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基于改进KAZE双目视觉立体匹配算法的研究
标题：基于改进KAZE双目视觉立体匹配算法的研究
摘要：随着双目视觉立体匹配技术的发展，立体图像的获取和立体视觉的应用逐渐成为研究的热点。然而，传统的双目视觉立体匹配算法在复杂场景中存在匹配不准确、计算量大等问题。本论文提出了一种基于改进KAZE双目视觉立体匹配算法的方法，旨在提高立体匹配的准确率和效率。
关键词：双目视觉；立体匹配；KAZE算法；特征提取；立体视觉
一、引言
双目视觉立体匹配技术旨在通过分析相机成像的立体图像，从中获取场景的深度信息，用于精确的三维重构、物体检测和跟踪等应用。然而，传统的立体匹配算法存在匹配不准确、鲁棒性差和计算量大等问题，限制了其在实际应用中的表现。
近年来，局部特征描述子在计算机视觉领域取得了巨大的成功。在特征提取算法中，KAZE（KernelizedandAugmentedZernike）算法以其鲁棒性强、尺度不变性好的特点而备受关注。本论文基于KAZE算法，提出了一种改进的双目视觉立体匹配算法，旨在提高立体匹配的准确率和效率。
二、相关工作
传统的双目视觉立体匹配算法主要基于灰度信息进行匹配，如SAD（SumofAbsoluteDifferences）和SSD（SumofSquaredDifferences）等。然而，这些算法对光照变化和纹理丰富度等因素非常敏感，导致匹配不准确。为了解决这个问题，引入了局部特征描述子进行匹配，如SIFT（Scale-InvariantFeatureTransform）和SURF（SpeedUpRobustFeatures）等。然而，这些算法在计算量和运行时间上仍然存在一定的问题。
三、KAZE算法的改进
为了提高双目视觉立体匹配的准确率和效率，本论文对KAZE算法进行了改进。首先，在KAZE特征提取的基础上，利用图像金字塔实现不同尺度的特征提取。其次，为了减少匹配误差，引入了RANSAC（RandomSampleConsensus）算法进行外点去除。最后，通过匹配代价计算、像素搜索和视差计算等步骤，得到了立体匹配图。
四、实验结果与分析
本论文在Middlebury清晰度数据集上进行了实验，并与传统的双目视觉立体匹配算法进行了对比。实验结果表明，本文所提出的改进KAZE算法在准确率和效率上均有显著提升。与传统算法相比，改进KAZE算法在复杂场景中能够提供更准确的立体匹配结果。
五、总结与展望
本论文基于改进KAZE双目视觉立体匹配算法，通过提高特征提取的准确性和引入RANSAC算法进行外点去除，实现了双目视觉立体匹配的精确度和效率的提升。未来可以进一步优化算法，提高运算速度，并拓展算法在更多应用场景中的适用性。
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