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题名基于四梯度多特征和四权重滤波的立体匹配
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作者
董振武
王春媛
余嘉昕
周斌
吴扬
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
上海海潮新技术研究所
上海卫星工程研究所
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出处
《计算机工程》
北大核心
2025年第4期271-280,共10页
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基金
国家自然科学基金(61801286)
上海市科技创新重点项目(22DZ1100803)。
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文摘
立体匹配的精度直接决定了后续三维场景信息恢复的准确度,提高视差图的精度一直是研究的热点问题。传统的立体匹配方法对图像的局部结构表达不够精准,对相似结构区域内的点或前景和背景交界处及含有错误代价点的处理效果不理想。针对以上问题,提出一种基于四梯度多特征代价和四权重滤波的立体匹配方法。由图像灰度和四方向梯度组成多特征空间,通过二次编码计算多特征Census变换代价,再结合多特征绝对误差(AD)代价形成多特征代价,提升局部结构的表达准确度;以空间邻近度、像素值相似度、区域相似度和代价相似度四权重构建的滤波核进行代价聚合,降低异常代价的聚合权重;以胜者为王(WTA)算法计算初始视差,以左右一致性检测进行视差初步修正,结合自适应窗口和视差阈值进行视差优化。在Middlebury V3立体平台上的实验结果表明,该方法在非遮挡区域和全部区域加权平均的bad4.0分别为14.7%和20.6%,效能显著优于现有的传统立体匹配算法。
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关键词
立体匹配
绝对误差(AD)-Census变换
四梯度多特征
双边滤波
胜者为王(WTA)算法
代价聚合
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Keywords
stereo matching
Absolute Difference(AD)-census transformation
quad-gradient multi-feature
bilateral filtering
Winner-Take-All(WTA)algorithm
cost aggregation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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