基于可移动窗口和扩散距离的立体匹配算法
Journal of System Simulation（2014）
Abstract
自适应权重立体匹配算法需要评估像素对之间的相似度,不同于传统方法利用色彩差异、距离远近进行度量,引入“扩散距离”这种新的度量方式,能够顾及像素在特征空间中的全局分布.为了减少计算的复杂性和提高鲁棒性,代价聚合分为两个阶发:(1)针对每一个像素,从预先定义的9个窗口中选择最佳的;(2)如果像素对应的最佳窗口均方差低于某一阈值,则对其采用自适应权重的方法进行处理,其余像素则利用最佳窗口来计算.代价计算使用颜色和梯度信息,并通过加权中值滤波进行视差优化.运行结果在Middlebury网站上评估,测试集上平均误匹配像素百分比为5.63,低于传统自适应权重算法及其相关改进方法.
MoreAI Read Science
Must-Reading Tree
Example
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined