统的基于全局算法中计算量过大的问题。实验表明，该算法能同时满足高精度和高实时性的要求。
利用图像分割的基于图割的立体匹配算法
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立体匹配通过寻找同一空间景物在不同视点下投影图像的像素间的一一对应关系, 最终得到该景物的视差图。在对匹配算法作了深入研究的基础上, 提出了一种利用图像分割的基于图割的立体匹配算法。算法把参考图分割成多个区域, 然后用平面公式在一个分割中建立视差。视差模板是从初始视差分割中提取的。每一个分割被分配到精确的视差模板。构建全局能量函数,能量函数的鲁棒最小化是由基于图割的最优化获得的。算法对低纹理区域和
一种新的基于子线段的立体匹配算法
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立体匹配是计算机视觉领域中最活跃的研究主题之一。为了精确并更快速的进行同名点匹配,提出了一种基于小波变换的子线段匹配方法。该方法利用样条二进小波变换系数在不同尺度下的模极大点,能提供在不同尺度下信号急速变化点的位置信息,采用由粗到细的匹配策略匹配这些特征点,并由这些特征点两两相邻的点构建子线段。采用加速方法,快速匹配子线段两端点之间的点。这种方法较好地解决了匹配精度和匹配速度之间的平衡问题。采用该
SSD+SAD+NCC算法.rar_SAD_SSD+SAD+NCC算法_seldomerq_立体匹配_立体匹配算法
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立体匹配 计算机视觉 SSD+SAD+NCC算法
SSD图像匹配算法
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SSD图像匹配算法的matlab源程序，其中还包括NCC源程序
基于可变窗口的立体匹配C++程序代码
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基于可变窗口的立体匹配C++程序代码,没有错误,可以直接运行,只需要把自己的图像路径改一下即可,用的是经典tsukuba图相对进行匹配的,效果不错,对新接触立体匹配的同学很有帮助,我的主页还有SAD SSD NCC 的经典局部...
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
一种快速区域立体匹配算法设计及实现.doc
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一种基于双重分割的立体匹配算法
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一种基于双重分割的立体匹配算法
基于自适应分水岭的图割的立体匹配算法
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基于对现有图割算法的研究，设计了基于自适应分水岭算法并使用非参数深度平滑模型来建立图割能量方程的立体匹配方法。提出了新的自适应局部阈值方法，并将其应用于分水岭结合Prim算法的区域融合中。该方法选取相同亮度的像素作为同一个特征矢量形成像素组层，这样两幅或多幅图像的匹配可以在特征区域像素组层来计算，大大减少了数据量。在最小化能量方程时，基于像素组层优化现有的α扩展算法，降低运行时间。通过Middle
基于MATLAB的SAD（SSD）模板匹配算法
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在MATLAB中实现SAD模板匹配算法，有示例，有结果。另外，程序中也对SSD算法进行了实现说明，代码注释非常详细，对做图像匹配的学生有参考价值。
立体匹配 SAD SSD NCC CENSUS
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MATLAB关于立体匹配，实现方法SAD SSD NCC CENSUS，适合初学者。
立体匹配算法,立体匹配算法sgbm原理介绍,C,C++
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6SSD算法，SAD算法，NCC算法，DP算法，DP_5算法，census算法
基于图片的目标目标检测SSD算法
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该代码实现了基于一张照片上的20种目标检测，检测率高达80%以上。
一种基于分割的可变权值和视差估计的立体匹配算法
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立体匹配一直是计算机视觉研究领域中的热点和难点, 是立体视觉中的关键技术之一。为了消除基于局部图像的双目立体匹配的歧义性, 提出一种基于图像分割及可变权值方案的初始匹配和贪婪的后处理视差估计策略相结合的立体匹配算法。分割彩色立体图像对, 利用分割自适应地分配权值来消除匹配特征相似的歧义性, 计算匹配代价得到初始视差。接着, 为了更好地消除弱纹理区域、重复纹理区域和宽遮挡区域等复杂歧义性, 视差后处
一种基于自适应支持权重优化的立体匹配算法
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立体匹配是图像处理领域的经典问题和研究热点之一。针对原始ＡＳＷ 立体匹配算法中存在的运算时间过长以及遮挡区域的误匹配率高的问题，提出了一种改进优化方法。在自适应支持权重方法的基础上结合Ｒａｎｋ变换方法，从参数选择以及立体匹配性能这两个方面对自适应支持权重进行改进，然后对得到的初始视差进行有效视差校准从而得到最终视差。最后利用仿真实验得到匹配精度较高的图像序列视差图，并通过实验结果对比验证了该方法具
基于外极线约束的快速精确立体匹配算法.docx
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一种基于导引图像滤波的改进立体匹配算法
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