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激光与光电子学进展
ESCI,SCOPUS,CJCR,CSCD,北图
2021年第58卷第02期8页
基于改进Census变换与梯度融合的立体匹配算法
萧红
1
田川
1
张毅
2
魏博
3
康家旗
1
录用时间:
2020-07-22
论文栏目
15
作者单位
1
重庆邮电大学先进制造工程学院机器人实验室
2
重庆邮电大学
3
重庆邮电大学先进制造工程学院
论文摘要
作为三维重建的关键技术,双目立体匹配根据视差原理将平面视觉转化到三维立体视觉。针对目前的局部立体匹配算法易受光照等因素的影响、在弱纹理和深度不连续区域匹配精度低的问题,本文所提立体匹配算法在代价计算阶段将改进的Census代价与梯度代价进行融合,然后采用引导滤波算法对图像进行多尺度代价聚合,接着采用赢家通吃(WTA)算法进行初始视差计算,最后采用左右一致性检测、中值滤波进行视差后处理,得到最终的视差图。实验结果表明,该算法在Middlebury2.0测试平台上的平均误匹配率为5.14%,匹配精度明显提高,且具有很好的稳健性和实用性。
三维重建
双目立体匹配
引导滤波
多尺度代价聚合
Census变换
梯度变换
引用本文
萧红, 田川, 张毅, 魏博, 康家旗. 基于改进Census变换与梯度融合的立体匹配算法[J]. 激光与光电子学进展, 2021, 58(02): 8.
复制并引用该论文
DOI:10.3788/lop58.021508
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