一种基于自适应权值的立体匹配方法

提出了一种新的自适应权值的立体匹配方法,在匹配中无需逐像素确定其支持窗口的尺寸。首先根据像素间的相似性和邻近性对匹配窗口内每一像素的支持权值进行调整,使与待匹配点位于同一区域的像素权值增大,然后在匹配的代价函数中引入视差平滑性约束项,从而获得最终视差。在Middlebury提供的标准图像上进行了测试。实验结果表明,该方法可以获得良好的视差图。

基于RGB比例空间的立体匹配算法

实际场景中,由于光照条件不同,使从不同角度获得的、对应同一场景的图像像素对的RGB值不同,从而导致匹配错误,为了改善此问题,根据RGB色彩模型,形成RGB比例空间,提出基于RGB比例空间的自适应权值算法。实验结果表明,在光照条件不同时,与传统的基于RGB空间的匹配算法进行比较,该算法可以得到更准确的视差图。

医用光学中基于局部特征的高效稳健立体匹配算法

医用光学中为快速消除双目立体匹配歧义,提出一种基于局部特征、稳健高效的两步立体匹配方法。用局部二进制模板/对比度(LBP/C)纹理分析描述图像纹理并构造初始匹配成本;仅在垂直、水平方向内自适应地分配权值,消除匹配特征的相似歧义性,并行双通地聚合匹配成本;由赢者通吃法得到初始视差。为消除弱纹理、重复纹理和遮挡等引起的歧义,视差求精方案包括并行双通校准视差、基于映射检测遮挡、基于极线最小二乘拟合填充遮挡。实验表明,该算法计算效率高、结构简单,易于实现并消除匹配歧义,得到精度较高且分段平滑的视差。