基于局部纹理特性和图像分割的分步立体匹配

为解决立体匹配难以兼顾精度和速度的问题,提出一种分步立体匹配方法。根据局部纹理特性对图像对进行灰度变换;然后利用均值漂移算法分割参考图像,以任意大小和形状的分割区域为支持窗口进行初次匹配,形成基于色彩分割的视差约束;再以固定窗口为支持窗口进行二次匹配,获得初始视差图;最后通过可信度分类优化初始视差。实验结果表明所提出的算法兼有较高的匹配速度和精度。

加入结构约束的半全局立体匹配方法

将图像分割得到的场景结构信息作为一种软约束加入到半全局立体匹配的框架中,以克服原算法存在的传播路径不完全的问题,同时结构约束还被用来解决遮挡和错误匹配区域深度选择的问题。实验结果表明,该算法显著地提高了匹配精度,很好地解决了传播路径不完全引起的深度污染问题,并且为遮挡和错误匹配区域提供了可靠的深度估算。同时,算法并不破坏原算法的基本框架,保留了其高效的特点以及使用单指令多数据流技术进行加速的能力,具有广泛的实用价值。