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基于双目视觉的自适应匹配优化方法 被引量:1
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作者 黄超 张雨菲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期263-267,共5页
自适应支持权重(SAW)算法在精度和感光度方面性能较优,但在运行时间方面耗时过长。为此,提出一种优化的自适应支持权重方法。简化ASW算法支持权重公式中的颜色相似度函数,引入左右连续一致性检验,找出初始视差图中的遮挡点并进行遮挡填... 自适应支持权重(SAW)算法在精度和感光度方面性能较优,但在运行时间方面耗时过长。为此,提出一种优化的自适应支持权重方法。简化ASW算法支持权重公式中的颜色相似度函数,引入左右连续一致性检验,找出初始视差图中的遮挡点并进行遮挡填充。通过中值滤波消除遮挡填充可能出现的水平条纹并对图像进行平滑化处理。实验结果表明,该方法在支持窗口不变的情况下比ASW算法平均运行时间减少20%,平均误匹配率降低2.76%,且对光照具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 立体匹配 自适应支持权重 颜色相似度函数 左右连续一致性 遮挡填充 中值滤波
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