- 基于深度学习的双目视觉立体图像感知研究
- - 作者：张亚茹|责编:王美柱//满建康
  - 出版社：中国矿大
  - ISBN：9787564665944
  - 出版日期：2024/12/01
  - 页数：119
- 售价：19.2

内容大纲
本书为科学技术著作，以双摄像头成像系统为研究对象，基于立体图像对的图像特点和视差范围的差异，主要从如何有效利用立体图像对的互补信息、增强视图问的信息交流和如何处理病态区域与提高网络的预测视差精度两个方面进行了研究。在立体超分辨率方面，构建了同向金字塔残差模块和可形变视差注意力模块，丰富了左右两个视角的图像表征，增强了立体一致性约束。在立体匹配方面，构建了3D注意力聚合编解码代价聚合网络、双引导式立体视差估计网络、多维注意力特征聚合立体匹配算法，在学习推理过程中进一步交互有用信息，提高了视差估计的准确性。研究成果不仅可以获得精确的超分辨率图像和预测视差图像，而且可为基于深度学习的双目视觉立体图像感知研究提供重要的理论支撑和新思路，具有理论价值和现实意义。
本书可供人工智能、计算机科学与技术及其相关专业的科研与工程技术人员参考。
作者介绍
目录
1  绪论
  1.1  研究背景及意义
  1.2  国内外研究现状
  1.3  主要研究内容
2  面向立体超分辨率的多样化特征学习子网络算法研究
  2.1  引言
  2.2  多样化特征学习子网络
  2.3  立体超分辨率网络模型
  2.4  实验结果分析与讨论
  2.5  本章小结
3  跨视图注意力交互融合立体超分辨率算法研究
  3.1  引言
  3.2  注意力交互融合
  3.3  跨视图交互融合
  3.4  实验结果分析与讨论
  3.5  本章小结
4  结合全局与多层级信息的立体匹配子网络模型算法研究
  4.1  引言
  4.2  基于空间金字塔模型的特征提取
  4.3  基于全局信息的代价聚合
  4.4  实验结果分析与讨论
  4.5  本章小结
5  面向立体匹配的三维注意力聚合编解码代价聚合网络研究
  5.1  引言
  5.2  三维注意力聚合编码网络
  5.3  三维注意力聚合解码网络
  5.4  实验结果分析与讨论
  5.5  本章小结
6  一种双引导式立体视差估计网络
  6.1  引言
  6.2  网络结构
  6.3  实验结果分析与讨论
  6.4  本章小结
7  多维注意力特征聚合立体匹配算法
  7.1  引言
  7.2  网络结构
  7.3  实验结果分析与讨论
  7.4  本章小结
8  主要结论与展望
  8.1  主要结论
  8.2  展望
参考文献

内容大纲

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