基于自适应权重的改进Census立体匹配算法

摘要：

针对传统Census算法对噪声敏感且在弱纹理区域匹配精度低的不足,提出一种基于自适应权重的改进算法.在代价计算阶段,通过空间相似度加权计算得到参考像素值,设定阈值限定参考值与中心点像素的差异,使算法能够判断中心点是否发生突变并自适应选择中心参考像素值.在代价聚合阶段,引入多尺度聚合策略,将引导滤波作为代价聚合核函数,加入正则化约束保持代价聚合时尺度间的一致性.在视差计算阶段,通过胜者通吃法得到初始视差图.在视差优化阶段,对初始视差图做误匹配点检测及左右一致性检测,并对遮挡区域进行像素填充得到最终的视差图.基于Middlebury标准图的实验结果表明,该算法平均误匹配率为5.81％,对比于传统Census算法抗干扰性提升显著,并能在平均误匹配率表现上达到主流经典算法的性能水准.

关键词：机器视觉、立体匹配、Census变换、自适应权重、多尺度聚合

所属期刊栏目：47

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61863002

在线出版日期：2021-05-17（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：189-196