

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1、在立體匹配領(lǐng)域,盡管最近的調(diào)查以及Middlebury在線評(píng)價(jià)針對(duì)復(fù)雜幾何形狀和不同的質(zhì)地測(cè)試比較了目前最先進(jìn)的立體匹配方法,卻并不多考慮匹配代價(jià)的穩(wěn)定性,因?yàn)榱Ⅲw圖像對(duì)的測(cè)試集通常是那些幾乎沒有輻射差異的圖像,這意味著左右圖像對(duì)中對(duì)應(yīng)于同樣的場(chǎng)景點(diǎn)的像素也有類似或相同的灰度值。通常而言,輻射差異包括了全局亮度變化,漸暈,非朗伯反射表面,圖像噪聲等,在所有情況下,匹配代價(jià)的方法都必須處理輻射差異帶來的影響。本文旨在探討這樣一個(gè)基于正交G
2、aussian—Hermite矩的立體匹配代價(jià)方法。 矩被廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別,圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺和多分辨率分析。正交Gaussian—Hermite矩是以高斯函數(shù)作為平滑內(nèi)核的,因而Gaussian—Hermite矩相對(duì)其它矩具有較好的平滑作用,對(duì)噪聲的敏感也相對(duì)較低。有助于立體圖像對(duì)灰度分布的表達(dá)。利用OGHM使我們能夠利用正交基函數(shù)對(duì)灰度度分布表達(dá),可從矩變換中穩(wěn)定地得到視差估計(jì)。為了能夠集中關(guān)注匹配代價(jià)方法的性能,而不是
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