基于两阶段自适应优化的双目立体匹配算法
针对局部立体匹配算法在弱纹理区域匹配准确度低的问题,提出一种在代价初始化和代价聚合两阶段自适应优化的立体匹配算法.首先,在代价初始化阶段,通过双阈值线性约束条件构造像素点的十字支撑窗口,并依据十字支撑最短臂长构造自适应函数融合AD及Census特征测度;其次,在代价聚合阶段,利用十字支撑水平扩展及形态学处理的方法构造自适应滤波窗口,并通过区域滤波实现代价聚合;最后,通过视差选择及视差优化得到最终的视差图像.Middlebury平台测试结果表明:该算法与传统的AD-Census融合立体匹配算法相比,图像集的整体匹配误差减小了3.95%,在非遮挡区域的匹配误差减小2.17%;与传统区域滤波立体匹配算法相比,该算法在弱纹理区域可以取得更好的立体匹配效果.
双目立体匹配算法、两阶段自适应优化、区域滤波、十字支撑
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
河南省科技攻关计划资助项目172102310350;河南省自然科学基金面上项目182300410115;河南理工大学博士基金资助项目B2017-55
2019-12-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
125-132