多元线性回归引导的立体匹配算法
深度图像中视差跳变的像素点匹配一直是立体匹配的挑战性问题之一.基于引导滤波的局部立体匹配算法通过考虑匹配图像内容,可以在保持深度图像边缘的同时提高匹配精度、加快匹配速度,但引导滤波会产生图像光晕,在图像边缘区域也会引入大量的噪声.为此,将引导滤波的岭回归扩展到多元回归,提出一种基于多元线性回归的立体匹配算法.首先将引导滤波中只含图像像素值这一单变量的回归方程扩展为基于图像像素值和梯度信息等多个变量的多元回归方程,对初始代价值进行滤波聚合,并与单独进行引导滤波的匹配代价聚合值进行加权组合提高图像边缘的匹配效果;然后根据代价聚合最小值与次小值之间的相互关系定义了视差选择可信度,解决了视差选择时的歧义问题.在Middlebury测试平台进行了实验的结果表明,文中算法有效地提高深度图像中视差跳变像素点的匹配精度,降低了匹配噪声;与最新的高性能立体匹配算法相比,该算法可以以较小的计算复杂度获得高质量的视差图.
立体匹配、引导滤波、多元线性回归、代价聚合、快速加权中值滤波
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61572333;国家"八六三"高技术研究发展计划2015AA016405
2019-03-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
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