【摘 要】
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针对特征立体匹配方法只能得到稀疏视差以及弱纹理匹配率低以及视差精度不足导致视差连续处不平滑而呈阶梯状等问题,提出一种改进的特征立体匹配算法.对预处理后的左右图像提取特征并进行特征匹配,再经过筛选获取准确的匹配点对;将得到的稀疏匹配点对作为种子点,依据视差连续性与极线约束准则建立一维搜索空间,利用积分图简化的快速零均值归一化互相关系数作为相似度量函数,通过双向匹配策略实现区域生长,大大提升匹配准确性
【机 构】
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西安理工大学机械与精密仪器工程学院
【基金项目】
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陕西省自然科学基金（No.2014JM7273）；
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针对特征立体匹配方法只能得到稀疏视差以及弱纹理匹配率低以及视差精度不足导致视差连续处不平滑而呈阶梯状等问题,提出一种改进的特征立体匹配算法.对预处理后的左右图像提取特征并进行特征匹配,再经过筛选获取准确的匹配点对;将得到的稀疏匹配点对作为种子点,依据视差连续性与极线约束准则建立一维搜索空间,利用积分图简化的快速零均值归一化互相关系数作为相似度量函数,通过双向匹配策略实现区域生长,大大提升匹配准确性的同时降低算法复杂度;通过亚像素拟合和加权中值滤波后处理提升视差精度,去除视差阶梯分层、噪声和条纹现象. Middlebury数据集实验结果表明,本算法得到了准确性更高且稠密的视差,提高了弱纹理区与深度不连续处的匹配效果以及整体视差精度,同时具有很强的鲁棒性,能抑制一定亮度差异和噪声的影响.
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