行列双动态规划的改进自适应立体匹配算法

在各种立体匹配算法中,利用动态规划算法求解可有效地提高立体匹配的速度和精确度,同时具有实时性好、易于实现的优点。利用动态规划算法的优点,提出一种基于行列动态规划的自适应立体匹配算法,采用改进的自适应代价函数和能量最小化模型,对最优化问题进行求解。在求解的过程中,基于行动态规划得到的列方向视差值的变化给予对应数据项不同的奖励值,以减少行动态规划产生的明显条纹,最后使用列动态规划得出最终结果。实验结果表明,该算法能够减少总体的匹配错误率,减少明显的条纹瑕疵,取得较理想的立体匹配效果。

基于行列双动态规划的立体匹配算法

提出一种基于行列双动态规划的立体匹配算法,采用能量最小化立体匹配模型,其中包含数据项和平滑项,在求解能量最小化过程中,在行方向上利用动态规划的方法给出视差图的能量最小化解,利用行动态规划的求解结果给予对应数据项一个奖励,同时在列方向上对视差图进行动态规划求解,并将其作为最终求解结果。实验结果表明,该算法能够取得较理想的效果。

基于改进双向动态规划的立体图像匹配算法

提出一种基于改进双向动态规划的立体图像匹配算法,选用修正后的自适应加权代价函数(Adaptive Support Weight Cost Function,ASCF),然后构建新的全局能量函数,并通过改进双向动态规划来寻径,最后采用简单的滤波方法和遵循3个可靠性准则去除孤立的错误视差点,以获得稠密视差图。实验结果表明,该算法在降低误匹配率和减少"条纹"瑕疵方面有显著的改善效果。