李鹏格　戴本祁

(华东理工大学信息科学与工程学院　上海 200237)



基于改进的种子点扩展自适应立体匹配算法

李鹏格戴本祁

(华东理工大学信息科学与工程学院上海 200237)

由于在图像中不同区域的纹理密集程度不同，因此使用固定窗口大小的算法无法兼顾纹理不同的区域，并且在视差不连续区域的匹配精度较低。针对该问题，提出一种自适应窗口和自适应权重相结合的算法，并且采用种子点扩展的方法。首先，通过交叉自适应窗口法，区分出连续点和孤立点，对于不同的分类点采用不同的处理方法。其次，针对每一个像素点，利用改进的自适应权重方法进行匹配。最后，提出一种新的种子点扩展的视差优化方法，对初始视差图进行精细化。实验结果表明，视差图中纹理密集区域和视差不连续区域的误匹配现象得到改善。该算法可以有效地处理图像中纹理分布不均的问题，提高了在视差不连续区域内匹配精度。

交叉自适应窗口自适应权重孤立点种子点

0　引　言

立体匹配是通过二维图像进行三维重构的一个重要环节。立体匹配的目的就是为要从一对左右图像得到一幅精准的视差图，但是由于左右视图中的遮挡问题、光照问题、基线偏移问题等使得在图像处理的过程中加大了提取视差的难度。根据立体匹配算法的处理范围不同可以分为全局算法和局部算法，全局算法在长期以来都有着在精度方面的优势。然而在运算速度方面却是不尽人意，因此不适于对时间要求比较苛刻的大多数工业环境中的实时处理系统。……