基于改进Census变换和自适应权重的立体匹配算法

作者：张杰; 王增才^*; 闫明

来源：电子测量技术, 2022, 45(23): 45-52.

DOI：10.19651/j.cnki.emt.2210023

• Census变换
• 自适应权重
• 立体匹配
• 边缘检测
• 十字交叉域

针对传统Census算法过于依赖中心像素，从而易受噪声影响和AD-Census算法不能充分利用不同算法的优势等问题，本文提出了一种改进的Census变换和自适应权重的立体匹配算法。首先利用Census变换窗口内的均值及中心点与四个方向邻域像素的信息，将相近像素点自动归为一类，提高了Census变换对噪声的鲁棒性。其次引入SAD算法与Sobel边缘检测，根据梯度信息来确定SAD与Census变换的权重，提高了算法在不同区域的适应性。最后采用十字交叉域的代价聚合方式及后续优化得到最终的视差图。将不同图像的视差图在Middlebury平台上进行验证，本文所提算法的平均误差为9.33%较AD-Census算法下降了3.39%。较其它算法在视差不连续区域及重复纹理区具有更好的匹配精度，对噪声及光照也具有更好的鲁棒性。

• 单位
  山东大学