多种相似性测度结合的局部立体匹配算法

发布时间：2018-03-02 14:49

  本文选题：局部立体匹配　切入点：匹配代价　出处：《机器人》2016年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对立体匹配中匹配代价和支持窗口难以选择的问题,提出一种将多种相似性测度相结合的局部立体匹配算法.首先,构造匹配代价,结合图像的Census变换、WLD(Weber局部描述符)特征、图像色彩信息以及图像梯度信息作为匹配代价;然后,使用引导滤波器对匹配代价进行聚合;最后,针对WTA(赢者全取)策略引入的视差选择歧义问题和左右一致性检测(LRC)引入的水平条纹问题,提出了一种基于可信度和加权滤波的视差修正算法.利用Middlebury测试平台提供的标准测试图像对本文算法进行测试,其平均错误匹配率为5.30%,与Fast Bilateral算法等一些公认的性能优异算法相比,本文算法提高了匹配准确率.
[Abstract]:In order to solve the problem that matching cost and support window are difficult to select in stereo matching, a local stereo matching algorithm is proposed, which combines several similarity measures. Firstly, the matching cost is constructed, and the Census transform of image is combined with the WLD-Weber local descriptor feature. Image color information and image gradient information are used as the matching cost; then, the matching cost is aggregated using the bootstrap filter. Finally, Aiming at the parallax selection ambiguity problem introduced by WTA (winner take-all) strategy and the horizontal fringe problem introduced by left and right consistency detection (LRC), A parallax correction algorithm based on credibility and weighted filtering is proposed, and the algorithm is tested by the standard test images provided by the Middlebury test platform. The average error matching rate is 5.30%. Compared with some well-known algorithms such as Fast Bilateral algorithm, this algorithm improves the matching accuracy.
【作者单位】： 哈尔滨理工大学电气与电子工程学院;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1556968