给出一种改进的立体匹配算法。根据视差场的极限约束,采用图像线分割的匹配方法得到初始视差,由基于初始视差的交叉检测技术和可信度约束提取高可靠度的GCP点。针对视差图中的不可靠点,加入Bilateral Filter的自适应加权中值滤波,在由...给出一种改进的立体匹配算法。根据视差场的极限约束,采用图像线分割的匹配方法得到初始视差,由基于初始视差的交叉检测技术和可信度约束提取高可靠度的GCP点。针对视差图中的不可靠点,加入Bilateral Filter的自适应加权中值滤波,在由均值偏移图像分割算法得到的分割区域内,对像素的视差值进行投票,有效遏制局外点,得到更合理的视差图。在Middlebury test set上进行的测试结果表明,该算法具有较好的视差估计精度。展开更多
文摘给出一种改进的立体匹配算法。根据视差场的极限约束,采用图像线分割的匹配方法得到初始视差,由基于初始视差的交叉检测技术和可信度约束提取高可靠度的GCP点。针对视差图中的不可靠点,加入Bilateral Filter的自适应加权中值滤波,在由均值偏移图像分割算法得到的分割区域内,对像素的视差值进行投票,有效遏制局外点,得到更合理的视差图。在Middlebury test set上进行的测试结果表明,该算法具有较好的视差估计精度。
