一种光照变化条件下的自适用权重局部立体匹配算法

基于Census变换的局部立体匹配算法,对于光照变换具有较高的鲁棒性,但在图像内视差不连续区域存在匹配误差,导致前景膨胀现象。本文提出一种新的在RGB空间基于稀疏Census变换的自适应权重的局部立体匹配算法。通过在RGB 3个彩色通道分别进行稀疏Census变换,根据颜色距离和空间距离,计算在局部窗口中各个像素的权重,从而进行聚合。实验结果表明,该算法能够有效消除前景膨胀现象,提高了对视差不连续区域的匹配准确度,同时提高了光照变换的鲁棒性。

像素扩展自适应窗口立体匹配算法

针对局部立体匹配方法中的视差图前景膨胀问题,依据格式塔视觉理论,采用基于像素扩展的自适应窗口立体匹配方法减少视差图中前景膨胀现象的产生。该方法首先通过扩展约束条件建立待匹配像素点窗口模型;然后通过待匹配点对的窗口相对重合率进行预匹配判定,在视差搜索范围内逐点筛选出满足匹配条件的窗口区域;最后利用窗口规则化的互相关系数方法以及平滑视差平面分割获得最终视差值。实验结果表明:该算法可以获得较准确的稠密视差图,提高立体像对中深度不连续区域和遮挡区域的匹配精度,在Bicycle2、Classroom2、Hoops和Staircase图像中平均误匹配率为14.9%。