区域立体匹配算法的实现及改进

为了精确地建立两幅图像的匹配基元之间的对应关系,解决区域匹配算法计算量大等缺点,给出了一种区域立体匹配算法的实现及改进方法。将图像进行外极线校正,并在此基础上,采用一种结合隐含约束条件和唯一性约束条件的单向匹配算法(SMP算法)完成初次匹配及初次去除伪匹配;然后采用一种伪极线约束条件,对得到的匹配对进行二次去除伪匹配;最后,对得到的视差图进行插值运算。与SMP算法相比,本文算法的匹配精度提高了10%左右。另外,在匹配过程中,通过利用Box滤波加速方法,减少了计算匹配窗口相似性的复杂度,程序运行时间比BM算法缩短了50%。结果表明,改进后的算法提高了精度且能满足系统对实时性的要求。

一种快速区域立体匹配算法设计及实现

为了精确建立两幅图像像素间的对应关系,克服区域立体匹配算法计算量大的缺点,提出了一种改进的区域立体匹配算法。改进的区域匹配算法运用双向立体匹配策略来提高两幅图像像素间的匹配精度,并结合mean-shift图像分割技术,在同一区域具有相同视差的假设前提下获得图像的稠密视差;为了克服区域立体匹配计算量大的缺点,该算法引入伪极线约束将真正匹配点的位置限定在一个非常小的范围内,从而大大减少了匹配点的搜索范围,有效地降低了匹配算法的计算量。实验结果表明,改进的双向匹配算法可以有效地缩小匹配搜索范围,并实现图像间的精确稠密匹配。