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以patch-match为核心的算法在双目立体重建中有着广泛应用,因其具有低内存消耗、重建精度高等优良性能;然而,传统patch-match算法需要有序地对图像中的每一个像素点进行迭代求取最优视差值d,从而导致运行时间较高。为了解决该问题,在传统patch-match算法的基础上引入基于学习的模型作为指导来降低运行时间,提高立体重建精度。利用深度学习模型输出每个像素伴有异方差不确定度的初始视差图,异方差不确定度用于衡量网络模型所预测视差值的准确度;将异方差不确定度和初始视差作为patch-match算法的先验信息;在平面细化步骤中,利用每个像素点的异方差不确定度大小动态调整其搜索区间,实现减少运行时间的目标。在Middlebury数据集上,通过与原有算法比较可知,改进后的算法在运行时间上减少20%,同时,在不连续等区域上的重建精度得到略微提高。 相似文献
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为调查清远市幼儿发铅水平和相关因素 ,对 96名年龄在 2～ 3岁的健康幼儿进行了发铅检测 ,并根据居住环境、父母职业、饮食习惯进行了分组比较。结果表明 ,居住于市内组发铅(8 1 2± 1 1 1 )× 1 0 - 6 高于居住于市外组 (7 3 5± 0 5 5 )× 1 0 - 6 ,P <0 0 1 ,父母职业可能接触铅组(8 1 9± 1 0 5 )× 1 0 - 6 高于父母职业不接触铅组 (7 41± 0 62 )× 1 0 - 6 ,P <0 0 0 1。喝牛奶组 (7 2 7± 0 5 0 )× 1 0 - 6 低于不喝牛奶组 (8 2 7± 0 99)× 1 0 - 6 ,P <0 0 0 1。可见居住环境、父母职业、饮食习惯的影响发铅含量 相似文献
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