一种改进Census变换与梯度融合的立体匹配算法
针对现有立体匹配算法对噪声敏感、易失真、在视差不连续区域与弱纹理区域误匹配率高的问题, 提出一种改进Census变换与梯度融合的多尺度立体匹配算法。采用支持窗口内所有像素的加权平均灰度值作为Census变换的参考值, 将Census代价与由水平和垂直方向归一化结合的梯度代价进行加权融合, 通过设置噪声容限获得稳定的代价, 提高了单像素匹配代价的可靠性；在多分辨率尺度下, 采用改进引导滤波算法完成对匹配代价的聚合；通过视差提取获得视差图。实验结果表明, 该算法在Middlebury测试平台上对标准立体图像对的平均误匹配率为4.74%, 对27组扩展立体图像对的平均误匹配率为8.67%。该算法使得视差不连续区域与弱纹理区域的误匹配率进一步降低, 且对噪声和光照等干扰表现出较好的稳健性。
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