【摘 要】
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自适应权重立体匹配算法需要评估像素对之间的相似度,不同于传统方法利用色彩差异、距离远近进行度量,引入"扩散距离"这种新的度量方式,能够顾及像素在特征空间中的全局分布。为了减少计算的复杂性和提高鲁棒性,代价聚合分为两个阶段:(1)针对每一个像素,从预先定义的9个窗口中选择最佳的;(2)如果像素对应的最佳窗口均方差低于某一阈值,则对其采用自适应权重的方法进行处理,其余像素则利用最佳窗口来计算。代价计算
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系,合肥230026;中国科学院合肥智能机械研究所,合肥230031
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自适应权重立体匹配算法需要评估像素对之间的相似度,不同于传统方法利用色彩差异、距离远近进行度量,引入"扩散距离"这种新的度量方式,能够顾及像素在特征空间中的全局分布。为了减少计算的复杂性和提高鲁棒性,代价聚合分为两个阶段:(1)针对每一个像素,从预先定义的9个窗口中选择最佳的;(2)如果像素对应的最佳窗口均方差低于某一阈值,则对其采用自适应权重的方法进行处理,其余像素则利用最佳窗口来计算。代价计算使用颜色和梯度信息,并通过加权中值滤波进行视差优化。运行结果在Middlebury网站上评估,测试集上平
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