【摘 要】
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图像若存在纹理缺乏、遮挡、边缘深度不连续等情况,其双目匹配精度会降低。针对这一问题,文中将经过均值滤波预处理和SLIC超像素分割形成的超像素区域作为Siamese孪生深度学习网络模型的输入,进行了图像局部信息匹配代价计算。该方法有效提升了视差计算时边缘区域的辨识度,避免了视差图边缘膨胀、模糊、不连续等问题,提高了立体匹配的准确度。实验部分基于Middlebury立体视觉数据集测试平台,并与SGM半
【基金项目】
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上海市自然科学基金(19ZR1421500)。
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图像若存在纹理缺乏、遮挡、边缘深度不连续等情况,其双目匹配精度会降低。针对这一问题,文中将经过均值滤波预处理和SLIC超像素分割形成的超像素区域作为Siamese孪生深度学习网络模型的输入,进行了图像局部信息匹配代价计算。该方法有效提升了视差计算时边缘区域的辨识度,避免了视差图边缘膨胀、模糊、不连续等问题,提高了立体匹配的准确度。实验部分基于Middlebury立体视觉数据集测试平台,并与SGM半全局匹配、自适应权重AD-Census等方法得出的视差图进行比较。结果显示,该算法在深度不连续区域和缺乏
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