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Intel HD Graphics進入發燒排行的影片

基於預測方法之視差圖估計

為了解決Intel HD Graphics的問題，作者王建祐 這樣論述：

隨著自動化的發展，深度感知顯得格外重要，在實現自主操作中是一項不可或缺的技術，其中以感測器為主的感知方式又容易受外在環境影響，因此立體視覺(stereo vision)的技術逐漸受到重視，其使用兩相機模擬雙目的方式來獲取深度資訊，並對光源有一定抵抗能力。 在實現上，分為硬體與軟體兩種，硬體的運算速度快，但精確度不如軟體上的表現，而隨著科技的推進，處理器的運算速度越來越快，如數位訊號處理器（digital signal processor，DSP）或是圖形處理單元（graphics processing unit，GPU）等，能夠慢慢拉近運算時間上的差距，本論文以軟體為主要實現方式，並以預測

法提升其效能，來獲取精確且快速的視差圖。 在演算法上，選擇區域演算法，其比全域演算法更具有運算速度上的優勢，並搭配統計調查變換(Census Transfrom)與適應性支援權重ADSW(Adaptive Support Weight)來提升精確度，確保精確度能夠不亞於全域演算法。而預測法能夠減少運算範圍來提升速度，不過要以預測正確為前提，所以使用USM(unsharp masking)反銳化濾波器來提升物體輪廓，不僅能增加預測正確率，也使得後續運算精確度提高。 本論文以OpenCV軟體工具來實現整體演算法，並搭配Middlebury網站的錯誤率評估，能夠達到平均錯誤率在7.4%，並以In

tel(R) Core(TM) i7-7700 CPU @ 3.60GHz處理器來實現，相較於其他文獻能夠將運算速度提升50%以上。