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摘要
针对传统高精度立体匹配策略时间复杂度较高的问题，提出了一种分区域快速立体匹配方法。该方法首先建立加密的Delaunay三角网并计算网点视差。将结合梯度和灰度信息的零均值归一化互相关函数ZNCC作为匹配度量，采用视差邻域区间的二分法对加密三角网的顶点视差值进行亚像素级精化。在加密三角网中，利用视差边缘区域内视差值变化幅度较大的特性，提取出三角网中的边缘三角形。并连接各边缘三角形中视差最大的角点以获得视差边缘，同时对视差边缘进行邻域膨胀得到视差传播区域，其余区域视为视差平滑区域。在全局匹配区域内，选取待匹配点固定范围内代价最小的网点视差作为视差结果，由此获得全局的初始视差值。最后，利用初始视差值对视差传播区域内的像素构造初始视差平面，并进行平面传播和法向量优化以获取区域内的最优视差。结合视差传播区域和平滑区域的视差值，最终得到全局的视差结果；通过对Middlebury dataset中的图像实验对比分析，得出该方法在nonocc和disc指标平均值方面都具有更高的匹配精度，实现了快速的高精度匹配。
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