《表1 实验参数：基于颜色和边缘信息的非局部立体匹配算法》
提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式
实验使用处理器为Intel酷睿i5 5200U、主频为2.2 GHz、内存为4 GB的笔记本电脑，在VS2012软件上进行实验，所提算法的参数设置如表1所示。
| 图表编号 | XD00162247200 严禁用于非法目的 |
|---|---|
| 绘制时间 | 2020.05.25 |
| 作者 | 马晴晴、王彩芳 |
| 绘制单位 | 上海海事大学文理学院、上海海事大学文理学院 |
| 更多格式 | 高清、无水印（增值服务） |
![表1 两组牙龈颜色匹配度、牙龈边缘密合度和牙龈修复完整度[n(%)]](http://bookimg.mtoou.info/tubiao/gif/DDYI202036063_02100.gif)
相关图表
- 《表1 加样回收试验结果：采用局部边缘模型匹配的视频均衡编码算法》2020.07.16
- 《表2 视差可靠性列表：基于混合优化方法的立体匹配算法》2020.12.01
- 《表1 可靠性对比：基于混合优化方法的立体匹配算法》2020.12.01
- 《表1 两组牙龈颜色匹配度、牙龈边缘密合度和牙龈修复完整度[n(%)]》2020.12.25
- 《表1：基于SPO和立体匹配的深度估计算法》2020.04.15
- 《表4 不同基于深度学习的立体匹配算法效果》2020.07.01
- 《表1 不同局部立体匹配算法效果》2020.07.01
- 《表1 编码对应的颜色：基于图像分割的立体匹配算法》2020.05.10
- 《表4 误差减少比较：基于颜色和边缘信息的非局部立体匹配算法》2020.05.25
- 《表1 实验数据集：基于边缘检测的非局部均值图像去噪算法》2020.08.18
- 《表2 两组颜色匹配度和边缘适合度比较[n,%]》2020.01.30
- 《表2 数据集的信息：结合样本局部密度的非平衡数据集成分类算法》2020.02.01
- 《表1 不同卷积层的比较：基于卷积神经网络的立体匹配算法》2019.12.25
- 《表4 匹配结果：基于改进匈牙利算法的非侵入式负荷匹配方法》2019.11.25
- 《表8 匹配结果：基于改进匈牙利算法的非侵入式负荷匹配方法》2019.11.25
- 《续表1：一种基于边缘约束迭代的非局部立体匹配算法》2019.08.10
- 《表1 误匹配率对比：基于多特征融合与树形结构代价聚合的立体匹配算法》2019.02.28
- 《表3 三种算法匹配对数：一种基于ORB特征的水下立体匹配方法》2019.04.01
- 《表1 实验参数：基于边缘加权的跨尺度局部立体匹配算法》2019.11.10
- 《表1 双目立体匹配和融合算法结果分析》2018.08.01