【摘 要】
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为解决稠密视差图中弱纹理区域和深度不连续区域之间匹配精度较低的问题,提出一种多分量权值的最小生成树立体匹配算法。采用融合像素的截断绝对强度差与图像梯度的方法得到视差图的初始匹配代价值;提出将改进的颜色内相关性和颜色信息相结合的方法共同计算最终的多分量权值,构建最小生成树,完成代价聚合;利用Winner-take-all(WTA)策略获初始视差图并运用非局部后处理方法细化视差。实验结果表明,基于Mi
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61702356),山西省基础研究计划基金项目(201801D121143)
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为解决稠密视差图中弱纹理区域和深度不连续区域之间匹配精度较低的问题,提出一种多分量权值的最小生成树立体匹配算法。采用融合像素的截断绝对强度差与图像梯度的方法得到视差图的初始匹配代价值;提出将改进的颜色内相关性和颜色信息相结合的方法共同计算最终的多分量权值,构建最小生成树,完成代价聚合;利用Winner-take-all(WTA)策略获初始视差图并运用非局部后处理方法细化视差。实验结果表明,基于Middlebury立体视觉数据集测试平台,该算法的平均误匹配率为5.79%,有效提高了视差图的匹配准确度。
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