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特征融合的双目立体匹配算法加速研究与实现
文献摘要：
随着图像分辨率和场景信息获取实时性需求的提高,业界对双目立体匹配算法的效率提出了更高的要求.针对该问题,提出了将SAD与Census变换特征融合的结果作为初始匹配代价,利用SGM算法进行代价聚合,采用赢家通吃策略计算视差,通过左右一致性检验检测出遮挡点并填充,使用中值滤波剔除异常值,最终获取优化后的视差图.采用统一计算设备架构(CUDA)对算法实现并行计算,针对立体匹配比较耗时的问题,该算法最大化地利用共享内存、寄存器内存以及CUDA流,实现了不同核函数之间的并行,大大提升了执行效率.结果表明,该算法在Middlebury立体匹配平台上,平均误匹配率下降了8.05％;在NVIDIA GeForce GTX 1650平台上运行450×375分辨率的图像,比原始SGM算法快687倍,运行高分辨率图像时依然能够实现实时显示性能.
文献关键词：
立体匹配;SAD;Census变换;CUDA加速;并行计算
中图分类号：
作者姓名：
范亚博;王国祥;陈海军;冯威
作者机构：
西南交通大学地球科学与环境工程学院,成都611756;中铁二院工程集团有限责任公司,成都610031
文献出处：
引用格式：
[1]范亚博;王国祥;陈海军;冯威-.特征融合的双目立体匹配算法加速研究与实现)[J].导航定位与授时,2022(06):133-140
A类：
B类：
特征融合,双目立体匹配,立体匹配算法,研究与实现,图像分辨率,信息获取,性需求,SAD,Census,SGM,代价聚合,赢家,一致性检验,检验检测,遮挡,中值滤波,异常值,视差图,统一计算设备架构,CUDA,算法实现,并行计算,共享内存,寄存器,核函数,执行效率,Middlebury,配平,误匹配,匹配率,NVIDIA,GeForce,GTX,高分辨率图像,实时显示,显示性能
AB值：
0.439759
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