【立体匹配】

立体匹配算法之全局立体匹配算法之动态规划、图割、置信传播算法之个人见解。

全局能量函数E(d)=E(data)+E(smooth)的广泛运用在动态规划立体匹配算法、图割立体匹配算法、置信传播立体匹配算法中，所运用的全局能量函数一致，在众多硕士论文、期刊中，涉及对全局能量函数的改进
小黑战记·2020-07-08 00:25

双目视觉测量中有关立体匹配算法之局部立体匹配算法

双目视觉测量中有关立体匹配算法之局部立体匹配算法局部立体匹配算法大全（操作对象为灰度图）局部立体匹配算法基本操作流程①构建一个类似于卷积核的小窗口。
小黑战记·2020-07-08 00:25

立体匹配——A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Es

一个大数据集来训练卷积网络的视差，光流和场景流量估计相关资源下载：https://download.csdn.net/download/qq_38906523/10297512摘要最近的工作表明，光流估计可以被制定为监督学习任务，并且可以用卷积网络成功解决。所谓的FlowNet的培训是由一个大型的综合生成的数据集启用的。本文将光学流量估计的概念通过卷积网络扩展到视差和场景流估计。为此，我们提出了三
Dean0Winchester·2020-07-08 00:39

Stereo Matching文献笔记之（一）：《Cross-Scale Cost Aggregation for Stereo Matching》读后感~

最近，在做立体匹配方向相关的研究，先去网上找最新鲜的论文，看到了这篇文献（简称CSCA），来源于CVPR2014，令我惊奇的是，作者竟然提供了详细的源代码，配置运行了一下，效果还真不错，速度也还可以，具有一定的实用价值
qq_36249226·2020-07-07 22:34

深度立体匹配中的自监督学习概览

欢迎关注知乎专栏双目立体匹配深度学习的蓬勃发展得益于大规模有标注的数据驱动，有监督学习（supervisedlearning）推动深度模型向着性能越来越高的方向发展。
青青韶华·2020-07-07 22:52

论文阅读笔记《Learning monocular depth estimation infusing traditional stereo knowledge》

网络名称：monoResMatch论文来源：CVPR2019核心思想  本文提出一种自监督实现单目深度估计的网络，其思路也非常简单，将单目深度估计转化成立体匹配问题，再用立体匹配网络进行视差估计。
深视·2020-07-07 22:15

双目测距注意事项(Matlab+Opencv)

环境：Matlab对双目获拍摄的图片进行标定，opencv使用标定好的参数进行立体校正及立体匹配使用Matlab标定时，会获取各相机的内参、外参、畸变参数以及两个相机间的平移及旋转矩阵1.opencv使用这些参数时
想想叫啥名·2020-07-07 22:33

常见立体匹配论文列表

英文中文题目摘要ANon-LocalCostAggregationMethodforStereoMatching（NCA-Net）一种用于立体匹配的NonLocal代价聚集方法（NCA-Net）给定图像转换的图
qq_33581906·2020-07-07 21:59

立体匹配——高引论文50篇

立体匹配整体思路：Siamese网络特征提取+相似性度量+构造三维代价卷+代价卷优化(编码解码器)+生成初始视差+视差优化结构或者分支结构(比如结合语义分割信息)论文MC-CNNLeCun《ComputingtheStereoMatchingCostwithaConvolutionalNeuralNetwork
一只不会CV的菜鸡CVer·2020-07-07 21:48

《AANet: Adaptive Aggregation Network for Efficient Stereo Matching》CVPR2020

论文：https://arxiv.org/abs/2004.09548v1代码：https://github.com/haofeixu/aanet一、目的和贡献：目前最好的立体匹配模型基本都用3D卷积，
星落秋风五丈原·2020-07-07 21:20

对视差图(disparity map)进行视差精化的几种操作总结简介

对立体匹配中的前向步骤可得视差图，对视差图可进行如下的后处理亚像素增强（subpixelenhancement）:常用左右视差值进行二项式插值拟合和左右一致性验证（LRC）后进行插值操作（取周围16邻域均值
八倍体小黑麦·2020-07-07 21:05

论文阅读《Cascade Residual Learning: A Two-stage Convolutional Neural Network for Stereo Matching》

摘要介绍相关工作堆叠残差学习1两阶段视差计算2多尺度残差学习3网络架构实验1实验设置2架构对比3和其他方法比较总结参考文献摘要为解决在立体匹配内在的病态区域（目标遮挡、重复模式、无纹理区域等）难产生高质量的视差问题
luxiaohai的学习专栏·2020-07-07 20:24

论文阅读 GA-Net: Guided Aggregation Net for End-to-end Stereo Matching

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.06587v1.pdfGitHub链接：https://github.com/feihuzhang/GANet摘要在立体匹配任务中，为了准确估计视差
DeH40·2020-07-07 19:51

SAD算法原理及其实现

SAD（Sumofabsolutedifferences）是图像立体匹配中常用的初级块匹配算法，其基本运算思想是求取相对应的左右两个像素块内像素值之差的绝对值之和。二。计算流程。
opencv_fjc·2020-07-07 18:31

立体匹配得到的视差图孔洞填充

voidinsertDepth32f(cv::Mat&depth){constintwidth=depth.cols;constintheight=depth.rows;float*data=(float*)depth.data;cv::MatintegralMap=cv::Mat::zeros(height,width,CV_64F);cv::MatptsMap=cv::Mat::zeros(h
opencv_fjc·2020-07-07 18:31

立体视觉——NCC视差匹配

文章目录实验原理视差图计算归一化互相关双目立体匹配的步骤实验内容代码实现实验过程实验总结遇到的问题实验原理视差图计算深度信息可以通过计算1幅图像和其它图像的特征位置的像素差获得。
monetvan·2020-07-07 17:08

OpenCV三种立体匹配求视差图算法总结

对OpenCV中涉及的三种立体匹配算法进行代码及各自优缺点总结：首先我们看一下BM算法：该算法代码：CvStereoBMState*BMState=cvCreateStereoBMState();intSADWindowSize
mailang2008·2020-07-07 16:09

Cross-Scale Cost Aggregation for Stereo Matching

摘：人类根据不同的尺度来处理立体匹配等问题。然而，这种灵感被现如今的成本聚合方法当中所忽视了。本篇论文，将会介绍一个在成本聚合中多尺度相互作用的多尺度成本聚合算法。
lvhhh·2020-07-07 15:25

双目立体匹配算法：ADCensus概述

ADCensus立体匹配算法是XingMei,XunSun,MingcaiZhou等几个人在2011年，发表的一篇题目为：《OnBuildinganAccurateStereoMatchingSystemonGraphicsHardware
老李lyj·2020-07-07 14:03

stereo 立体匹配 双目视觉 middlebury Kitti评估 评价方法 评价指标

Kitti2012及2015https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z09.8149145.0.0.4d9c6eeaYwFooj&id=581924328605&_u=41lr1lncf4d4Middleburyversion2：https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1-c.w137712-21088914058
宇宙头号烦恼·2020-07-07 12:57

PCL点云匹配相关博客

大神博客github综合资料双目立体匹配测评OpenCVGPUopencv上gpu版surf特征点与orb特征点提取及匹配实例关于使用opencv的提速（二）（多线程问题，openMP）双目立体视觉珞珈
string_dcr·2020-07-07 11:09

转载：密集立体匹配20年论文整理

原文地址：http://blog.csdn.net/xuyuhua1985/article/details/262833891994KanadeT,OkutomiM.Astereomatchingalgorithmwithanadaptivewindow:Theoryandexperiment[J].TPAMI,1994,16(9):920-932.被引用次数：12041995LuoA,Burkh
hy_jones·2020-07-07 10:19

SLAM学习笔记一基础知识：双目标定，去畸变，立体匹配，视差图

1，摄像头使用的是自己用FPGA做的双目，1280*720p@60hz,9轴IMU，以太网接口，硬件帧同步,优于1us，全局快门AR0134,输出彩色，灰度图像，可配640*480@80hz,1280*960@50hz,自动曝光触发，外部曝光触发。2，matlab工具箱标定双目matlab工具箱的标定方法要比opencv精确，可以人工挑选匹配图片。拍摄100张左右标定板图片，两个摄像头对应的图片名
hanshihao1336295654·2020-07-07 09:04

Continuous 3D Label Stereo Matching using Local Expansion Moves

作者提出了基于graphcuts的localexpansionmoves，来进行精确的立体匹配。
沧海一笑xhp·2020-07-07 08:48

双目立体匹配

双目立体匹配https://blog.csdn.net/m0_37604894/article/details/81020846https://www.cnblogs.com/ding-jing/p/8654137
fb_help·2020-07-07 07:39

双目立体匹配算法：ELAS

一、简介ELAS是由AndreasGeiger于2010年提出的一种比较新颖的立体匹配算法，全称为《EfficientLargeScaleStereoMatching》。
dulingwen·2020-07-07 07:37

Stereo Vision—立体匹配原理详解

StereoVision—立体匹配原理详解视差和深度互是反比例关系视差越大距离越近视差越小深度越远1Matchingcostcomputation匹配代价计算2Gostaggregation匹配代价聚合
dpoerpoiwetiop·2020-07-07 07:16

Efficient Large-Scale Stereo Matching论文解析

EfficientLarge-ScaleStereoMatching解析@(sinbad)[[email protected]]这是一篇2010年ACCV的立体匹配方面的论文，该文提出的算法主要用于在双目立体视觉中进行快速高清晰度图像匹配
dkunktpwqynrw7574·2020-07-07 07:15

立体匹配算法_自适应窗口_Cross Based Support Region

1自适应窗口对于立体匹配局部算法而言，匹配代价计算和支持窗口选择是很重要的两个问题：匹配代价计算通过前面的文章已经介绍了关于AdaptiveSupport-Weight和RankTransform两种方法
dcl_jq·2020-07-07 06:38

立体匹配算法_RankTransform

1.基本介绍立体匹配算法，关键是计算左右图对应点的匹配代价。
dcl_jq·2020-07-07 06:38

AAAI 2020 开源论文 | 用于深度立体匹配的自适应单峰匹配代价体滤波

©PaperWeekly原创·作者｜张承灏学校｜中科院自动化所硕士生研究方向｜深度估计本文介绍北航和深动科技在AAAI2020上的论文AdaptiveUnimodalCostVolumeFilteringforDeepStereoMatching，他们在这篇工作中提出给匹配代价体（costvolume）添加自适应单峰分布的真值信息来监督，从而提升立体视差估计的准确率。论文链接：https://ar
PaperWeekly·2020-07-07 04:13

SGBM立体算法部分概念

opencvSGBM立体匹配(StereoMatching)：目标是从不同视点图像中找到匹配的对应点,计算机视觉中的重要又困难的问题深度计算视差视差图拖尾效应亚像素化KITTI代价计算互信息图像的概率分布
andeyeluguo·2020-07-07 03:28

立体匹配文献阅读笔记（二）《Spatial-Depth Super Resolution for Range Images》07年

一、Aregisteredhigh-qualitytextureimagecanprovidesignificantinformationtoenhancetherawrangemap.二、立体匹配中costvolume
a12322a·2020-07-07 01:35

基于ELSA的双目立体匹配算法

博主最近在研究双目测距的实现，要实现对高分辨率的图片进行实时匹配，对立体匹配算法的要求就比较苛刻。
$南山种豆$·2020-07-07 01:21

立体匹配（双目匹配）

立体匹配立体匹配指：在两个不同的摄像机视图中匹配一个三维点。注意：只能在两个摄像机视图重叠的可视区域中进行计算（这就是为什么将摄像机尽可能前向平行放置）。
ThorKing01·2020-07-07 00:59

《Cross-Based Local Stereo Matching Using Orthogonal》 读后感

本人学渣一枚，最近在研究立体匹配，记录一下最近读的几篇文章的心得一会，一来方便以后查阅，二来加深一下理解，许多内容总觉得能体会，但是描述不出来，说到底还是理解不够透彻……目前实验室就我在搞这个方向，感觉也很头大
Silence_zhuang·2020-07-07 00:13

双目立体匹配 SAD

具体代码和步骤如下所示：编译环境：visualstudio2015+opencv3.2.0先对SAD立体匹配算法做一个详细的解释（摘抄自某个作者的博客）。
MisTimee·2020-07-06 23:38

双目立体匹配 Census

上一篇介绍了双目立体匹配SAD算法，这一篇介绍Census算法。
MisTimee·2020-07-06 23:07

【立体匹配】Stereo Processing by Semiglobal Matching and Mutual Information（SGM）

StereoProcessingbySemiglobalMatchingandMutualInformation基于半全局匹配和互信息的立体处理StereoProcessingbySemiglobalMatchingandMutualInformation基于半全局匹配和互信息的立体处理摘要1介绍2半全局匹配2.1逐像素匹配代价计算2.2代价聚合2.3视差计算2.4多基线匹配摘要本文描述了半全局匹
GordonWei·2020-07-06 22:22

双目立体匹配 等 算法 论文 综述 全局局部算法 CSCA NLCA SegmentTree树 DoubleBP Belief-Propagation AD-Census SGM

双目立体匹配等算法论文综述本文GITHUB博文末尾支持二维码赞赏哦_双目立体视觉技术实质就是模拟人的双眼视觉处理系统来处理通过摄像机采集所获取的图像，它利用两台或多台摄像机在一定约束条件下采集同一场景的图像
EwenWanW·2020-07-06 20:06

Stereo Matching文献笔记之（九）：经典算法Semi-Global Matching（SGM）之神奇的HMI代价计算~

SGM算法源于《StereoProcessingbySemi-GlobalMatchingandMutualInformation》一文，我认为这篇文章是立体匹配算法中最给力的，放眼KITTI，可以发现目前排名前五十的算法几乎一半都是对
迷雾forest·2020-07-06 20:29

论文《PMSC: PatchMatch-Based Superpixel Cut for Accurate Stereo Matching》学习

《PMSC：基于PatchMatch的超像素切割，可实现精确的立体声匹配》2018Abstract同时估计一个像素的视差和法线方向，而不是仅视差（也称为3D标签方法），可以在立体匹配问题中实现更高的子像素精度
Orange Wu·2020-07-06 19:24

论文《PMSC: PatchMatch-Based Superpixel Cut for Accurate Stereo Matching》学习

Abstract(2018一区)在立体匹配问题中，同时估计一个像素的视差和法向，而不仅仅是视差，也被称为3D标记方法，可以获得更高的亚像素精度。
Orange Wu·2020-07-06 19:24

入门 | Stereo Vision（四）立体匹配的代价计算和聚合

首先，pipeline先来：现在校正也做完后，就到了correspondence，这一步也叫做stereomatching。直观来说，就是找到左右两幅图中，对应于现实中同一点的点，这样之后，再通过两点间的视差，就可以得到现实中这个点的深度信息。既然是找两幅图中的相同点，必然要判断两个点之间的相似性，所以要有一个相似性的描述，这个描述我们叫做matchingcost；然而只从一个点出发是不合理的，因
___迦叶·2020-07-06 19:22

立体匹配算法：《Cross-Scale Cost Aggregation for Stereo Matching》总结

在http://www.cvpapers.com/cvpr2014.html上，搜索《Cross-ScaleCostAggregationforStereoMatching》找到相应的代码下载，在VS+openCV环境下运行，可以得到相应的深度信息图片。另外参考这两篇博客的内容，就可以理解这篇文章里提到的算法的基本思想了：http://blog.csdn.net/chuhang_zhqr/arti
楠仔码头·2020-07-06 19:17

双目立体匹配——归一化互相关（NCC）

归一化相关性，normalizationcross-correlation，因此简称NCC，下文中笔者将用NCC来代替这冗长的名称。NCC，顾名思义，就是用于归一化待匹配目标之间的相关程度，注意这里比较的是原始像素。通过在待匹配像素位置p（px，py）构建3*3邻域匹配窗口，与目标像素位置p'(px+d,py）同样构建邻域匹配窗口的方式建立目标函数来对匹配窗口进行度量相关性，注意这里构建相关窗口的
weixin_30387663·2020-07-06 19:56

Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information基础算法解析

StereoProcessingbySemi-GlobalMatchingandMutualInformation是立体匹配中一个非常有名的算法，算法快、重建精度也不错、非常适合并行加速。
淡黄色煎饺·2020-07-06 18:07

立体匹配---立体匹配过程

立体匹配就4个步骤：匹配代价计算，代价聚合，计算视差，视差精化。
hairuiJY·2020-07-06 18:49

立体匹配---左右一致性检测/遮挡区填充

左右一致性检测(Left-RightConsistency(LRC)check):左右检测对实验效果的提升是很显著的，无论是视差图的视觉效果还是数据精度。很多时候LRC都是论文的遮羞布，在论文主体部分优势不明显的情况下，通过LRC依然能得到过得去的结果，从而掩盖了核心算法的孱弱。是的，一些不错的会议文章也是这么干的。这就是论文写作的小trick吧，也是一种潜规则了。[Occlusion]遮挡，顾名
hairuiJY·2020-07-06 18:49

双目视觉——立体匹配基本理论

求取左右像平面之间对应点的过程就是立体匹配。1.视差理论在计算三维信息坐标时，视差d的计算具有重要的意义。
tanmengwen·2020-07-06 18:19
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