【摘 要】
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视差估计是计算机视觉领域一个热门问题,通常需要解决能量函数的优化问题。在遇到非凸的能量函数时,求取最小值解是困难的,容易求解得到局部极小值解。本文提出了一种基于马
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视差估计是计算机视觉领域一个热门问题,通常需要解决能量函数的优化问题。在遇到非凸的能量函数时,求取最小值解是困难的,容易求解得到局部极小值解。本文提出了一种基于马尔科夫随机场的立体匹配算法,通过将视差估计转换成标签问题,然后建立基于马尔科夫随机场模型的全局能量函数,通过图割算法对能量函数先进行离散优化,再使用SOR迭代法进行连续优化,最终得到较为精准的视差图。我们使用算法对真实应用场景的图片进行测试,结果表明该算法能够得到较好的结果。
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