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基于梯度和MRF模型的视差估计算法

来源 :西安电子科技大学学报 | 被引量 : 6次 | 上传用户：xiaorixue

【摘要】

：

提出一种基于梯度和MRF(Markov Random Field)模型的视差估计及优化算法.采用图像灰度和梯度加权联合的方法进行块匹配运算,获得初始视差场.然后根据顺序匹配准则对该视差场进行交叉块检测,并运用基于MRF模型的因果预测对误匹配块进行迭代校正,最终获得较为精确平滑的视差场.实验表明,与传统块匹配法相比,该算法生成的视差场能够将预测图像峰值信噪比提高1.2~1.8 dB,且运算时间在1

【作者】

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何华君卢朝阳焦卫东郭大波

【机构】

：

西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室

【出处】

：

西安电子科技大学学报

【发表日期】

：

2007年03期

【关键词】

：

立体匹配视差场梯度交叉检测 MARKOV随机场 stereo match disparity field gradient cross detection

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助（60472083）

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提出一种基于梯度和MRF(Markov Random Field)模型的视差估计及优化算法.采用图像灰度和梯度加权联合的方法进行块匹配运算,获得初始视差场.然后根据顺序匹配准则对该视差场进行交叉块检测,并运用基于MRF模型的因果预测对误匹配块进行迭代校正,最终获得较为精确平滑的视差场.实验表明,与传统块匹配法相比,该算法生成的视差场能够将预测图像峰值信噪比提高1.2~1.8 dB,且运算时间在1 s以内.

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