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1、由于人工智能被廣泛地應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)生活中,計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)越來越受到相關(guān)研究人員的關(guān)注。一般的視覺系統(tǒng)具有對(duì)相機(jī)進(jìn)行標(biāo)定、獲得輸入圖像、進(jìn)行立體匹配得到視差、恢復(fù)三維信息等功能。立體匹配往往起著核心的作用且很多學(xué)者致力于尋找匹配效果好且復(fù)雜度較低的的匹配算法,其一般的過程是利用條件約束和視差原理,通過攝像頭從不同角度對(duì)同一場(chǎng)景取景,獲得輸入圖像組,最后利用該圖像組得到目標(biāo)物體的三維立體信息。
本文介紹了立體匹配算法的發(fā)展現(xiàn)狀,分析了
2、各類算法的優(yōu)缺點(diǎn),并在傳統(tǒng)Census變換立體匹配算法的基礎(chǔ)上,提出了一種新穎的自適應(yīng)權(quán)重Census變換立體匹配算法。該新穎算法從一定程度上解決了目前Census變換算法在深度不連續(xù)區(qū)域匹配效果差的問題。該算法在Census變換階段時(shí),計(jì)算變換窗口中心點(diǎn)上下左右四個(gè)像素的均值,得到中心點(diǎn)與該均值的差的絕對(duì)值,通過判斷該絕對(duì)值的大小來確定中心點(diǎn)灰度值;為了有區(qū)別地對(duì)待窗口內(nèi)各像素點(diǎn),引入自適應(yīng)權(quán)重,通過線性分段型函數(shù)計(jì)算自適應(yīng)權(quán)值。在代
3、價(jià)聚合階段采用變化的聚合窗口,通過聚合窗口中心點(diǎn)和其鄰近兩點(diǎn)的梯度值來確定聚合窗口的大小。通過對(duì)Matlab仿真結(jié)果的分析與標(biāo)準(zhǔn)測(cè)評(píng)網(wǎng)站的評(píng)估,與目前的Census變換算法相比,本文算法在匹配效果方面有所改善,尤其是在深度不適續(xù)區(qū)域;而且保持了較好的實(shí)時(shí)性和較低的硬件實(shí)現(xiàn)難度。
在硬件實(shí)現(xiàn)方面,本文搭建了初始立體匹配系統(tǒng),設(shè)計(jì)了基于Spartan6E系列的Atlys開發(fā)板和VmodCam雙目攝像頭模塊的初始系統(tǒng)總體框架。完成了
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