【摘 要】
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在计算机视觉和摄影测量领域,通过立体匹配生成精确和密集的视差图像具有非常广泛的应用。半全局匹配算法是目前公认的最优的立体匹配算法,但是由于其在代价聚合过程中利用惩罚项进行平滑约束,使得算法在视差边缘区域效果较差。为了提高算法在视差边缘区域的深度估计精度,在计算边缘视差图的基础上,提出了一种分段代价聚合的视差边缘优化半全局匹配方法。实验采用明德学院立体基准数据集和无人机影像进行算法验证,结果表明,相
【机 构】
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生态环境部南京环境科学研究所,河海大学地球科学与工程学院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(编号:2017B713X14),江苏省研究生科研与实践创新计划项目(编号:KYCX17_0499)资助
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在计算机视觉和摄影测量领域,通过立体匹配生成精确和密集的视差图像具有非常广泛的应用。半全局匹配算法是目前公认的最优的立体匹配算法,但是由于其在代价聚合过程中利用惩罚项进行平滑约束,使得算法在视差边缘区域效果较差。为了提高算法在视差边缘区域的深度估计精度,在计算边缘视差图的基础上,提出了一种分段代价聚合的视差边缘优化半全局匹配方法。实验采用明德学院立体基准数据集和无人机影像进行算法验证,结果表明,相比原始半全局匹配算法,论文算法能够在视差不连续区域和弱纹理区域取得更好的视差估计结果。
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