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基于改進自適應權重的立體匹配優(yōu)化算法

2021-04-29 | rar | 4.12 MB | 次下載 | 免費

資料介紹

  為解決現有立體匹配算法對低紋理以及視差不連續(xù)區(qū)域匹配效果較差的問題,提出一種改進的立體匹配優(yōu)化算法。在傳統自適應權重算法匹配代價的基礎上,融合高斯差分圖像差分信息,即左右圖像高斯差分圖的差分,重新定義其初始匹配代價,增加算法在視差不連續(xù)區(qū)域的魯棒性,并加入邊緣約束和視差邊緣約束迭代聚類以及基于高斯差分圖的自適應窗口算法,保證改進算法在低紋理區(qū)域的匹配性能,消除壞點與視差空洞。將該算法與傳統自適應權重匹配算法分別在 Middlebury數據集上進行匹配實驗,結果表明,該算法平均性能提升了1505%,明顯優(yōu)于傳統自適應權重匹配算法。

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