王 冲，潘 晨，高浩然

(中国计量大学 信息工程学院，浙江 杭州 310018)

视觉显著性的自适应权重立体匹配算法

王 冲，潘 晨，高浩然

(中国计量大学 信息工程学院，浙江 杭州 310018)

针对传统算法大多忽略人眼特性，获得的视差图与人眼真实感受之间存在一定差异的问题，提出了一种符合人眼视觉特性的自适应权重匹配算法.该算法首先引入视觉显著性特征，然后对像素权值分配进行改进并提出新的匹配代价度量准则，最后采取左右视差图融合的方法获得最终视差图.相关图像实验表明，改进算法很好地解决了遮挡问题，可精确描述边缘和细节视差；相对于原算法有较大程度的性能提升.

立体匹配；自适应权重；显著性检测；相似性度量；视差图融合

双目立体视觉技术[1]突破了计算机“单眼看世界”的局限性，该技术主要利用双目摄像头观测同一场景，获得左右两幅二维视图，经过处理得到反映三维世界信息的视差图.该技术的关键是左右两幅图之间的匹配，匹配的准确性直接影响最终生成三维视图的质量.因此，获取符合人眼特征的高精度视差图具有重要意义.

匹配算法根据优化方式不同可以分为全局匹配和局部匹配[2].全局匹配算法能获得精度较高的视差图，但计算效率低，不利于实际开发[3]；局部匹配算法主要利用对应像素点及其邻域的约束信息进行匹配获得视差图，这种方法执行效率高，且在一个合适的匹配代价下能得……