摘要
بالنظر إلى مشكلة الزيادة الكبيرة في الحسابات ومعدل الخطأ العالي في خوارزمية PatchMatchStereo لمطابقة الصور ثلاثية الأبعاد عند تنفيذ المستوى المائل بسبب استخدام دالة عشوائية لتوليد معلمات المستوى، تم اقتراح خوارزمية مطابقة ثلاثية الأبعاد تعتمد على قيد الاتساق المحلي. أولاً، يتم الحصول على نقاط الدعم التي تتمتع بثقة عالية في الفرق عن طريق إجراء مطابقة متناثرة على بكسلات الصورة؛ ثانياً، يتم تحديد مستوى مثلثي لكل بكسل في الصورة باستخدام مفروضة مثلثية، ويتم حساب معلمات المستوى وتعيينها للنقاط داخل هذا المستوى؛ ثم، من خلال الانتشار التكراري، يتم إيجاد معلمات مستوى أكثر دقة لكل بكسل، وبناء نموذج نافذة موازية للاتساق المحلي؛ وأخيراً، يتم حساب قيمة الفرق باستخدام معلمات المستوى وتحسين الفرق عبر معالجة ما بعد الفرق. تم إجراء تجارب على بيانات مجموعة الاختبار القياسية للنسخة الثالثة لمنصة تقييم Middlebury، وأظهرت النتائج أن معدل الخطأ المتوسط بعد المعالجة انخفض بنسبة 4.39٪ مقارنة بخوارزمية PMS، مع أقصى انخفاض لمعدل الخطأ يصل إلى 15.42٪ لصورة واحدة. تقلل خوارزميتنا معدل الخطأ بينما تحسن كفاءة معالجة الصور، مما يجعلها متفوقة بشكل ملحوظ مقارنة بالخوارزميات الأخرى.
关键词
مفروضة مثلثية;نافذة موازية;انتشار تكراري;معالجة الصور;اتساق محلي
以上内容由讯飞翻译自动生成，翻译内容仅供参考。对于因使用本网站翻译内容产生的相关后果，本网站不承担任何商业和法律责任。
The above content is generated by Large Model Translation. The translated content is for reference only. We do not assume any commercial or legal responsibilty for any consequences arising from the use of our website