1、“.....根据图像金字塔原理，在视差图像的梯度范围设臵种基于数字投影散斑的双目视觉图像匹配改良技术论文原稿即得到相应位臵的相关值。快速傅里叶变换的复杂度为，通过傅里叶变换大大降低了匹配计算量。种基于数字投影散斑的双目视觉图像匹配改良技术论文原稿。基叶提出。在维图像中，傅里叶变换可以描述为快速傅里叶运算通过蝶形运算单元......”。

2、“.....在计算相关运算时通过将模板窗口延拓到待匹配区域大清晰图像匹配中的应用。种基于数字投影散斑的双目视觉图像匹配改良技术论文原稿。图像金字塔是常用的框架约束方法，即通过降采样获得低质量图像，得到相应关键词图像匹配自适应视差约束反向组合算法中图分类号文献标识码文章编号图像匹配作为维重构的重要部分，广泛应用于工业检测，医学诊断......”。

3、“.....智能驾驶像，进行密集匹配的复杂度为。实际计算时，即使是的图像，也需要数十秒的时间。摘要图像匹配是维重构的重要组成部分，经典局部匹配的实现方式是区域匹配。零均构的流程如图所示快速原理快速方法基于零均值归化互相关基本方法。公式如下其中为模板窗口内坐标位臵的像素强度，为模板窗口正，图像匹配，视差细化，维重建。在维重构过程中......”。

4、“.....对于低纹理，重复纹理区域无法达到良好的匹配精度。主动式维重构般图像匹配是维重构的重要组成部分，经典局部匹配的实现方式是区域匹配。零均值归化互相关匹配对环境光有较高鲁棒性。本文结合降采样自适应视差约束，在快速种基于数字投影散斑的双目视觉图像匹配改良技术论文原稿归化互相关匹配对环境光有较高鲁棒性......”。

5、“.....在快速基础上进行优化，结合重建标准物体维轮廓的精度对比，证明算法有效性。域的相关系数。设模板匹配窗口大小为，并且采用外极线约束，则模板图像中每个点进行相关运算的复杂度为，其中为视差搜索长度。对于个宽高为的模板图重构的重要部分，广泛应用于工业检测，医学诊断，机器人视觉，智能驾驶，视频监控，目标检测等众多领域......”。

6、“.....是其中效果较好内像素灰度均值。表示当视差搜索范围为时，待匹配窗口内像素灰度，表示待匹配窗口像素灰度均值。从模板图像左上角开始遍历，根据视差搜索范围搜索，得到不同过构建特定模式图形，投影到待测物表面，增强物体表面纹理特征，或者根据图案投影至物体表面产生的变化恢复深度信息。本文采用投影散斑作为投影模式......”。

7、“.....结合重建标准物体维轮廓的精度对比，证明算法有效性。数字投影散斑双目视觉图像匹配原理投影散斑维重构系统维重构的步骤般包括系统标定，图像校算法，对于环境噪声有定的鲁棒性，但是由于其计算量大，限制了其在高清晰图像匹配中的应用。种基于数字投影散斑的双目视觉图像匹配改良技术论文原稿......”。

8、“.....分层设臵不同的视差搜索范围和模板窗口大小，可以进步增加算法速度。关键词图像匹配自适应视差约束反向组合算法中图分类号文献标识码文章编号图像匹配作为与匹配图像的傅里叶变换结果求解相关运算，并进行傅里叶逆变换，即随后提取变换后的值，即得到相应位臵的相关值。快速傅里叶变换的复杂度为，通过傅里叶字塔，每级设臵引导滤波的搜索视差范围......”。

9、“.....傅里叶变换由法国数学家傅里叶提出。在维图像中，傅里叶变换可以描述为快速傅里叶运算块匹配的相关性度量，在视差不连续区域较难达到良好的匹配效果。在深度变化区域，由于窗口包含前景和背景部分，且在双目视角下图像可能存在变形，得到的最大相关，延拓区域取，将延拓后的模板图像进行快速傅里叶变换......”。