光学学报, 2019, 39 (7): 0715006, 网络出版: 2019-07-16   

基于像素类别优化的PatchMatch立体匹配算法 下载: 1049次

Stereo Matching Algorithm Based on Pixel Category Optimized PatchMatch
作者单位
燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
图 & 表

图 1. 算法内容细节对比

Fig. 1. Detail comparison of algorithm content

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图 2. Geman-McClure函数不同参数对比曲线

Fig. 2. Comparison curves for different parameters of Geman-McClure function

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图 3. 分组索引。(a)图像细胞索引分组;(b)局部扩张区域

Fig. 3. Grouping index. (a) Image cell index groups; (b) locally extended region

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图 4. 交叉窗口。(a)不同分组的扩展区域;(b)局部图像区域

Fig. 4. Cross windows. (a) Expansion regions for different groups; (b) local image region

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图 5. 交叉窗口与原窗口方案在测试图像上的错误匹配率

Fig. 5. Error matching rates of cross window and original method on test images

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图 6. 多分类信息图。(a) Plastic;(b) Meanshift;(c) SNIC;(d)纹理结构图

Fig. 6. Multi-category graphs. (a) Plastic; (b) Meanshift; (c) SNIC; (d) texture structure graph

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图 7. 改进的局部扩张运动算法

Fig. 7. Improved local expansion movement algorithm

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图 8. 对比改进标签生成机制和原方法在一次迭代后的错误率

Fig. 8. Comparison of error rates between improved generation mechanism and the original method in one iteration

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图 9. 填充方法。(a)纹理区域;(b)弱纹理分区域。红色为稳定点,黑色为不稳定点,白色为剔除点

Fig. 9. Filling methods. (a) Texture region; (b) texture-less region. Red regions represent stable points, black regions represent unstable points, and white regions represent culling points

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图 10. 迭代优化过程。(a) LocalExp;(b)提出的算法

Fig. 10. Iterative optimization process. (a) LocalExp; (b) proposed algorithm

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图 11. 本文算法流程图

Fig. 11. Flow chart of proposed algorithm

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图 12. 本文算法优化进程

Fig. 12. Optimization procedure of our algorithm

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图 13. 几种全局PatchMatch算法的视差图(匹配错误率大于1 pixel的点用红色显示)。(a) Image;(b) PMBP;(c) SPM-BP;(d) GCLSL;(e) PMSC;(f) LocalExp;(g) proposed

Fig. 13. Disparities of some global PatchMatch algorithms (points with error matching rate greater than 1 pixel are shown in red). (a) Image; (b) PMBP; (c) SPM-BP; (d) GCLSL; (e) PMSC; (f) LocalExp; (g) proposed

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表 1几种基于PatchMatch优化的匹配算法在Midd2006数据集中非遮挡区域的匹配结果(阈值为1 pixel,最好的实验结果用粗体显示)

Table1. Matching results of some PatchMatch based stereo algorithms in Midd2006 datasets with nonocc regions (threshold is 1 pixel, and the best results are shown in bold)

ImagePMBPSPMBPGCLSLPMSCLocalExpProposed
Aloe4.516.753.213.063.923.25
Baby14.103.272.211.982.741.34
Baby24.773.972.081.055.481.41
Baby34.773.923.073.126.562.73
Bowling114.1012.104.142.065.372.46
Bowling24.645.272.191.456.441.99
Cloth11.681.170.710.600.780.59
Cloth43.102.201.751.870.990.98
Flowerpots9.288.804.602.4910.894.01
Lampshade113.508.6712.601.505.962.14
Lampshade216.5017.2010.000.9921.701.08
Midd137.4037.4034.9012.8030.806.07
Midd238.4033.2032.904.3725.604.71
Monopoly42.4032.7021.103.4628.044.97
Plastic44.8035.2043.904.4040.103.34
Rocks14.152.602.191.801.602.34
Wood11.524.190.480.731.300.71
Average14.6812.8510.702.8011.662.59

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表 2本文算法与LocalExp在 Midd2003数据集的错误率对比(阈值为0.5 pixel)

Table2. Comparison of error rates between proposed method and LocalExp on Midd2003 datasets (threshold is 0.5 pixel)

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高雅昆, 刘涛, 李海滨, 张文明. 基于像素类别优化的PatchMatch立体匹配算法[J]. 光学学报, 2019, 39(7): 0715006. Yakun Gao, Tao Liu, Haibin Li, Wenming Zhang. Stereo Matching Algorithm Based on Pixel Category Optimized PatchMatch[J]. Acta Optica Sinica, 2019, 39(7): 0715006.

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