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摘要:
针对经典最小割算法计算量大和适应性不足的问题,提出一种改进的基于网络最小割计算稠密深度图的全局优化方法.首先,根据视差变化与不连续区域之间的关系,定义了具有一定适应性的平滑约束和遮挡约束,然后使用网络最小割算法,求解遮挡情况下的稠密视差.其次,在分析最小割算法复杂性的基础上,给出了一种受限α-扩展(α-expansion)操作,该操作根据灰度连通性和特征点匹配的结果对每次网络构造的顶点进行控制,减少网络中顶点和边的数目,可有效提高计算效率.实验结果显示,该算法在保证视差恢复准确性的前提下,能以较快的速度计算出较理想的稠密视差图.
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文献信息
篇名 一种基于最小割的稠密视差图恢复算法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 稠密深度图 优化 最小割 连通区域 受限α-扩展
年,卷(期) 2005,(6) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 1090-1095
页数 6页 分类号 TP391
字数 4451字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 贾云得 北京理工大学计算机科学与技术系 84 1610 24.0 37.0
2 彭启民 北京理工大学计算机科学与技术系 5 93 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
稠密深度图
优化
最小割
连通区域
受限α-扩展
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导