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文檔簡介
1、人類從外界獲得的信息約有75％來自視覺系統(tǒng)，隨著計(jì)算機(jī)的出現(xiàn)，用計(jì)算機(jī)來模擬人類的視覺功能成為了一個(gè)研究熱點(diǎn)。用計(jì)算機(jī)立體視覺代替人類的視覺功能的優(yōu)點(diǎn)是不可替代的，是具有十分重要的研究價(jià)值的。軍事的需求和航天技術(shù)也極大的推動(dòng)了計(jì)算機(jī)立體視覺及其立體匹配技術(shù)的研究和發(fā)展。此外，在數(shù)字化醫(yī)學(xué)、商業(yè)、娛樂、教育以及傳媒等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用前景。
很多專家學(xué)者針對(duì)計(jì)算機(jī)視覺中的關(guān)鍵技術(shù)——立體匹配問題提出了很多相關(guān)算法，主要分為基于
2、局部的立體匹配算法和基于全局的立體匹配算法。
本文主要針對(duì)基于特征的立體匹配算法中穩(wěn)定性很好的算法，即SIFT（Scale Invariant Feature Transform）算法和SURF（Speeded Up Robust Features）算法中存在的計(jì)算量和特征點(diǎn)的穩(wěn)定性的一些問題，提出了G-SURF（Gradual-SURF）算法。SURF算子為了改善SIFT的計(jì)算復(fù)雜度高的問題，簡化和近似了DoH（Determ
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