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1.
分析比较了应用彩色图像进行立体匹配的三种不同颜色相似性测度,并采用了匹配效果较好的策略.然后把这种颜色相似性测度应用到区域匹配方法的多窗口选择和自适应窗口尺寸缩减当中,使用SSD方法实现了彩色图像的立体匹配.实验结果表明,该方法具有更高的匹配精确性.  相似文献   
2.
通过引入视差梯度理论,提出了一种弱连续性约束,它表示相邻点的视差变化总在一定的范围之内.同时引入了一种两级扫描线优化方法,它从水平和垂直两方向进行扫描线优化.最后把弱连续性约束与两级扫描线优化方法结合起来得到一种快速立体匹配方法.通过对比实验表明,与未加入弱连续性约束的两级扫描线优化算法相比,所提算法计算量更少,同时减轻了同纹理区域的匹配不确定性;与传统一维扫描线优化算法相比,该算法具有更高的匹配准确性并解决了扫描线间的不连续性.  相似文献   
3.
置信度传播体视算法加速技术的应用研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于置信度传播的立体匹配算法(BP)与局部匹配算法相比,能够获得更显著的匹配准确性,但是BP算法的计算代价相当高昂.为了提高BP算法的运行效率,采用了以下几种方法:第一,利用部分收敛的分层技术,减少消息传输的迭代次数,并使执行时间独立于迭代总数;第二,利用距离变换降低消息传输的复杂度,使它线性于象素的视差可取个数;第三,利用双边图技术减少BP算法一半的消息传输量及内存需求.通过对比实验,结果表明:融合这三种技术的加速算法能够快速收敛;与其它典型的快速BP算法相比,速度更快.  相似文献   
4.
基于Caffe深度学习框架的车牌数字字符识别算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
在车牌字符识别的某些场合中,获得的字符通常存在切割不均匀、光照对比度强烈、遮挡严重等强噪声污染.针对被强噪声污染的数字字符,提出一种基于Caffe深度学习框架的字符识别算法,在Caffe框架下搭建卷积神经网络,并对网络参数训练获得了一个鲁棒性强、识别精度高的网络结构.实验结果表明,在低噪声、中度噪声、强噪声污染情况下,文章中提出的方法相比当前典型的识别方法,在数字字符识别上均具有较好的识别能力,平均识别率高出将近5%,而在强噪声污染情况下,识别效果具有更加明显的优势.  相似文献   
5.
对基于车牌识别技术的双车道一体化智能道闸管理系统的软硬件进行了设计.系统采用地感线圈检测车辆并对监控相机进行触发,使获取到的车辆图像清晰、牌照位置突出;然后通过对车辆图像的预处理、牌照定位和提取、校正、车牌字符分割、归一化处理,实现汉字、字母和数字字符的识别;最后将识别结果和数据库中的预存信息进行比对并根据比对结果输出反馈控制信号,实现道闸的全自动智能控制.系统采用单主机双车道同步监控,同时具备车型预识别功能,并根据车型识别的结果进行车辆图像的分类存储和查询,进一步提高了系统的实用性,具有很重要的现实意义.  相似文献   
6.
极点配置是以状态方程为基础的状态反馈综合法的重要方法。它的基本思想是通过零极点重新配置,达到改善系统性能指标的目的。但现有的算法都要求系统状态完全能控。没有可直接用于不完全能控系统极点配置的算法。为解决这个问题,分析了状态不完全能控系统的性质,讨论了系统镇定问题,利用完全能控系统极点配置的算法,提出了状态不完全能控系统极点配置的算法,并给出了实现程序,取得了预期的功能。  相似文献   
7.
传统的立体匹配方法建立在Lambertian的漫反射模型之上,漫反射模型的立体匹配在一个图像的大多部分是有效的,但是在处理图像中包含镜面反射的部分时结果会产生严重的匹配错误。笔者利用漫反射和镜面反射在灰度和最大色度上的不同,分离出镜面反射的像素,然后采用一种针对镜面反射的匹配测度,在图像中漫反射部分和镜面反射部分都能匹配得到正确的视差。结果证明了方法的有效性。  相似文献   
8.
RANK变换在立体匹配中的应用研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
郭龙源  夏永泉  杨静宇 《系统仿真学报》2007,19(9):2121-2123,2126
通过引入Rank变换,提出了一种基于新的匹配基元的双目立体匹配算法,该算法首先是将灰度图像转换为Rank图像,在此基础上进行匹配,并结合汉明码距离约束条件,减少误匹配率,最后得出视差图.通过对比实验,表明采用这种新的匹配基元进行匹配,与直接采用灰度特征作为匹配基元的算法相比,该方法有更好的抗噪性和匹配准确性.  相似文献   
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