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基于改进代价计算和路径优化策略的匹配算法 被引量:1
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作者 周昊昊 王晓旭 +1 位作者 王景隆 赖康生 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第16期339-347,共9页
为提升半全局匹配(SGM)算法效率,提出一种基于改进匹配代价计算和路径优化策略的立体匹配算法。代价计算阶段,通过对角线取点方式对局部二值模式(LBP)算子进行优化,降低时间复杂度和数据规模;代价聚合阶段,根据聚合逻辑选择5个方向进行... 为提升半全局匹配(SGM)算法效率,提出一种基于改进匹配代价计算和路径优化策略的立体匹配算法。代价计算阶段,通过对角线取点方式对局部二值模式(LBP)算子进行优化,降低时间复杂度和数据规模;代价聚合阶段,根据聚合逻辑选择5个方向进行扫描线优化,结合灰度相似性约束和距离约束条件,对聚合路径进行自适应权重赋值;再通过赢者通吃(WTA)策略计算初始视差值,通过左右一致性检测和二次多项式插值算法对视差图作进一步优化。最后算法在Middlebury 2.0和3.0数据平台上进行匹配效率验证,实验结果表明,所提算法相比SGM算法在不损失匹配准确度的情况下,代价计算阶段用时减少63.1%,代价聚合阶段用时减少39.3%,算法整体效率提升54.2%,达到效率提升的目的。 展开更多
关键词 机器视觉 稠密匹配算法 改进局部二值模式算子 自适应权重 视差计算
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