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改进的ADCensus立体匹配算法

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简介:
本研究提出了一种改进的ADCensus立体匹配算法,通过优化成本聚合和视差计算方法,显著提升了深度图像的准确性和细节表现。 adcensus立体匹配代码适用于Windows和Linux系统,在README文件中有编译方法的介绍。该代码使用了CPU并行处理,但没有发现使用CUDA的部分。

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客服
客服
  • ADCensus
    优质
    本研究提出了一种改进的ADCensus立体匹配算法,通过优化成本聚合和视差计算方法,显著提升了深度图像的准确性和细节表现。 adcensus立体匹配代码适用于Windows和Linux系统,在README文件中有编译方法的介绍。该代码使用了CPU并行处理,但没有发现使用CUDA的部分。
  • 基于ADCensus
    优质
    本研究提出了一种基于ADCensus算子的新型立体匹配算法,通过改进传统Census变换方法,在保持计算效率的同时显著提升了视差图的准确性和细节丰富度。 在VS2012下调试好的代码需要配置PCL、BOOST和OpenMP。
  • SAD.zip
    优质
    SAD立体匹配算法提供了一种基于像素灰度差异计算的简单而有效的方法,用于进行图像深度信息提取。该资源包含详细的算法实现和应用示例代码。 SAD立体匹配算法源码提供了一种基于结构相似度的图像处理方法,适用于计算机视觉领域中的深度估计问题。此算法通过计算左右视图中像素灰度值差异来确定对应点,进而构建出目标物体或场景的三维模型。该代码实现了快速且准确的特征提取与匹配过程,在立体视觉应用中有广泛应用潜力。
  • SAD_SSD+NCC应用.rar_seldomerq__SSD+SAD+NCC
    优质
    本资源探讨了将SSD、SAD和NCC三种算法结合应用于立体匹配问题的方法,旨在通过综合运用多种特征提取技术来提升匹配精度与效率。 立体匹配是计算机视觉领域中的一个重要问题,涉及到SSD(Sum of Squared Differences)、SAD(Sum of Absolute Differences)以及NCC(Normalized Cross-Correlation)等多种算法的应用。这些方法用于计算图像中像素对之间的相似度,从而实现深度信息的提取和三维场景重建。
  • 基于Sad
    优质
    本研究提出了一种基于Sad(Sum of Absolute Differences)的改进型立体匹配算法,旨在提高视差计算精度与效率,适用于多种图像场景。 这只是一个简单的立体匹配程序,可以正常运行。如果从事计算机视觉方面的研究或开发工作,这段代码还是有一定的参考价值的。
  • NCC代码
    优质
    这段代码实现了基于NCC(归一化互相关)算法的立体视觉匹配,适用于计算机视觉领域中深度信息和三维重建的研究与应用。 在VS上实现的立体匹配NCC算法使用C++编写,非常适合初学者学习。请注意配置OpenCV库。
  • 一种基于图割
    优质
    本研究提出了一种改进的基于图割理论的立体匹配算法,通过优化能量函数和引入新的特征描述符,显著提升了视差计算的准确性和鲁棒性。 为了提高立体匹配算法的精确度,本段落提出了一种结合图割与Mean Shift图像分割技术的新型立体匹配方法。首先利用Mean Shift算法对参考图像进行处理以实现图像分割,并生成标记图;随后将得到的分割信息融入到图割算法的能量函数中;最后通过改进后的能量函数和优化过的图割过程,获取更加精确且边缘特征鲜明的视差图。实验结果表明该方法在提高匹配精度的同时也增强了对图像边缘细节的表现能力。
  • 传统Census.zip
    优质
    本资料包介绍了一种传统的Census变换立体匹配算法,适用于计算机视觉领域的深度估计和三维重建任务。包含相关代码及实验结果分析。 census立体匹配算法 源码 vs2015+opencv3.1.0
  • 【OpenCV】StereoSGBM源码
    优质
    本资源提供OpenCV库中StereoSGBM(stereo semi-global block matching)立体匹配算法的源代码,适用于计算机视觉领域中的深度信息提取与三维重建。 有兴趣的同学可以研究一下OpenCV中的立体匹配算法StereoSGBM的源码。
  • C++中实现 census
    优质
    本简介介绍了一种基于C++编程语言实现的census立体匹配算法。该算法利用了census变换来提取图像特征,并通过高效的搜索策略进行像素对应,以生成高质量的深度图。 census 立体匹配算法的C++实现可以进行直接运行或根据需要进行修改。