江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室, 江苏 无锡 214122
针对基于树结构的代价聚合方法中只利用颜色信息选择权值支持区域时,在图像边界区域易产生误匹配的问题,提出了一种基于水平树结构的可变权重代价聚合立体匹配算法。采用水平树代价聚合得到初始视差值,结合初始视差值与颜色信息重构水平树,在更新后的树结构上进行代价聚合,得到最终视差图。在视差后处理阶段,提出了一种改进的非局部视差后处理算法,将不满足左右一致性匹配的像素点引入匹配代价量构造中,提高了最终视差图的匹配精度。在Middlebury数据集的31对图像上进行测试,结果表明,未进行视差后处理时所提算法在未遮挡区域的平均误匹配率为6.96%,代价聚合平均耗时1.52 s。
机器视觉 立体匹配 代价聚合 水平树 非局部视差后处理
