典型文献
基于融合代价和自适应惩罚项系数的立体匹配
文献摘要：
针对半全局立体匹配算法在视差不连续区域精度较低的问题,提出一种基于融合代价和自适应惩罚项系数的半全局立体匹配算法.在代价计算部分,提出一种融合代价计算方法,引入输入图像y方向的梯度,通过融合公式与输入图像n方向的梯度、绝对差以及Census变换结合形成代价计算数据项;在代价聚合部分,提出一种像素点分类机制,通过颜色和梯度双阈值将每个像素点分类,自适应地调整其惩罚项系数的大小;最后通过多步骤视差优化方法对初始视差图进行处理.实验结果表明,提出算法在视差不连续区域的平均误差降低1.1个百分点～12.8个百分点,在非遮挡和全部区域同样有一定的降低,该算法具有较高的匹配精度和鲁棒性.
文献关键词：
机器视觉;半全局立体匹配;融合代价;像素点分类机制;自适应系数;引导图滤波
中图分类号：
作者姓名：
邱建滨;郑茜颖;俞金玲
作者机构：
福州大学微纳器件与太阳能电池研究所,福建福州350108
文献出处：
引用格式：
[1]邱建滨;郑茜颖;俞金玲-.基于融合代价和自适应惩罚项系数的立体匹配)[J].激光与光电子学进展,2022(16):356-361
A类：
融合代价,像素点分类机制,引导图滤波
B类：
半全局立体匹配,立体匹配算法,连续区,区域精度,代价计算,Census,算数,数据项,代价聚合,双阈值,多步,视差优化,视差图,平均误差,百分点,遮挡,匹配精度,机器视觉,自适应系数
AB值：
0.259634
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