局部立体匹配算法的基本原理？

月球米酒 2022-03-31 17:48:37

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weixin_38498942 2022-03-31

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采用局部优化方法进行视差值估计，局部立体匹配算法有 SAD，SSD 等算法，与全局立体匹配算法一样，也是通过能量最小化方法进行视差估计，但是在能量函数中，只有数据项，而没有平滑项；

传统的基于像素点的匹配算法常常是算出初始匹配代价后直接采用贪心策略求取视差，虽然速度较快，但往往是局部最优的，以至精确度很低。针对这一问题，目前策略主要有：（1）半全局优化算法：扫描线算法和动态规划...

通过视差图和相机的内参（焦距、主点坐标等）及外参（基线长度、相机间相对位置等），我们可以利用立体几何原理计算出每个像素的深度信息。最后，通过对所有像素的深度信息进行统计分析，可以得到目标物体的平均距离...

"C#提取特征点并进行图像匹配"的主题涉及到的关键技术主要包括特征点检测、描述符生成以及匹配算法。下面将详细阐述这些知识点。 1. **特征点检测**：特征点是图像中的显著点，通常具有局部不变性，例如角点、边缘...

7.1.1　立体匹配法　379 7.1.2　立体视觉的原理　379 7.1.3　用立体视觉进行距离测量　381 7.2　用一台摄像头进行距离测量　382 7.2.1　摄像头正对前方　382 7.2.2　摄像头倾斜　383 7.2.3 一台摄像头测量距离　385 ...

然后，利用RANSAC（随机样本一致）算法剔除错误匹配，得到可靠的对应点对。最后，通过这些对应点，可以估计出如仿射变换或透视变换等几何模型，并进行优化，提高配准的精度。在Matlab中，我们可以使用`vision....

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