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基于立体匹配的马尔科夫随机场(MRF)模型,构建MRF的全局能量函数的数据项和平滑项,提出一种融合灰度和梯度特征的数据项建立,利用改进的置信度传播方法得到视差图,通过MRF因果系统对其校正。通过Middlebury大学的立体视觉测试平台获得性能指标。实验表明,该方法提高了立体匹配的正确率。