【摘 要】
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针对传统匹配方法分割图像中特征点的权值信息,导致最终匹配过程运行时间较长,针对该问题,设计一种基于深度学习的双目立体视觉图像特征点匹配方法。在选定双目立体视觉图像中的像素点作为处理中心,预处理视觉图像特征,采用随机森林处理方法推断图像中的特征信息,分割图像属性后,利用深度学习方法提取图像特征点,固定处理方向。设定描述梯度,最终实现图像特征点的匹配。随机选定图像数据集作为处理对象,标定图像的特征点后
【机 构】
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陕西国防工业职业技术学院计算机与软件学院
【基金项目】
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陕西省教育厅2019年度专项科学研究计划：面向高速网络的流量测量关键技术研究（No.19JK0085）；
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针对传统匹配方法分割图像中特征点的权值信息,导致最终匹配过程运行时间较长,针对该问题,设计一种基于深度学习的双目立体视觉图像特征点匹配方法。在选定双目立体视觉图像中的像素点作为处理中心,预处理视觉图像特征,采用随机森林处理方法推断图像中的特征信息,分割图像属性后,利用深度学习方法提取图像特征点,固定处理方向。设定描述梯度,最终实现图像特征点的匹配。随机选定图像数据集作为处理对象,标定图像的特征点后,准备两种传统匹配方法以及设计匹配方法进行实验,结果表明:设计的特征点匹配方法实际所需的运行时间最短。
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