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题名一种新的立体显示中的视差估计与虚拟视点绘制算法
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作者
梅永
陈书圆
王友权
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机构
南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室
南京信息工程大学电子与信息工程学院
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出处
《南京信息工程大学学报（自然科学版）》
CAS
2018年第2期213-217,共5页
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基金
江苏省高校信息与通信工程优势学科建设项目
江苏省气象探测与信息处理重点实验室项目(KDXS1403)
江苏高校品牌专业建设工程资助项目(PPZY2015B134)
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文摘
针对虚拟视图绘制技术中空洞和伪边缘等问题,提出了一种新的立体匹配算法以获得稠密视差图完成虚拟视点合成.此方法只需要两张视图,对其采用Mean shift算法就可以进行视图分割.有效的虚拟视点绘制是基于良好的视差图与好的视图插值法实现的.通过权值多窗口立体匹配法获得初始视差图,再利用交叉检验法对不可信匹配点和闭塞遮挡区域进行滤除,很好地解决了视差图中遮挡区域引起的误匹配问题.最后,对获得的稠密视差图进行视图插值和相应的噪声滤除完成了多点位置的虚拟视图绘制.针对Middlebury dataset提供的"Tsukuba"等测试图像进行相关实验,实验结果表明,该算法具有良好的视图绘制效果.
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关键词
立体匹配
视图插值
交叉检验
稠密视差图
虚拟视点绘制
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Keywords
stereo matching
view interpolation
cross checking
dense disparity map
virtual view draw
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名SIFT特征点引导的区域立体匹配算法
被引量：2
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作者
郭龙源
孙长银
杨万扣
张国云
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机构
东南大学自动化学院
湖南理工学院信息与通信工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第4期23-25,38,共4页
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基金
国家自然科学基金青年项目(No.61005008)
湖南省教育厅重点项目(No.10A046)
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文摘
根据SIFT特征对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性的特点,提出基于SIFT特征和边缘特征点的区域匹配方法。该方法确定符合SIFT特征的边缘为可靠特征点,并确定其视差;根据视差梯度原理确定其他点的视差,最后生成稠密的视差图。实验结果表明,SIFT特征的引入,提高了特征点视差的准确性,一些弱纹理区的匹配也有所改善。
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关键词
区域立体匹配
尺度不变特征变换
稠密视差图
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Keywords
area-based stereo matching
Scale-Invariant Feature Transform（SIFT）
dense disparity map
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于特征级联卷积网络的双目立体匹配
被引量：2
- 3
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作者
吴俊劼
陈震
张聪炫
江少锋
尚璇
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机构
南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室
中国科学院自动化研究所
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期690-695,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.61866026,No.61772255,No.61866025)
江西省优势科技创新团队计划(No.20152BCB24004,No.20165BCB19007)
+4 种基金
江西省科技创新杰出青年人才计划(No.20192BCB23011)
航空科学基金(No.2018ZC56008)
江西省青年科学基金重点项目(No.20202ACB214007)
中国博士后科学基金(No.2019M650894)
江西省研究生创新专项资金(No.YC2018-S368)。
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文摘
针对图像序列病态区域匹配歧义性以及稠密视差图连通性的问题,本文提出一种基于特征级联卷积神经网络的双目立体匹配计算方法.构造特征重用的全卷积密集块,利用“跳连接”机制将浅层提取的特征图级联到后续子层,对深层卷积丢失的局部特征信息进行补偿.引入指示函数划分一定大小的训练集,将其批量输入特征级联卷积网络模型进行前向传播,同时通过小批量梯度下降(Mini-Batch Gradient Descent,MBGD)策略更新初始权重和偏置参数.根据负连接神经元对网络模型的输出进行初始匹配代价计算,并利用十字交叉域代价聚合(Cross Based Cost Aggregation,CBCA)和半全局立体匹配(Semi-Global Matching,SGM)等算法对代价函数进行优化,求得精准稠密的视差图.分别采用Middlebury数据库提供的训练和测试立体图像集对本文方法和深度学习方法MC-CNN、CBMV、MC-CNN-WS等具有代表性方法进行对比测试.实验结果表明,本文方法具有较高的视差计算精度和鲁棒性,尤其对复杂场景、光照变化以及弱纹理等困难场景图像序列能有效提高匹配率和保持图像细节.
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关键词
图像序列
稠密视差图
双目立体匹配
卷积神经网络
全卷积密集块
匹配代价
前向传播
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Keywords
image sequence
dense disparity map
binocular stereo matching
convolutional neural network
fully convolutional densely block
matching cost
forward propagation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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