基于边缘修复的超像素平面立体匹配

视差估计的准确程度直接影响到整个系统的性能,为解决遮挡暴露引起的视差图中物体边缘出现较大面积的空洞问题,对半像素灰度差与Census变换得到初始视差图进行边缘区域修复,以此提高内点所占的比例,从而影响迭代计算的次数;然后基于RANSAC计算超像素视差平面。采用Middlebury提供的测试图,对固定窗口半径和动态规划中惩罚代价的最佳选取范围进行实验测试,结果表明经过边缘修复可以得到相对完整的物体轮廓视差图,并且适当增大Census的权重将有助于检测到细长的目标对象。

结合最小生成树的立体匹配算法

结合最小生成树的立体匹配算法能够得到更精确的视差图,先运用相对灰度差与Census变换提取特征,以颜色和空间距离为权值建立最小生成树,以此进行匹配代价聚合,获得结果视差图。

聚焦倾斜平面的双目摄像机标定

针对聚焦倾斜平面的针孔摄像机模型,进行双目摄像机标定。具体分析了主要的畸变参数,并对双目摄像机标定进行简要概述。

“唐僧妈妈”

我家有个“唐僧妈妈”。“懒猪,六点五十分了还不起床,太阳都晒屁股了……”一大早,妈妈念起了“经”。我艰难地睁开惺忪的睡眼,好不容易才下了床,慢吞吞地挪动着灌了铅的双腿到洗手间刷牙。