葛云峰
- 作品数：13 被引量：3H指数：1
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- 基于SIFT描述子的自适应聚合权重立体匹配算法被引量：1
- 2016年
- 针对传统局部立体匹配算法在深度不连续区域和低纹理区域匹配精度不高的问题,提出了一种基于SIFT描述子的自适应聚合权重立体匹配算法.算法首先采用梯度域的幅值和相位获取初始匹配代价;然后利用相似性区域判决准则获得各个中心点的自适应矩形聚合窗口,并利用各点SIFT描述子的L1范数进行自适应聚合权重计算.仿真实验结果表明,该算法能够有效地提高低纹理区域和深度不连续区域的立体匹配精度,获得较高精度的视差图.
- 何凯王晓文葛云峰
- 关键词：SIFT描述子
- 一种基于CUDA的引导滤波加速优化方法
- 本发明公开了一种基于CUDA的引导滤波加速优化方法，所述引导滤波加速优化方法包括以下步骤：将输入图像p和引导图像I由主机端内存读入全局存储器，通过构建第一内核函数，分别获取输入图像p、引导图像I、图像I*P、图像I*I在...
- 何凯王新磊王晓文葛云峰
- 文献传递
- 一种基于SIFT描述子的自适应权重立体匹配方法
- 本发明公开了一种基于SIFT描述子的自适应权重立体匹配方法，所述自适应权重立体匹配方法包括以下步骤：通过相似性区域判决准则获得各个中心点的自适应聚合窗口；通过各点SIFT描述子的L1范数进行自适应权重计算，根据初始联合匹...
- 何凯王晓文葛云峰姚静娴
- 一种改进匹配代价聚合的立体匹配算法
- 本发明涉及一种改进匹配代价聚合的立体匹配算法，包括：对左右两幅彩色图像作极线矫正处理；分别选取左、右图像为参考图，利用图像亮度信息和梯度信息的结合计算匹配代价，对于左右图像，分别进行下述的：将图像转换到logRGB颜色空...
- 何凯葛云峰闫佳星甄蕊魏颖
- 一种基于极端学习机的纹理分类方法
- 本发明公开了一种基于极端学习机的纹理分类方法，该方法包括以下步骤：对已知的纹理图像样本进行特征提取，获取纹理特征向量；采用极端学习机作为基分类器，将纹理特征向量作为极端学习机的输入元素，训练基分类器，利用训练样本集对基分...
- 何凯吴春芳葛云峰
- 文献传递
- 一种基于SIFT描述子的自适应权重立体匹配方法
- 本发明公开了一种基于SIFT描述子的自适应权重立体匹配方法，所述自适应权重立体匹配方法包括以下步骤：通过相似性区域判决准则获得各个中心点的自适应聚合窗口；通过各点SIFT描述子的L1范数进行自适应权重计算，根据初始联合匹...
- 何凯王晓文葛云峰姚静娴
- 文献传递
- 一种快速自适应权重立体匹配方法
- 本发明公开一种快速自适应权重立体匹配方法，包括：对左右两幅图像进行极线矫正处理；分别选取左、右图像为参考图，利用图像的亮度信息、水平梯度信息和垂直梯度信息的结合计算匹配代价；利用余弦函数计算像素点之间的颜色权重和空间距离...
- 何凯葛云峰闫佳星甄蕊
- 文献传递
- 一种基于CUDA的引导滤波加速优化方法
- 本发明公开了一种基于CUDA的引导滤波加速优化方法，所述引导滤波加速优化方法包括以下步骤：将输入图像p和引导图像I由主机端内存读入全局存储器，通过构建第一内核函数，分别获取输入图像p、引导图像I、图像I*P、图像I*I在...
- 何凯王新磊王晓文葛云峰
- 一种稳定的基于极端学习机的纹理分类方法被引量：2
- 2015年
- 针对传统基于极端学习机(ELM)的纹理分类方法容易出现输出不稳定的缺点,本文将线性和非线性模型进行融合,改进了传统动力学模型。利用ELM能够快速学习的特点,将其作为基分类器,同时利用线性吸引子和局部吸引子的迭代,实现多个ELM分类器的最佳融合,以提升学习模型的泛化能力和稳定性。利用动力模型实现多分类器的融合有助于寻求多个基分类器之间的一致性,摒弃了基分类器中判别错误的样本输出。通过对CUReT纹理数据库的分类结果,与传统纹理分类方法相比,本文算法的稳定性和分类准确率都得到了一定程度的提升,取得了理想的分类效果。
- 吴春芳何凯葛云峰
- 关键词：纹理分类动力学模型
- 自适应权重立体匹配算法研究
- 双目视觉立体匹配是从同一场景获得的左右两幅视图中寻找匹配点的过程，它是计算机视觉领域的研究热点之一，其算法主要分为局部算法和全局算法。两种类型不同的算法各有优势，局部算法效率较高，全局算法精度较高。本文致力于提高自适应权...
- 葛云峰
- 关键词：立体视频信号处理图像分割三维重建
