【摘 要】
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由于匹配信息弱或噪声影响,深度计算精度难以保证,故深度图融合是多目立体视觉3维重建中的关键部分。为此,提出一种基于置信度的抗噪融合算法。该方法首先对每幅深度图进行修
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61571313）,四川省科技厅资助项目（2014HH0048）.
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由于匹配信息弱或噪声影响,深度计算精度难以保证,故深度图融合是多目立体视觉3维重建中的关键部分。为此,提出一种基于置信度的抗噪融合算法。该方法首先对每幅深度图进行修正,利用一致性检测剔除大多数错误点并填补某些空洞。其次,通过保留那些在自身邻域内具有最高置信度的3维点以删除冗余。最后,将深度图反投影到3维空间,采用迭代最小二乘法进一步优化3维点并剔除离群点。通过在标准测试数据集上与其他算法比较,验证了该方法的有效性。
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