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基于区域增长的立体匹配算法的研究

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毕业论文范文题目：基于区域增长的立体匹配算法的研究，论文范文关键词：基于区域增长的立体匹配算法的研究
基于区域增长的立体匹配算法的研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：计算机视觉是一个飞速发展并且极其具有挑战性的领域，是一个多学科交叉的研究方向。双目立体匹配是其中非常重要的一个环节，由于涉及的问题众多，双目立体匹配是较难处理的一个问题。虽然稠密匹配算法在众多的匹配算法中表现出一定的优越性，但仍然存在一些问题，还不能满足匹配点数量与精度的要求。该论文以（本文此处忽略..）Marr的计算机视觉理论为基础，对特征点检测方面做了一些研究，主要针对目前稠密匹配算法中出现的问题，对基于区域增长的匹配算法做了一些改进。通过对边缘检测经典算子检测原理的研究，对比这些算子的检测效果得出，Prewitt算子能够考虑较大的邻近区域的影响，检测出清晰且连续的边缘，定位精度较（此处忽略..）高，受噪声影响小。该文对比SUSAN算子、MIC算子和Harris算子的原理及实现方法，使用VC6.0编程工具，完成图像的Harris角点检测。从检测结果可以得出，Harris角点检测方法检测速度快、能够得到均匀且准确的角点，算法稳定。目前常用的匹配算法很难在得到致密的、高精度的图像信息的（本文此处忽略..）同时又具有很快的速度，稠密匹配算法在这方面显示了其优越性。该文主要讨论了基于区域增长的匹配算法中存在的问题，并对此算法进行了改进。利用Harris角点检测完成自动选取种子点的功能，并提出手动方法，以保证匹配精度、提高匹配速度；区域增长过程主要依据像素间的连续性，将匹配关系由种子点传播到（文章此处忽略..）周围的区域，达到遍历整幅图像的目的。最后根据视差原理计算匹配点对的视差，并在VisualC++6.0环境下画出视差图。从理论分析和实验效果可以看出，自动取点和手动取点过程保证了种子点的精度，区域增长过程利用像素之间的连续性获取了大量的匹配点对，并得到了清晰且致密的视差图。

以上为本篇毕业论文范文基于区域增长的立体匹配算法的研究的介绍部分。

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