一种基于块匹配的立体视频错误隐藏方法.pdf
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一种无损的压缩视频/图像信息隐藏方法1
叶登攀,戴跃伟,王执铨
南京理工大学自动化系(210094)
E-mail: yedp2001@163.com
摘 要： 考虑压缩处理带来的影响是视频信息隐藏设计的重要问题。新的图像或视频压缩
标准采用自适应的量化方案。针对这种情况，提出一种改进的 DCT信息隐藏算法。根据不同
的量化步长自适应地在单个块内选择隐藏信息的嵌入位置和强度，保证了视觉质量而不失稳
健性。能实现低失真隐秘通信，在特殊应用中（如军事、医疗）能实现无损隐藏。算法简单
快速，安全性良好。宜于 MPEG编码、传输到解码实时操作。仿真实验结果显示，该算法能
实现不同应用的功能要
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基于立体影像匹配数据构建 DEM 方法研究
朱继文
黑龙江工程学院，黑龙江 哈尔滨 邮编 150050
摘要：针对地形复杂地区立体像对匹配获取的离散数据，分别讨论了粗差检测与
剔除和构建 DEM 的方法，得出采用利用基于点方式的粗差簇检测算法剔除粗差
和移动曲面拟和法构建 DEM 效果更佳的结论。
关键词：DEM ；粗差检测；加权平均法；双线性多项式法；移动曲面拟合法
Methods Research of DEM Extraction Based on Ster
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基于深度学习的双目视觉立体匹配方法研究
一、引言
双目视觉立体匹配技术是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其通过模拟人类双眼的视觉系统，利用两个相机从不同角度获取场景的图像信息，进而实现三维场景的重建。近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的双目视觉立体匹配方法成为了研究的热点。本文旨在研究基于深度学习的双目视觉立体匹配方法，提高匹配精度和效率，为三维场景重建提供更准确、更快速的技术支持。
二、相关工作
传统的双目视觉立体匹配方法主要依赖于特征提取和匹配算法，其精度和效率受到多种因素的影响，如光照条件、视角变化、噪声干扰等。近年来，深度学习技术在图像处理领域取得了显著的成果，为双目视
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