摘要
针对传统Census变换的立体匹配算法在弱纹理区域匹配精度低,易受到噪声点的影响,以及提高Census算法的实时性,提出一种改进的Census变换和自适应窗口的立体匹配算法。在代价计算阶段,首先根据区域纹理的强弱来自适应匹配窗口大小,采用三种状态信息进行Census变换计算初始代价,提高单像素的匹配精度和降低消耗时间。然后在代价聚合阶段,采用时间复杂度较低的引导滤波解决单像素匹配代价鉴别性低所带来的精度低的问题。最后使用左右一致性检测原则减少异常点,得到最终的视差图。利用Middlebury平台标准图像对所提算法进行测试,实验结果表明,平均误匹配率为5.51%,匹配精度得到了一定的提高,平均花费时间相对于传统的Census算法缩短36.60%,提高了算法的实时性。
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