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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,原本很多無(wú)法實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用都由于新技術(shù)的出現(xiàn)而得到解決,特別是在一些計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題上。而由于受到人類(lèi)雙目成像的啟發(fā),如何高效精確地將雙目攝像機(jī)圖像還原成帶有深度的3D信息越來(lái)越受到人們的關(guān)注。本文主要討論和研究了如何利用置信度傳播理論去解決雙目視覺(jué)問(wèn)題。
在回顧近幾十年雙目視覺(jué)發(fā)展技術(shù)以后,為了成套的解決雙目視覺(jué)的問(wèn)題,首先使用雙目攝像機(jī)的標(biāo)定算法獲得標(biāo)定信息,再利用標(biāo)定信息校正定位它;然后使用灰度相關(guān)法
2、去獲取較粗超的深度信息,并將該深度信息映射到代價(jià)空間中。
置信度傳播理論的原理涉及到概率和圖論的幾大領(lǐng)域,從貝葉斯網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始發(fā)展的馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)是整個(gè)置信度傳播理論的基石和優(yōu)化模型,而吉布斯能量場(chǎng)則為置信度傳播理論奠定了理論基礎(chǔ),在帶環(huán)的馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型的情況下,實(shí)現(xiàn)了通用置信度傳播算法。由于置信度傳播算法的高度并行性,使用顯卡加速并行計(jì)算加速整個(gè)算法就顯得非常可行。介紹CUDA 計(jì)算的原理和可行性之后,本文講述了如何使用
3、CUDA 實(shí)現(xiàn)一般置信度傳播理論的流程和方法。
本文將立體匹配的置信度傳播算法從空間上推廣到時(shí)間上,提出基于時(shí)序的圖片序列的置信度傳播優(yōu)化算法,將原本多次迭代才能夠收斂的算法改進(jìn)成只需一次或兩次迭代就能達(dá)到收斂的效果。
程序?qū)崿F(xiàn)了通用置信度傳播算法和CUDA 加速算法,通過(guò)對(duì)比兩算法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,得出GPU 并行計(jì)算對(duì)置信度傳播理論加速有效性和實(shí)用性的結(jié)論。然后對(duì)比我們提出的基于時(shí)序圖片序列的置信度算法的收斂次
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