为解决双目视觉三维重建深度图边缘不连续的问题,提出基于加权最小二乘(weighted least squares,WLS)滤波的深度图优化,经双目标定、畸变矫正、立体校正、立体匹配建立三维深度图,加入WLS滤波,通过调整正则项更改约束条件,对梯度较大的...为解决双目视觉三维重建深度图边缘不连续的问题,提出基于加权最小二乘(weighted least squares,WLS)滤波的深度图优化,经双目标定、畸变矫正、立体校正、立体匹配建立三维深度图,加入WLS滤波,通过调整正则项更改约束条件,对梯度较大的区域减少约束,保留图像边缘,对梯度较小的区域平滑处理,去除噪声,采用峰值信噪比、结构相似性指数、平均绝对误差3个参数评价图像质量。评价结果表明:与半全局匹配算法相比,此算法的峰值信噪比增大1.849 dB,图像失真更少,质量更高;结构相似性指数增大0.4151,与原图结构相似性更强;平均绝对误差减小21.5422,还原度更高。重建的深度图视觉效果更好,改善立体匹配不连续的问题,减小匹配误差,使视差图质量更高。展开更多
文摘为解决双目视觉三维重建深度图边缘不连续的问题,提出基于加权最小二乘(weighted least squares,WLS)滤波的深度图优化,经双目标定、畸变矫正、立体校正、立体匹配建立三维深度图,加入WLS滤波,通过调整正则项更改约束条件,对梯度较大的区域减少约束,保留图像边缘,对梯度较小的区域平滑处理,去除噪声,采用峰值信噪比、结构相似性指数、平均绝对误差3个参数评价图像质量。评价结果表明:与半全局匹配算法相比,此算法的峰值信噪比增大1.849 dB,图像失真更少,质量更高;结构相似性指数增大0.4151,与原图结构相似性更强;平均绝对误差减小21.5422,还原度更高。重建的深度图视觉效果更好,改善立体匹配不连续的问题,减小匹配误差,使视差图质量更高。
