用立体图造句（大约30个左右）

1、请再一次努力的看下立体图1，你可以看到水平方向上有反复的相似图案，这就是关键。

2、另外，我所有的立体图都是通过“平行法”来制作的，但是也可通过“交叉法”来审视它们。

3、像图1这样的叫做“立体图”，在这篇文章中，我将向你解释为什么立体图看起来有3D的效果。

4、为了获得蛋白质分子结构的三维立体图像，研究人员们必须精确检测出蛋白质中所有单个原子的为止。也就是说，研究人们们必须检测出磁场或者自旋或者单个原子核的位置，分辨率在01纳米左右。

5、乱点立体图是不具单眼线索的立体感测试工具。

6、针对立体图像压缩中视差估计问题，提出了幅度和相位分离的立体匹配方法。

7、在这里有时分式、互补式等立体资料。

8、如果您将这个图像放到立体图像查看器中，您可以分辨出3D原子结构；对于更加复杂的结构，我们需要采用不同的方式来可视化它们。

9、根据所观看的立体图对的中心距离，离心旋钮让内部镜子向内偏或是向外偏。

10、这种高速坦克机器人能被临时用作短程侦察车，其立体图像接收器可评估地形环境或敌方工事。

11、提出一种基于全局控制点的立体图像拼接方法。

12、我们研究和设计一套双目视觉系统目的是获得生动的立体图像。

13、高度数据与在8月12日采集的立体图像进行了对比。

14、现在你理解了立体图的原因，让我们试着理解。

15、全息地形立体图是将传统的光学机械立体投影术与全息术相结合，用航摄像对合成为一张具有一定焦深的近像面全息图。

16、平面图和立体图的边缘也构成线。

17、为了使立体图像，你必须有两个图像：每个眼睛之一。

18、立体图指的是在观察图画中的深度时，通过双眼的配合能够构造出一幅心理上的立体透视图来。

19、实验结果表明，该算法能很好地抑制立体图像对间的亮度差异，具有很好的实时性与鲁棒性。

20、根据立体图，画出相应的三视图。

21、因为立体图模拟的两个眼球的视差一般不会失误，所以，3D的效果是非常真实的，假如你处在一个陌生的环境中的话甚至会产生错觉。

22、本书还概述了横剖面和立体图的制作法。

23、但是生成立体图却需要花费较长的绘制时间。

24、这所学校在路中央画出一幅"少女追逐皮球"的图案，并将该图案拉长，使得司机在接近该图案时，会看到一幅少女横穿马路追赶皮球的3D立体图像。

25、实验结果表明，此方法可以有效地去除图像的噪声，平衡立体图对间的亮度差异。

26、以此为宗旨，博士研发出各式各样的方法，利用一台移动式的摄影机，构建出连续更新的立体图像，这些图像甚至足以引导最好动的机器人进行探险。

26、lishixinzhi-造句大全

几千词语的造句供您参考!

27、经过对真实修建的调查模拟并停止了修建设计，参照相关标准绘画出各层立体图、立面图以及剖面图。

28、立体视觉中最大的困难是对应点的寻找，即需要匹配二幅或更多幅立体图像对之间的特征。

29、它们的特点是发光二极管与剪辑，独唱潘控制开关和调节信号在个别位置的立体图像推子。

30、程式会从三种可能配对的摄影机中，得出近、中或远距离地形的精确立体图。

1、鉴于地下建筑火灾的独特性，通常消防队到场后主要采取这种避实就虚的强攻战法。

2、剪纸贴花、木叶纹、窑变釉等装饰具有独特性

3、你的独特性是有科学根据。

4、它们的比较和融通既有中西思想的一般特征，又有其独特性的一面。

5、它的产生方式和保护制度都有其独特性，因此不能被版权法或专利权法所保护，最好采用单行法来调整和保护。

6、不断创新，保持独特性，是京瓷成功的重要原因。

7、由于非牛顿流体的独特性质以及其在工业生产中的广泛应用，多年来，各国科研工作者对非牛顿流体从许多方面进行了深入的研究。

8、独特性与新颖性、多向性、现实性是创新思维的主要特征

9、溼地的独特性正是它的水文条件，以及在陆栖和水生生态系统之间扮演群落交错区的角色。

10、由于结构和工作原理的独特性，使得旋振筛特别适用于对小颗粒和微细粉物料的分级处理。

11、由于用笔、用纸、用色的独特性，使绵竹年画具有浓郁的乡土风味和鲜明的地方特色。

12、很多时刻，我们高估自己的独特性，完全忽视了人类经验的普遍性，但另一些时候，我们又缺乏智力上的自尊，不免低估自身实践的重要性。认定自己所热烈探讨的一切，那些19世纪的英国人、法国人、德国人早已取得共识。许知远 

13、莎士比亚历史剧的独特性还表现在它的艺术风格方面

14、采用独特性不相似测度的初始匹配和贪婪视差估计后处理相结合的方法，实现了基于局部信息的立体匹配。

15、介绍米德关于青年心理跨文化研究的独特性，并探讨其对我国当今教育的启示。

16、我认为，教育的真谛是帮助每个人成为他自己，帮助他实现自己的人生价值，把个人的独特性发挥到极致，从而为民族、为人类作出自己独特的贡献。

17、许多艺术家的失败，仅仅是他们只接受一种画法，而指责其他所有的画法。必须研究一切画法，而且要不偏不倚地研究；只有这样才能保持自己的独特性，因为你将不会跟着某一个艺术家跑。

18、凡是高贵的东西，都一定是罕有的、独特的。那么同样的道理，你的高贵，也是因为你的独特性、你的个性。如果你丧失了独特性，也就丧失了你的高贵。

19、让你是富有创造性的，不论你做什么，都要试着用一种新的方式来进行，带入你的独特性，带入你个人的特有风格。

20、通过选择不同的接枝单体、控制适当的接枝率、接枝频率和支链平均分子量，可以制得各种具有独特性能的产品。

21、论述了清昭陵作为历史文物建筑保存的完整性与陵寝风格的独特性，并阐述了清昭陵具备申报世界文化遗产的基本条件。

22、肯定的是，那些会丰富生命与存在的人应该被给予更舒适的生活，因为他们以某种别人不可能贡献的方式进行贡献。他们的贡献是与众不同的，独特性应该得到尊重。奥修 

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23、只有当一个人的个体性消失时，他才能够深入洞悉你个人的独特性；如果他仍然是一个个体，他或许可以诠释你的状态，但他将永远无法洞悉你。奥修 

24、南宋末期词人刘辰翁，其词集中春词数量众多、思想深刻，在宋末文坛具有独特性。

25、假如我对自己数月不加修整的花园里的一块地，观察并记录它被杂草逐渐覆盖的过程，我就是在描述这样的一个过程，它在细节上的独特性不亚于人类历史的任何时间这一切工作的结果，就是（用各种因素分析做出）对一种特殊现象的解释，然而它并不是一门花园内的地块如何被杂草覆盖的理论科学。哈耶克 

26、你遭受了痛苦，你也不要向人诉说，以求同情，因为一个有独特性的人，连他的痛苦都是独特的，深刻的，不易被人了解，别人的同情只会解除你的痛苦的个人性，使之降低为平庸的烦恼，同时也就使你的人格遭到贬值。尼采 

27、本德谈到他在创作中如何确定一个人的形像时说道：“艺术必须为科学拾遗补阙的要点在于，你会发现一种不对称，这一面与那一面略有不同，这就会产生不对称，形成这个人的独特性，也产生了他发育变化的特征。”。

28、人地系统的差异及成因是人地关系研究的基本内容，不发达地区的人地系统差异存在着其独特性。

29、通过对伏波信仰文化的研究，可以更好的理解岭南地区社会文化的发展及地区文化的独特性和多样性。

30、把你的特点融入你的产品以及和你的产品有关的一切事物当中去：你的销售方式、支持模式、说明方式、递送方式。竞争者们是无法复制你的产品中的独特性的。贾森·弗里德 

MVS是一种从具有一定重叠度的多视图视角中恢复场景的稠密结构的技术，传统方法利用几何、光学一致性构造匹配代价，进行匹配代价累积，再估计深度值。虽然传统方法有较高的深度估计精度，但由于存在缺少纹理或者光照条件剧烈变化的场景中的错误匹配，传统方法的深度估计完整度还有很大的提升空间。近年来卷积神经网络已经成功被应用在特征匹配上，提升了立体匹配的精度。在这样的背景下，香港科技大学Yaoyao等人，在2018年提出了一种基于深度学习的端到端深度估计框架——MVSNet。

多视图立体匹配（Multi-view Stereo， MVS）是计算机领域中一个核心问题。重建多视图立体匹配，可以认为是拍摄既定场景的一个逆过程。相机映射下，三维场景变换为二维，而多视图立体匹配重建正好相反，其从这样子。不同视点拍摄图像，恢复出真实的三维场景。

传统的方法使用手工设计的相似性度量指标和正则化方法计算场景的稠密对应关系（比如使用归一化互相关Normalized Cross-Correlation和半全局匹配semi-global matching）。这些方法在非朗伯体表面、无弱纹理区域的场景可以达到很好的效果。但是在弱纹理区域，人工设计的相似性指标变得不可信，因此导致重建结果不完整。由MVS数据集的排行榜可知，这些方法具有很高的精度，然而在重建的完整度方法还有很大的空间可以提升。

卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。从概念看，基于学习算法能够捕获全局的语义信息，比如基于高光和反射的先验条件，便于得到更加稳健的匹配。目前已经探求一些两视图立体匹配，用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果，并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。事实上，立体匹配任务完全适合使用CNN，因为图像对是已经过修正过的，因此立体匹配问题转化为水平方向上逐像素的视差估计。

与双目立体匹配不同的是，MVS的输入是任意数目的视图，这是深度学习方法需要解决的一个棘手的问题。而且只有很少的工作意识到该问题，比如SurfaceNet事先重建彩色体素立方体，将所有像素的颜色信息和相机参数构成一个3D代价体，所构成的3D代价体即为网络的输入。然而受限于3D代价体巨大的内存消耗，SurfaceNet网络的规模很难增大：SurfaceNet运用了一个启发式的“分而治之”的策略，对于大规模重建场景则需要花费很长的时间。

知觉是客观事物直接作用于人的感觉器官，人脑对客观事物整体的反映。 例如，有一个事物，我们通过视觉器官感到它具有圆圆的形状、红红的颜色；通过嗅觉器官感到它特有的芳香气味；通过手的触摸感到它硬中带软；通过口腔品尝到它的酸甜味道，于是，我们把这个事物反映成苹果。这就是知觉。 知觉和感觉一样，都是当前的客观事物直接作用于我们的感觉器官，在头脑中形成的对客观事物的直观形象的反映。客观事物一旦离开我们感觉器官所及的范围，对这个客观事物的感觉和知觉也就停止了。但是，知觉又和感觉不同，感觉反映的是客观事物的个别属性，而知觉反映的是客观事物的整体。知觉以感觉为基础，但不是感觉的简单相加，而是对大量感觉信息进行综合加工后形成的有机整体。 我们的知觉之所以能对客观事物作整体反映，是因为：一、客观事物本身就是由许多个别属性组成的有机整体，二、我们的大脑皮层联合区具有对来自不同感觉通道的信息进行综合加工分析的机能。 知觉的基本特征在于： 一、选择性。客观事物是丰富多采的。在每一时刻里，作用于人的感觉器官的刺激也是非常多的，但人不可能对同时作用于他的刺激全都清楚地感知到，也不可能对所有的刺激都做出相应的反应。在同一时刻里，他总是对少数刺激知觉得格外清楚，而对其余的刺激知觉得比较模糊。这种特性被称为知觉的选择性。知觉得特别清楚的部分称为知觉的对象，知觉的比较模糊的部分称为知觉的背景。 知觉中对象和背景的关系并不是固定不变的。它依一定的主客观条件经常转换。如图，当我们把黑色作为背景时，就可以看到一个白色的花瓶，如果背景是白色，则看到两个黑色侧面人像。除非恍惚使知觉选择中心模糊，我们不能够同时既看到一个白色花瓶，又看到两个黑色侧面人像。 在知觉过程中，强度大的、对比明显的刺激容易成为知觉的对象。在空间上接近、连续，形状上相似的刺激也容易成为知觉的对象。在相对静止的背景上，运动的物体容易成为知觉的对象。刺激的多维变化比单维变化更容易成为知觉的对象。此外，凡是于人的需要、愿望、任务及以往经验联系密切的刺激，都容易成为知觉的对象。 二、整体性。知觉的对象是由不同的部分、不同的属性组成的。当它们对人发生作用的时候，是分别作用或者先后作用于人的感觉器官的。但人并不是孤立地反映这些部分、属性，而是把它们结合成有机的整体，这就是知觉的整体性。 刺激物的性质、特点和知觉主体的经验是影响知觉整体性的两个重要因素。一般来说，刺激物的关键部分、强的部分在知觉的整体性中起着决定作用。有些物理化学强度很弱的因素，因与人的生活实践密切关系，也会成为很强的刺激成分。 三、理解性。人在感知当前的事物时，总是借助于以往的知识经验来理解它们，并用词把它们标志出来。这种特性称为知觉的理解性。比如听一首歌，如果是您会唱的，才放一个片段就会知道是那首歌，并知道后面的旋律是什么。对歌曲的熟悉程度决定了您能知觉出那首歌所需的片段的长短。但这片段不能够无限地小，总有一个合理限度。也就是说要有充分的判断依据。经验是最重要的，有经验的心理学家可以从一个人的眼神、动作、言语知道他心里想的是什么。知觉的理解性会受到情绪、意向、价值观和定势等等的影响。 在知觉信息不足或复杂情况下，知觉的理解性需要语言的提示和思维的帮助。一块象小狗的石头，也许开始您会看不出来，但如果有人提醒，就会越看越象。很多旅游风景也是如此。知觉的理解性使人的知觉更为深刻、精确和迅速。 四、恒常性。当知觉的对象在一定范围内变化了的时候，知觉的映像仍然保持相对不变，知觉的这种特性称为知觉的恒常性。 视觉的恒常性表现得特别明显。例如，一个人站在离我们不同的距离上，他在我们视网膜上的空间大小是不同的，但是我们总是把他知觉为一个同样大小的人。一个圆盘，无论如何倾斜旋转，而事实上所看到的可能是椭圆、甚至线段，我们都会当它是圆盘。在强光下煤块反射的光量远远大于暗处粉笔所反射的光量，但这不妨碍我们感觉煤块的颜色比粉笔深。知觉的恒常性还普遍存在于其他各类知觉中，例如同一支乐曲，尽管演奏的人不同，使用的乐器也不一样，我们总是把它知觉成同一支乐曲。 知觉的恒常性是因为客观事物具有相对稳定的结构和特征，而我们对这些事物有比较丰富的经验，无数次的经验校正了来自每个感受器的不完全的甚至歪曲的信息。如果我们知觉的是一个全新的对象，而且周围没有熟悉的事物可以作参照，那么我们决不会有关于这个事物的知觉恒常性。 知觉的种类 一般，知觉分为空间知觉、时间知觉和运动知觉三大类。 空间知觉是人脑对客观事物空间属性的反映。如形状知觉、大小知觉、深度知觉、方位知觉。 客观世界中的事物，一般都具有一定的形状。形状是由轮廓及其所包围的空间组成。人借助于视觉、触摸觉和动觉的协同活动，可以形成形状知觉。当一个物体出现在我们面前时，该物体及其背景一起投射到我们的视网膜上，此时还不能形成清晰的形状知觉。当眼睛的视轴沿着物体的边缘轮廓扫描时，视网膜、眼肌及头部就会把学习传到大脑，产生形状知觉。视觉在形状知觉产生过程中占有重要地位。但是由于人的观察角度不同或者物体位置改变，物体在人的视网膜上的投影会发生很大变化。而人的形状知觉之所以能保持相当的稳定性，一方面是由于有了多次从不同角度观察同一物体的经验，另一方面是由于经常得到触摸觉的验证。当然，在某些情况下单凭触摸觉也能形成形状知觉。 人关于物体大小的知觉也是靠视觉、触摸觉和动觉形成的，其中视觉占有最重要的地位。在视觉中，视网膜上成像的大小是大小知觉的重要线索。影响视网膜上成像大小的因素主要有三：1、物体本身的实际大小；2、物体到眼睛的距离；3、眼球水晶体的调节。远处大的物体在视网膜上的成像可能比近处小物体的成像还小。这时仅凭视网膜像的大小是无法知觉物体的大小的，必须借助眼肌动觉信息的帮助。此外，人的大小知觉在很大程度上依赖于知识经验，熟悉的环境或事物对大小知觉可以起参校作用。实验表明，当排除了熟悉的环境的参照作用时，人的大小知觉就会发生困难。 深度知觉包括立体知觉和距离知觉。它也是以视觉为主的多种分析器协同活动的结果。深度知觉比形状知觉和大小知觉更为复杂，它依赖许多深度线索。这些线索分别是： 1、对象的重迭。如果一个物体部分地遮住了另一个物体，那么前面的物体就被知觉得近些，被遮掩的物体就被知觉得远些。 2、线条透视。同样大小的物体，在近处占的视角大，看起来较大，而在远处占的视角小，看起来较小。这种线条透视的效果能帮助人知觉对象的距离。 3、空气透视。日常生活中我们总是透过空气观察物体，由于空气的影响，近处的物体看起来清楚、细节分明，远处的物体看起来比较模糊。根据经验，对象的清晰度可以作为判断远近的线索。 4、明暗和阴影。明亮的物体离得近些，灰暗或阴影下的物体离得远些，这是物体明度上的规律，亦可作为距离知觉的线索。 5、运动视差。当人于环境发生相对运动时，近的物体看起来运动较快，这种经验也是距离知觉的线索。 6、眼睛的调节。为了获得清晰的视觉，睫状肌会调节眼球水晶体的曲度，物体越近，水晶体越凸。这样，睫状肌的紧张程度便称为距离知觉的线索。 7、双眼视轴的辐合。在观察一个物体时，两只眼睛的视象都要落在中央窝上，这样就自然形成了一个视轴的辐合。如果物体较近，视轴的辐合角度就大；如果物体较远，视轴辐合的角度就小。于是控制两眼视轴辐合的眼肌运动状态就称为距离知觉的线索。 8、双眼视差。深度知觉主要是靠双眼视差实现的。人的两只眼睛在构造上是一样的。两眼之间有一定距离。如果我们观察的是一个立体的物体，那么在两只眼睛的视网膜上就会形成两个稍有差异的视象，及两眼视差。这种差异传至大脑，就是深度知觉的主要线索。 结构级差、颜色分布等也都可以称为距离知觉的线索。 方位知觉即方向定位，是对物体所处的方向的知觉，如对东西南北、前后左右上下等方向的知觉。 物体在空间的方位是相对的，我们的方位知觉也只能是相对的。为此，我们必须先确定参照系。东西以太阳出没位置为参照系，南北以地磁为参照系，上下以天地为参照系，前后左右以观察者自身为参照系。 人主要借助于视觉、听觉、触摸觉、动觉、平衡觉等来对物体进行方向定位。其中视觉和听觉是最主要的，辅以其他感觉。但在特殊情况下，仅仅依靠触摸觉和动觉也能进行方向定位。例如在黑暗的森林里用手触摸树干确定南北方向。 在完全失去参照系的情况下，人是无法辨别方向的。 时间知觉是人对客观事物的延续性和顺序性的反映。 人除了在一定空间中活动以外，也总是在一定的时间中活动。时间无始无终。自然界的周期性现象，如太阳起落，月的圆缺、四季变化等，成为人们时间知觉参照系。在此基础上人们又创造了日历、时钟等计时工具，使时间知觉更精确。人体的生理节律和人们周期性的社会活动也常被用作时间知觉的参照系。人们常用数数、打拍子、节假日、上下班等来确定时间。 参与时间知觉的感觉有听觉、触觉、视觉、机体觉等。在判断时间间隔方面，各种感觉的精确性是不同的。听觉的辨别时距最高可达001秒，触觉是0025秒，视觉是005-01秒。 人们对不同时间间隔估计的精确性是不同的。一般来说，对长时距的估计往往不足，而对短时距的估计又往往过长。实验表明，人对一秒钟左右的时距估计得最准。当然，人与人之间个别差异是很大的。活动内容的多寡、有无趣味，人的情绪和态度、运用时间标尺的能力，都能够影响人们的时间估计。 人除了有意识地运用各种参照系产生时间知觉外，似乎存在某种自动计时的体内装置，这就是通常所说的生物钟现象。人们的生活和工作制度必须按24小时的周期来循环，否则人就会睡不好，精疲力竭。即使在失去了所有的时间知觉的参照系后，人的生理过程和节律性活动仍然基本上保持24小时的周期。这就是说，人体的确存在着某种生物钟。 在动物身上的实验表明：生物钟并不是动物对外界周期性现象的条件反射。实验中，把刚出生的动物连续几代都放在新的生活条件下饲养，它们仍然按照通常生活条件下的时间持续表现出节律性的行为和生理过程。 在二十世纪以来，人们开始大量研究人体的长期生理节律。如今已在工作生活中广泛应用的是人体体力、智力、情绪三种节律。详细内容请看人体生物节律，我还专门为人体生物节律设计了测算程序，请到CPO下载。 所谓运动知觉，是人对物体在空间位移和移动速度的知觉。 人要想产生运动知觉，首先要确定参照系。参照系可以是某些相对静止的物体，也可以是观察者自身。没有参照系，人便不能产生运动知觉或者产生错误的运动知觉。例如在暗室里注视一个光点，过了一段时间后，会把静止的光点看成是运动的。这是因为在视野中缺乏参照系之故。 人的运动知觉有赖于物体运动的绝对速度和与观察者的距离。离得太远甚至觉察不出事物在运动。这可以用角速度来分析。角速度是单位时间内物体运动的视角范围。在最优的实验条件下，运动知觉的下阈是1-2分/秒，上阈是35度每秒。 人有专门感知光波的眼睛，专门感知声波的耳朵，却没有专门感知物体运动的器官。我们对物体运动的知觉是通过多种感官的协同活动实现的。当人观察运动物体的时候，如果眼睛和头部不动，物体在视网膜上映像的连续移动，就可以使我们产生运动知觉。如果用眼睛和头部追随运动的物体，这时视象虽然保持基本不动，眼睛和头部的动觉信息，也足以使我们产生运动知觉。如果我们观察的是固定不动的物体，即使转动眼睛和头部，也不会产生运动知觉，因为眼睛和颈部的动觉抵消了视网膜上视象的位移。

视差拼音

注音： shi cha

视差解释

意思：（1）直接用肉眼观测时产生的误差。（2）由地球表面上某一点到某天体的中心和由地心或太阳到同一天体的中心的夹角，叫做该天体的视差。由地心算起的是周日视差，由太阳算起的是周年视差。

视差造句：

1、保证零视差的设备的设置也非常重要。

2、而目前的3D显示并没有采用全视差技术，只提供某种角度的三维显示，视觉深度通常只有三、四英寸。

3、因为立体图模拟的两个眼球的视差一般不会失误，所以，3D的效果是非常真实的，假如你处在一个陌生的环境中的话甚至会产生错觉。

4、视差测量恒星的概念很简单。

5、麻省理工小组放弃了普通的（并且是约束严格的）垂直条视差屏障，解决了这个问题。

6、这就是我们两个眼球所测量得到的焦距和视差的绝对值。

7、日立将要把夏普的视差阻隔技术（据说应当用于任天堂3DS和神秘的流电视面板）应用于某种液晶显示器上，可望于他们发布的先前版本差不多厚。

8、如果在液晶显示器前面安置这种屏幕，由于视差效果（每只眼睛从稍微不同的角度看物体）的缘故，就会产生一种立体层次感。

9、宏达的EVO3D和LG的Optimus3D11厘米显示器的特点是利用视差格栅屏幕来实现3D效果。

10、知道了你眼睛间得距离和你手指的视差，你就可以算出你胳膊的长度。

11、然后利用视差信息和不连续性约束把初始分割块分裂成更小块，使每个块内的像素具有相同的可见性；

12、移动星团视差的精确测定对于宇宙距离尺度以及许多天体物理关系的研究起重要的定标作用。

13、本论文在立体视频的视差估计、信息隐藏和错误隐藏三方面做了研究。

14、与以往方法不同，本文将立体匹配问题看作一种多极值的优化问题——从一组可能的视差图中找到最合适的`一个。

15、为了获取精确的立体匹配结果，提出了一种通用的视差图误差检测与校正算法。

16、视差屏障被调节为可在平行方向区别人的两个眼睛。

17、我们选择了利用角度差值的方法去算视差值。

18、为加快收敛速度，该算法将视差图的最优搜索问题转换为二值神经网络的迭代收敛过程。

19、利用局部匹配算法的结果预标记初始视差，以设定神经网络初始权重。

20、这种细长的大型自动化机械拥有先进的传感器和视差信号追踪天线，以便跟踪目标。

21、当近看的时候视差效果非常好，但是低视角的时候会感觉表面会远离观察点。

22、为了利用深度信息提升视觉客流统计系统的准确率，提出了一种基于轮廓匹配的头顶部视差获取方法。

23、他们测量了该恒星的自行并计算了其视差。

24、利用这些关系可优化立体视差法的结构参数。

25、脚骨看起来也有点暗，因为视差格栅的移动条纹遮断了萤幕的一些光线。

26、在此基础上建立全局能量函数，并采用改进的置信度传播算法进行视差图的求解。

27、如果你不知道什么是视差凹凸贴图，而且不需要高亮贴图，那就跳过这一步吧。

28、因为视觉导航中要求获得致密的视差图，因此本文的研究集中在致密视差图的快速获得。

29、最后给出了基于视差梯度约束和边缘幅角约束的快速边缘匹配算法。

卷积神经网络的研究的最新进展引发了人们完善立体匹配重建热情。从概念看，基于学习算法能够捕获全局的语义信息，比如基于高光和反射的先验条件，便于得到更加稳健的匹配。目前已经探求一些两视图立体匹配，用神经网络替换手工设计的相似性度量或正则化方法。这些方法展现出更好的结果，并且逐步超过立体匹配领域的传统方法。事实上，立体匹配任务完全适合使用CNN，因为图像对是已经过修正过的，因此立体匹配问题转化为水平方向上逐像素的视差估计。

与双目立体匹配不同的是，MVS的输入是任意数目的视图，这是深度学习方法需要解决的一个棘手的问题。而且只有很少的工作意识到该问题，比如SurfaceNet事先重建彩色体素立方体，将所有像素的颜色信息和相机参数构成一个3D代价体，所构成的3D代价体即为网络的输入。然而受限于3D代价体巨大的内存消耗，SurfaceNet网络的规模很难增大：SurfaceNet运用了一个启发式的“分而治之”的策略，对于大规模重建场景则需要花费很长的时间。

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