基于改进Census变换和多尺度空间的立体匹配算法

摘要：

为提高双目立体匹配算法在弱纹理区域的匹配精度和多尺度空间的匹配一致性,提出基于窗口内像素均值信息判断和自适应权重的改进Census变换算法进行代价计算,提高像素在视差不连续区域的匹配精度.代价聚合阶段引入高斯金字塔结构,将引导图滤波算法融合到多尺度模型中,并添加正则化约束来提高对弱纹理区域的匹配一致性;视差选择阶段中,采用一系列优化方法如误匹配点检测、区域投票策略和亚像素增强等来提高匹配的正确率.实验结果表明,该算法在 Middlebury 测试集上的平均误码率为5.91%,在弱纹理区域和视差不连续区域能得到较好的视差图,且具有较好的鲁棒性.

关键词：机器视觉、立体匹配、Census变换、多尺度空间、引导图滤波

所属期刊栏目：45

分类号：TN911.73

资助基金：湖北省科技支撑计划项目2014BHE019Supported by the Science and Technology Planning Project of Hubei Province2014BHE019

在线出版日期：2018-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：43-49