基于特征融合的半全局立体匹配算法

双目视觉通过模拟人的双眼来估计物体的深度,从而还原出物体的三维信息。作为双目视觉中最重要的步骤,立体匹配算法精度影响深度信息的还原。为了提高算法的匹配正确率,基于原始算法,提出了一种改进的半全局匹配算法,通过对匹配代价进行改进,将像素的AD代价与改进的Census代价进行融合,并在多个路径上对匹配代价进行代价聚合,最后通过数据集进行实验。实验表明改进后的算法在原算法的基础上降低了立体匹配的误匹配率,具有一定的鲁棒性。