【摘 要】
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随着科技的跳跃式发展,人工智能正在逐步进入我们的生活,而机器视觉无疑扮演着重要的角色,其中双目视觉因为类似于人类的两只“眼睛”而得到了广大研究学者们的青睐。其中立体匹配的精度对双目视觉的后续研究应用的准确性发挥重要作用。现有的方法大都采用单一相似测度函数来计算像素的代价,使得在图像纹理较少的区域像素特征较少,从而使匹配的难度增加,引起视差图准确率偏低,或是在边缘区域由于处理不当造成视差图中边缘轮廓
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随着科技的跳跃式发展,人工智能正在逐步进入我们的生活,而机器视觉无疑扮演着重要的角色,其中双目视觉因为类似于人类的两只“眼睛”而得到了广大研究学者们的青睐。其中立体匹配的精度对双目视觉的后续研究应用的准确性发挥重要作用。现有的方法大都采用单一相似测度函数来计算像素的代价,使得在图像纹理较少的区域像素特征较少,从而使匹配的难度增加,引起视差图准确率偏低,或是在边缘区域由于处理不当造成视差图中边缘轮廓不清晰,大大降低了视差图的准确度。针对在弱纹理区域和边缘区域视差精度较低的问题,本文提出了两种立体匹配算法,具体如下:多信息代价计算融合显著梯度正则化的立体匹配算法融合颜色特征、梯度信息和梯度角度三个特征,保持图像的色彩和结构的同时增加梯度角度使得匹配代价计算结果更加准确;对经典引导滤波的正则化参数进行了改进,利用显著图的边缘显著特点,构建引导滤波正则化参数模型,提高边缘区域的精度。针对大多算法在图像纹理较少的区域对于像素特征描述较为困难的问题提出了双色彩空间模型,使得像素的特征向量维度变为六维,从而使匹配难度大大降低,提高其准确率;同时利用HSV颜色空间不同窗口中像素纹理不同构建边缘保持项调整引导滤波的正则化参数;并结合Census变换实现代价的二次聚合。本文针对立体匹配存在的问题提出的两种算法经实验验证取得了更好的效果,在Middlebury网站上测试的误匹配率分别为4.78%和4.61%。图[42]表[5]参[84]
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