基于色彩信息校准权重的融合代价算法

由于融合函数中的Census变换部分的代价计算取决于中心像素点的灰度值、易受光照和噪声影响,绝对误差和SAD代价函数不能利用图像色彩信息导致精度低等缺点,提出一种使用图像色彩信息来校正像素点代价值的Census变换和有权重的SAD代价函数相结合的局部立体匹配算法。在代价计算部分,使用改进SAD和Census变换的代价值结合,形成该像素点的融合代价值;在代价聚合部分,使用十字交叉域聚合的方法,得出结果后再进行迭代,可以得到精度更高的视差图。该算法通过引入邻域像素点的色彩信息,计算出权重以及色彩校正参数,然后对中心像素点的融合代价值进行优化,从而降低SAD-Census算法的误匹配率。实验结果表明,使用了色彩校正参数的改良SAD-Census算法,有效降低了图像的误匹配率,适用于色彩信息重复度不高的图像。