王小明

（江西省地质矿产勘查开发局九一二大队 江西鹰潭 335000）

1 引言

随着社会对智慧城市建设需求的不断增强，基于双目视觉的城市三维重建越来越引发专家和学者的关注。立体匹配作为三维重建的关键性步骤，其匹配精度很大程度上决定了三维重建的精度。立体匹配过程可分为四个阶段：代价计算、代价聚合、视差计算和视差优化[1]。目前，立体匹配算法大致可分为两类：基于局部的立体匹配算法和基于全局的立体匹配算法[2]。Census变换[3]作为局部匹配算法的一种，以其对光照强度不敏感且算法复杂度较低等优势，在一种代价计算方法中脱颖而出。近年来，许多专家和学者致力于对常规Census变换算法的改进，大致可分为两类[4]：利用自身窗口不同特性改变计算方式或赋予一定权值[5-7]；结合其他具有互补特性的代价计算方式[8-9]。这些改进均从不同程度提升了匹配精度，但存在一个共同弊端；即在采用规则矩形窗口计算匹配代价，使得在图像不同区域适应性不强，从而导致易产生误匹配。且虽然匹配精度有所提高，但算法复杂度亦有不同程度的提升，一定程度上阻碍了算法的推广使用。

为解决以上问题，提出一种基于区域增长自适应窗口的Census变换立体匹配算法。该算法能在保持传统Census变换匹配速率的基础上，提升匹配精度。该算法针对传统Census变换算法采用矩形窗口计算匹配代价，使得在图像不同的纹理区域难以获取合适的窗口，且窗口易包含视差不连续区域，使得误匹配率增高的弊端，提出以待匹配点为种子点，利用一定规则的区域增长算法自适应地获取不同形状和大小的匹配窗口。……