基于差值绝对值之和和置信传播的快速收敛立体匹配算法

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针对传统置信传播(BP)立体匹配算法运算次数较多、效率低下的问题,提出了一种基于像素灰度绝对误差和(SAD)和BP的快速收敛立体匹配算法。首先使用SAD作为代价函数来计算初始视差值,并将可靠视差值作为约束项加入全局算法BP的能量函数中,进行全局的能量函数的优化;然后在优化过程中更新计算每个像素点的置信度时,考虑当前像素点自适应大小邻域内像素点对它的信息传递,而忽略距离较远的像素点的影响,从而减少了置信传播节点数并提高了置信度收敛的速度。实验结果表明,提出的算法在保持相近匹配精度的前提下,运行时间减少
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