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三种测度融合的加权引导滤波匹配算法

             

摘要

针对立体匹配算法中,census 变换在弱纹理区域具有较好效果,但忽略了图像的灰度信息,造成在重复纹理区域匹配效果不理想,提出了一种改进的 census 变换.在初始匹配代价阶段,设计了一种在 census变换的基础上融合互信息和梯度信息的相似性测度算法.在代价聚合阶段,采用自适应权重引导滤波聚合策略.最后,通过视差计算、视差优化得到最终的视差图.在 VS2015 软件平台上对 Mid-dlebury网站上提供的标准测试图进行实验,实验结果表明,所提算法能够得到较为准确的视差图,平均误匹配率为 5.29%,可以满足三维重构的需要.

著录项

  • 来源
    《计算机工程与科学》 |2019年第6期|1044-1049|共6页
  • 作者单位

    中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;

    吉林 长春 130033;

    中国科学院大学;

    北京 100049;

    中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;

    吉林 长春 130033;

    中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;

    吉林 长春 130033;

    中国科学院大学;

    北京 100049;

    中国科学院长春光学精密机械与物理研究所;

    吉林 长春 130033;

    中国科学院大学;

    北京 100049;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 模式识别与装置;
  • 关键词

    立体匹配; census变换; 引导滤波; 视差优化;

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