基于跨尺度PatchMatch的立体匹配算法

针对现有的PatchMatch(3D标签优化)立体匹配算法存在对图像中弱纹理、视差不连续区域匹配精度低的问题,提出了一种结合超像素分割和跨尺度PatchMatch的立体匹配算法。首先,通过高斯下采样获得多尺度图像并对各尺度图像超像素分割。其次,基于四色定理腐蚀超像素边界使3D标签在超像素上迭代传播具有子模性和独立性,生成的子模能量用图割(graph cut, GC)算法得到最优解。最后,提出跨尺度能量函数模型,约束不同尺度下同名像素3D标签能量一致,使3D标签迭代传播可在不同尺度进行GC优化,获得最优视差图。在Middlebury数据集上的实验结果表明,本文算法对21组弱纹理、复杂纹理图像的平均误匹配率为2.20%,相比其他改进的PatchMatch立体匹配算法误匹配率降低了10.1%,且视差图误匹配可视化显示,弱纹理、视差不连续区域匹配效果优于其他改进的PatchMatch立体匹配算法。