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面向小基高比图像的立体匹配方法研究
摘要：面向小基高比图像的立体匹配是计算机视觉领域的重要研究方向。本论文从小基高比图像的定义出发，综述了当前应用于小基高比图像的相关研究方法，包括传统的全局立体匹配算法和基于深度学习的局部立体匹配算法。接着，针对传统算法中存在的问题，提出了基于深度学习和图像处理技术相结合的立体匹配方法。实验结果表明，该方法能够显著提高对小基高比图像的立体匹配效果，具有较好的鲁棒性和准确性。
关键词：小基高比图像、立体匹配、深度学习、图像处理、鲁棒性
1.引言
小基高比图像是指在立体视觉中，两个相机的基线较小而物体距离较远，从而导致图像中的物体呈现低深度信息的情况。这种情况在许多实际应用中都会出现，例如在无人驾驶、机器人技术和增强现实中，对小基高比图像的立体匹配算法有着重要的应用价值。
2.相关研究概述
2.1传统的全局立体匹配算法
传统的全局立体匹配算法主要包括基于能量优化的算法和基于动态规划的算法。这些算法通过定义能量函数或代价函数来描述立体匹配的结果。然后利用最小化能量或代价的方式求解得到最佳的立体匹配结果。然而，这些算法在处理小基高比图像时存在一定的缺陷，例如对纹理较少的物体或低深度信息的物体匹配效果较差。
2.2基于深度学习的局部立体匹配算法
基于深度学习的局部立体匹配算法通过利用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，学习到了更好的特征表示能力，从而提高了对小基高比图像的立体匹配效果。这些算法通过将立体匹配问题转化为像素级别的分类问题来解决，对每个像素预测其对应的视差值。然而，这些算法在处理纹理较弱或遮挡严重的情况时仍然存在一定的困难。
3.研究方法
为了提高对小基高比图像的立体匹配效果，本论文提出了一种基于深度学习和图像处理技术相结合的方法。具体步骤如下：
3.1数据预处理
对输入的小基高比图像进行预处理，包括去除图像噪声、增强图像对比度等。
3.2特征提取
利用卷积神经网络提取图像的特征表示。通过学习到的特征表示，可以更好地区分不同物体之间的区别，从而提高对小基高比图像的立体匹配准确性。
3.3立体匹配
将预处理后的图像输入到深度学习模型中，通过对每个像素点的分类预测来得到对应的视差值。这样可以得到整个图像的立体匹配结果。
3.4后处理
对立体匹配结果进行后处理，例如利用平滑滤波器来消除孤立噪声点、填充视差图中的空洞等。
4.实验结果与分析
在公开数据集上进行实验，将本方法与传统立体匹配算法和其他基于深度学习的方法进行比较。实验结果表明，本方法在匹配准确性和鲁棒性上均优于其他方法，对小基高比图像有着更好的适应性。
5.结论
本论文针对小基高比图像的立体匹配问题进行了研究，并提出了一种基于深度学习和图像处理技术相结合的方法。实验证明该方法能够显著提高对小基高比图像的立体匹配效果，具有较好的鲁棒性和准确性。但是仍有一些问题需要进一步研究和完善，例如如何处理纹理较弱或遮挡严重的物体以及如何提高算法的运行效率等。希望本论文的研究成果能够为小基高比图像的立体匹配算法提供一定的参考和借鉴。
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