基于Census变换和多扫描线优化的半全局立体匹配算法

为了解决局部匹配算法误匹配率高的问题,提出一种基于AD-Census变换和多扫描线优化的半全局匹配算法。首先,通过绝对差AD算法与Census变换相结合作为相似性度量函数计算初始匹配代价,并构建动态交叉域聚合匹配代价;然后在代价聚合计算阶段,将一维动态规划的代价聚合推广到多扫描线优化,利用上下左右四个方向逐次扫描进行匹配代价聚合的计算,并引入正则化约束以确保匹配代价聚合的一致性,大大减少初始代价中的匹配异常点;最后,运用简单高效的胜者为王策略选出像素点在代价聚合最小时对应的视差,并在视差细化阶段,采用左右一致性检测和抛物线拟合方法进行后续处理以提高立体匹配的正确率。实验结果证明,该算法可获得高匹配率的视差图并且耗时较少。