基于边缘特征的自适应立体匹配

摘要

首先,选择通过LoG算子提取的过零点作为匹配基元.一方面,LoG算子的大小可以用从人类视觉系统测量的心理生理学数据确定,它更能模拟人类视觉;另一方面,使用过零点的特有属性作为粗匹配的匹配约束,可以提高匹配速度.其次,将视差光滑性约束应用于边缘特征上,提出了边缘连续性约束,这一约束能去除误匹配点;对相似性测量方法中的Rank变换做了进一步分级,从而提高了存在随机噪声情况的匹配可靠性.基于边缘特征的自适应立体匹配在使用过零点的方向和符号属性进行粗匹配的基础上,利用边缘连续性约束去除误匹配点,从而降低了误匹配率;并且对于在粗匹配后出现的无匹配以及一对多匹配情况的过零点使用自适应窗口的相似性测度函数进行匹配,进一步提高匹配率.