快速立体匹配：跨尺度变窗口代价聚合方法

"本文提出了一种基于跨尺度变窗口代价聚合的快速立体匹配方法，旨在解决局部算法在速度和性能之间的平衡问题。通过在不同尺度上应用动态支持窗口的盒滤波来聚合匹配代价，并利用互尺度正则化进行跨尺度的匹配代价聚合。此外，还采用了基于引导滤波权重的加权中值滤波来细化视差，以提高匹配精度。实验结果显示，这种方法在保持高精度的同时，具有与滤波窗口半径无关的时间复杂度，实现了速度和精度的良好结合。" 正文： 立体匹配是计算机视觉中的核心问题之一，特别是在3D重建、机器人导航和自动驾驶等领域有着至关重要的作用。双目立体匹配通过分析两个视图的对应关系来估计场景的深度信息，这一过程通常包括四个关键步骤：匹配代价计算、代价聚合、视差计算/优化以及视差精化。 传统的立体匹配算法可以分为全局和局部两类。全局方法虽然能够提供高精度的匹配结果，但由于其计算量大，运行速度较慢。相反，局部方法依赖于局部优化策略，可以快速计算视差，但可能牺牲一部分精度。为了改善局部方法的精度，研究人员主要集中在改进代价聚合阶段。 匹配代价聚合是决定立体匹配性能的关键环节。盒滤波和高斯滤波等线性滤波器常被用于这一过程，它们效率高但可能导致图像边缘模糊。为了克服这一问题，自适应权重算法（ASW）应运而生，通过为支持窗口内的像素点分配不同的权重，实现保边平滑，提高了匹配精度。然而，ASW算法的计算复杂度较高。 本文提出的跨尺度变窗口代价聚合方法引入了动态支持窗口的概念，根据图像内容在不同尺度上调整滤波窗口大小，增强了对图像边缘和细节的处理能力。同时，通过互尺度正则化，将不同尺度的匹配代价有效地融合在一起，进一步提升了匹配的准确度。最后，采用基于引导滤波权重的加权中值滤波对初步计算的视差进行精细化处理，有效抑制了噪声和伪影。 实验结果证明，这种方法不仅在匹配精度上表现优异，而且在时间复杂度上表现出色，特别是聚合和精化步骤的时间复杂度与滤波窗口半径无关，这使得它在保持高精度的同时，具备了较高的实时性，对局部立体匹配算法的发展具有重要意义。 这项研究为立体匹配领域提供了一个新的视角，即通过跨尺度和动态窗口大小的优化来平衡速度和精度。这种方法对于未来开发更快、更精确的立体匹配算法提供了有价值的参考和启示。