文档介绍：万方数据
基于相位一致性的可变窗口立体匹配算法工户娶监坫掣兴坐尘型第卷．第一．兰堕月计算机科学郭龙源洗笱ё远г孙长银张国云吴健辉南京侠砉ぱг焊丛酉低秤呕肟刂坪鲜∑胀ǜ叩妊Ｖ氐闶笛槭引言辔灰恢滦．岳阳摘要匹配窗口大小和形状是影响区域立体：��琈�其中，�！��Fヅ浯翱冢琖。的区域比�小，�O袼氐南�位一致性变换值，�c兄怠８�菔��，若像素的相位一致性变换值大于阈值，则认为该区域是边缘，采用较小的匹配窗口；反之，则该区域属于弱纹理区域，选用较大的匹配窗口。��惴ǚ延煤��ゴ坑上袼氐幕叶戎倒钩桑��叶戎�受噪声等因素的影响较大。本文借鉴���中构造费用函数的方法，综合灰度值差和���值汉明距离为总的费用函数值。���是一种非参量变换数理统计的方法，其基本思想是通过检测单元与邻近若干参考单元相比较，统计确定有无信号存在��Ｉ鐸�，�表示图像当前像素�，�的灰度值，��琷，�硎疽晕��瑈�行牡拇翱谙袼丶�希�蛳袼��瑈�以��瑈�1浠磺�虻腃���刀ㄒ逦#����值反映的是局部图像灰度值的相对排列顺序，而不是像素的灰度值，从而减少了辐射畸变和噪声对图像的影响。但是，���值在图像重复纹理或结构处会产生歧义。灰度值这时可以提供更加细微的信息。因此，加人灰度信息有利于解决歧义的问题。费用函数定义如下：非参量测度采用���值汉明距离，定义为�剩�Ｒ弧撇���，��琁��车，�������，���节两个测度在总测度中的比例关系。根据以上费用函数获得的视差图，再采用左右一致性检测、顺序性检测进一步减少误匹配。为了检测本方法的效果，采用�����立体匹配评估系统提供的���和���迹�贛���肪持蟹直鹩帽�文方法和��惴ń�辛似ヅ涫笛椤Ｊ笛榻峁�缤�所示，平滑处和雕像脸部右边缘处都可见明显的误匹配区域，而本文算法产生的视差图在这些区域则没有出现误匹配的情况。对于���迹�捎肧�算法的视差图在视差变化较小的区域出现明显的误匹配情况，而本文算法产生的视差图则没有明显的误匹配情况。结束语匹配窗口大小和形状的选择，直接影响区域立体匹配算法的效果，采用可变或自适应窗口是可行的思路。在研究了现有的相关算法后，发现这类算法的关键是窗口生成策略的问题。根据相位一致性抗干扰能力较强的特点，先对图像进行相位一致性检测，根据监测的值确定像素的特性，再按不同特性采用不同窗口进行匹配。实验结果表明，本文算法对弱纹理区域和边缘区域视差匹配都有较好的效果。���∑��曰������口�����弧�����������瑈���工�担瑈����，口／口���，����本文算法和��惴ㄊ硬钇ヅ浣峁��������甀����】�真实视差图本文算法视差图���视差周��疚乃惴ㄊ硬钔����视差罔图������甇�����—���：���������������，��，�����—��足�����·万方数据
；器器芝％参考文献���，��，�����辖拥���采用普遍算例，以进一步说明本文方法的应用效果。例��换な空攵酝�徊∪私�谐醪秸锒希�衔2≈⒖�能是脑膜炎��、脑震荡��以及脑肿瘤�。�械囊恢帧Ｊ�别框架设为�粄�＃��，��，病人的真实病症为脑膜炎。�位护士的初步诊断结果分别表示为：����护士�按照�换な康某醪秸锒辖峁��谰軩����嬖蛴腥�下结果：����一�琺�����．��，优�