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题名基于自适应窗的动态权值代价聚合立体匹配
被引量：1
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作者
吴福培
刘宇豪
王瑞
李昇平
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机构
汕头大学工学院机械工程系
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出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期272-286,共15页
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基金
国家自然科学基金(No.61573233)
广东省自然科学基金(No.2021A1515010661)
+1 种基金
广东省普通高校重点领域专项(No.2020ZDZX2005)
广东省普通高校创新团队资助项目(No.2020KCXTD012)。
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文摘
传统局部匹配算法通常在不同聚合窗口下采用单一权值进行代价聚集,而忽略了不同区域像素点之间的差异性,易导致基于双目视觉测量的立体匹配精度不稳定。为此,提出一种基于自适应窗的动态权值代价聚合立体匹配算法。首先,以梯度信息表征模型为约束条件,构建代价聚合自适应十字交叉窗口。其次,分析视差不连续区域与弱纹理区域的像素特征,建立基于像素距离与色差双阈值权重的代价聚集模型,进而计算各窗口的动态权重影响因子。最后,基于线性迭代聚类法分割视差图区域,剔除奇异的视差值以提高算法匹配精度。实验结果表明,在Middlebury数据集的测试中,所提算法的平均非遮挡区域和全部区域的误匹配率分别为4.11%和5.65%,优于传统匹配算法;4组测量样品的全局长度测量平均相对误差小于1.2%,全局高度测量平均相对误差小于2.7%。实验结果检验了所提算法的有效性和可靠性。
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关键词
机器视觉
立体匹配
自适应十字交叉聚合窗口
动态权值
超像素分割
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Keywords
Machine vision
Stereo matching
Adaptive cross aggregation window
Dynamic weight
Superpixel segmentation
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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