针对传统立体匹配算法受光照和纹理结构等变化的影响、匹配成功率低或容易出现匹配失败的问题,提出一种融合绝对误差和(sum of absolute differences,SAD)与Census变换的双目立体图像匹配算法。基于图像预处理,首先集成SAD和Census算法...针对传统立体匹配算法受光照和纹理结构等变化的影响、匹配成功率低或容易出现匹配失败的问题,提出一种融合绝对误差和(sum of absolute differences,SAD)与Census变换的双目立体图像匹配算法。基于图像预处理,首先集成SAD和Census算法的优势,以取代单一匹配代价计算方法;然后,使用一种十字交叉代价聚合策略来提升匹配效果;最后,为验证本文算法的有效性,选择不同的实验场景,对不同分辨率的图像进行立体匹配的综合对比实验。实验结果表明,研究结果在匹配效率和匹配精度等方面具有显著优势,适用于复杂场景中高质量视差图的生成。展开更多
文摘针对传统立体匹配算法受光照和纹理结构等变化的影响、匹配成功率低或容易出现匹配失败的问题,提出一种融合绝对误差和(sum of absolute differences,SAD)与Census变换的双目立体图像匹配算法。基于图像预处理,首先集成SAD和Census算法的优势,以取代单一匹配代价计算方法;然后,使用一种十字交叉代价聚合策略来提升匹配效果;最后,为验证本文算法的有效性,选择不同的实验场景,对不同分辨率的图像进行立体匹配的综合对比实验。实验结果表明,研究结果在匹配效率和匹配精度等方面具有显著优势,适用于复杂场景中高质量视差图的生成。
