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基于跨尺度PatchMatch的立体匹配算法
文献摘要：
针对现有的PatchMatch(3D标签优化)立体匹配算法存在对图像中弱纹理、视差不连续区域匹配精度低的问题,提出了一种结合超像素分割和跨尺度PatchMatch的立体匹配算法.首先,通过高斯下采样获得多尺度图像并对各尺度图像超像素分割.其次,基于四色定理腐蚀超像素边界使3D标签在超像素上迭代传播具有子模性和独立性,生成的子模能量用图割(graph cut,GC)算法得到最优解.最后,提出跨尺度能量函数模型,约束不同尺度下同名像素3D标签能量一致,使3D标签迭代传播可在不同尺度进行GC优化,获得最优视差图.在Middlebury数据集上的实验结果表明,本文算法对21组弱纹理、复杂纹理图像的平均误匹配率为2.20％,相比其他改进的PatchMatch立体匹配算法误匹配率降低了 10.1％,且视差图误匹配可视化显示,弱纹理、视差不连续区域匹配效果优于其他改进的PatchMatch立体匹配算法.
文献关键词：
立体匹配;3D标签;跨尺度;超像素;视差图
中图分类号：
作者姓名：
王正家;陈长乐;徐研彦;陈钒齐
作者机构：
湖北工业大学机械工程学院 武汉430068;湖北工业大学底特律绿色工业学院 武汉430068
文献出处：
引用格式：
[1]王正家;陈长乐;徐研彦;陈钒齐-.基于跨尺度PatchMatch的立体匹配算法)[J].电子测量技术,2022(12):114-119
A类：
B类：
跨尺度,PatchMatch,立体匹配算法,弱纹理,连续区,匹配精度,超像素分割,下采样,四色,签在,子模性,图割,graph,cut,最优解,能量函数,函数模型,不同尺度,下同,同名,标签迭代,视差图,Middlebury,纹理图像,误匹配,匹配率,可视化显示
AB值：
0.296174
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