典型文献
基于改进Census变换和自适应权重的立体匹配算法
文献摘要：
针对传统Census算法过于依赖中心像素,从而易受噪声影响和AD-Census算法不能充分利用不同算法的优势等问题,本文提出了一种改进的Census变换和自适应权重的立体匹配算法.首先利用Census变换窗口内的均值及中心点与四个方向邻域像素的信息,将相近像素点自动归为一类,提高了Census变换对噪声的鲁棒性.其次引入SAD算法与Sobel边缘检测,根据梯度信息来确定SAD与Census变换的权重,提高了算法在不同区域的适应性.最后采用十字交叉域的代价聚合方式及后续优化得到最终的视差图.将不同图像的视差图在Middlebury平台上进行验证,本文所提算法的平均误差为9.33％较AD-Census算法下降了3.39％.较其它算法在视差不连续区域及重复纹理区具有更好的匹配精度,对噪声及光照也具有更好的鲁棒性.
文献关键词：
Census变换;自适应权重;立体匹配;边缘检测;十字交叉域
中图分类号：
作者姓名：
张杰;王增才;闫明
作者机构：
山东大学机械工程学院 济南250061;山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室 济南250061;山东大学机械工程国家级实验教学示范中心 济南250061
文献出处：
引用格式：
[1]张杰;王增才;闫明-.基于改进Census变换和自适应权重的立体匹配算法)[J].电子测量技术,2022(23):45-52
A类：
十字交叉域
B类：
Census,自适应权重,立体匹配算法,心像,噪声影响,口内,中心点,邻域像素,将相,像素点,SAD,Sobel,边缘检测,梯度信息,代价聚合,视差图,Middlebury,平均误差,连续区,匹配精度
AB值：
0.277721
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