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基于图割的图像匹配算法下载
weixin_39821620
2020-06-01 07:30:22
介绍一中基于割图方法,基于图割的图像匹配算法
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/sun37/814520?utm_source=bbsseo
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基于
图割
的
图像匹配
算法
介绍一中基于割图方法,基于
图割
的
图像匹配
算法
研究论文-基于动态规划与图像分割的立体匹配
算法
.pdf
针对传统
图割
立体匹配
算法
耗时太长以及动态规划立体匹配
算法
匹配精度不高,且视差图带有条纹瑕疵的问题,提出了一种基于动态规划和图像分割的立体匹配
算法
.采用自适应多阈值图像分割
算法
对参考图像进行高效可靠的区域分割,提取边界,使用多种子点动态规划
算法
精细求取边界上点的视差,并以区域为单元用
图割
立体匹配
算法
求取区域内各点的视差,拟合得到图像对的视差图.通过对比,实验结果表明:此
算法
较传统
图割
法匹配速度有明显提高,且可以得到匹配精度较高的稠密视差.
图像匹配
相应matlab程序设计
目 录 一. 课题分析 二.
算法
设计 1. 概念解释 2.数字
图像匹配
算法
设计 ⑴基于灰度的归一化匹配
算法
⑵基于灰度的快速模板匹配
算法
三.相应matlab程序设计 1.数字
图像匹配
相关函数 2.数字
图像匹配
函数 (1) 基于灰度的归一化匹配
算法
(2) 基于灰度的快速模板匹配
算法
四.实验测试 1. 基于灰度的归一化匹配
算法
2. 基于灰度的快速模板匹配
算法
五.试验结果评价 六.实例解答 七.实习心得体会 参考文献 附 录 附录一:testpipei_1.m(基于灰度的归一化匹配
算法
附录二:testpipei_2(基于灰度的快速模板匹配
算法
附录三:getOrder.m (二进制编码 附录四:gettezheng.m (求特征值) 附录五:图 片
基于稠密匹配论文合集
基于稠密匹配的论文合集,包含了国内外的论文合集,方便大家科研
一种改进的基于
图割
的立体匹配
算法
为了提高立体匹配
算法
的精确度,提出了一种结合
图割
与Mean Shift图像分割的立体匹配
算法
。首先用Mean Shift
算法
对参考图像进行图像分割,得到分割后的标记图,然后将分割信息结合到
图割
算法
的能量函数中,最后用改进的能量函数和
图割
算法
得出致密的视差图。实验结果表明,提出的
算法
具有更高的精确度和更好的边缘特征。
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