基于高斯拉普拉斯算子的加权引导图滤波立体匹配算法

摘要：

提出了一种基于高斯拉普拉斯(LoG)算子的加权引导图滤波立体匹配算法.采用加权绝对差与梯度相融合的方式计算匹配代价.利用基于LoG算子的引导图滤波进行代价聚合,使惩戒参数能够随图像中的不同纹理区域进行自适应调整.使用赢者通吃(WTA)策略计算视差,并采用二次插值法得到最终的视差图.对Middlebury平台中的图像进行测试,结果表明,所提算法的平均误匹配率为4.32％.该算法可以有效地兼顾图像的高纹理区域和低纹理区域,并降低了视差图的误匹配率.

关键词：机器视觉、立体匹配、加权绝对差、高斯拉普拉斯算子、引导图滤波

所属期刊栏目：56

分类号：TN911.73

资助基金：国家重点研发计划2018YFC0808405

在线出版日期：2019-07-08（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：226-232