特征融合的双目立体匹配算法加速研究与实现

摘要：

随着图像分辨率和场景信息获取实时性需求的提高,业界对双目立体匹配算法的效率提出了更高的要求.针对该问题,提出了将SAD与Census变换特征融合的结果作为初始匹配代价,利用SGM算法进行代价聚合,采用赢家通吃策略计算视差,通过左右一致性检验检测出遮挡点并填充,使用中值滤波剔除异常值,最终获取优化后的视差图.采用统一计算设备架构(CUDA)对算法实现并行计算,针对立体匹配比较耗时的问题,该算法最大化地利用共享内存、寄存器内存以及CUDA流,实现了不同核函数之间的并行,大大提升了执行效率.结果表明,该算法在Middlebury立体匹配平台上,平均误匹配率下降了8.05％;在NVIDIA GeForce GTX 1650平台上运行450×375分辨率的图像,比原始SGM算法快687倍,运行高分辨率图像时依然能够实现实时显示性能.

关键词：立体匹配、SAD、Census变换、CUDA加速、并行计算

所属期刊栏目：9

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;四川省科技计划资助项目

在线出版日期：2023-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：133-140