【摘 要】
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为提升SGM算法效率，提出一种基于改进匹配代价计算和路径优化策略的立体匹配算法。代价计算阶段，通过对角线取点方式对LBP算子进行优化，降低时间复杂度和数据规模；代价聚合阶段，根据聚合逻辑选择5个方向进行扫描线优化，结合灰度相似性约束和距离约束条件，对聚合路径进行自适应权重赋值；再通过WTA策略计算初始视差值，通过左右一致性检测和二次多项式插值算法对视差图作进一步优化。最后算法在Middlebury
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为提升SGM算法效率，提出一种基于改进匹配代价计算和路径优化策略的立体匹配算法。代价计算阶段，通过对角线取点方式对LBP算子进行优化，降低时间复杂度和数据规模；代价聚合阶段，根据聚合逻辑选择5个方向进行扫描线优化，结合灰度相似性约束和距离约束条件，对聚合路径进行自适应权重赋值；再通过WTA策略计算初始视差值，通过左右一致性检测和二次多项式插值算法对视差图作进一步优化。最后算法在Middlebury 2.0和3.0数据平台上进行匹配效率验证，实验结果表明，所提算法相比SGM算法在不损失匹配准确度的情况
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磁瓦图像具有光照不均、表面纹理复杂、对比度低等特点。针对传统的缺陷检测算法难以准确分割其中缺陷的问题，提出基于掩膜区域卷积网络（Mask R-CNN）的缺陷检测算法。算法首先通过限制对比度的自适应直方图均衡化方法，对图像预处理。然后，采用残差网络50（ResNet50）构建特征金字塔网络（FPN）获取图像信息并提取特征，再采用区域建议网络（RPN）提取缺陷区域的感兴趣区域得到相应的锚框，并通过全卷
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