基于改进Census变换和网状聚合的立体匹配方法

摘要：

为了获得连续稠密的视差图像,提出了一种基于改进Census变换和网状代价聚合的立体匹配方法.在初始匹配代价计算中,用灰度排序剔除极值的方法获取参考像素,改善Census变换对于亮度差异的抑制效果.在代价聚合计算中,采用SLIC超像素分割方法对图像进行区域划分,在区域内按照网状搜索去寻找邻域像素,并根据邻域像素距离待匹配像素的远近配置权重,完成待匹配像素的代价聚合.实验结果表明,提出算法计算出的视差图像,坏像素比例低、视差连续而稠密,其性能与Middlebury平台上排名第一的LocalExp算法接近.

关键词：稠密视差图像、立体匹配、Census变换、网状聚合

所属期刊栏目：25

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：哈尔滨商业大学青年创新人才培养计划项目;哈尔滨商业大学青年创新人才支持项目;国家自然科学基金面上项目

在线出版日期：2020-07-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：25-30