基本信息

---

下载

文档摘要

---

深度学习赋能下的微光图像立体匹配与分割方法探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在计算机视觉领域，微光图像的立体匹配及分割是极具挑战性却又至关重要的研究方向。微光图像，即采集于低光照环境下的图像，广泛应用于安防监控、自动驾驶、遥感探测以及生物医学成像等众多关键领域。然而，由于其成像时光照条件不佳，这类图像普遍存在对比度低、噪声高以及细节模糊等问题，使得传统的图像分析与处理方法难以在微光图像上取得理想效果，极大地限制了相关应用的发展。

立体匹配作为计算机视觉中的核心任务，旨在通过对不同视角获取的图像进行分析，找出其中的对应点，从而计算出场景中物体的深度信息，实现三维场景的重建。这一技术在自动驾