优化自适应支持权重的立体匹配算法研究

"一种基于自适应支持权重优化的立体匹配算法" 立体匹配是计算机视觉领域中的关键技术，主要用于获取图像对之间的深度信息。该技术广泛应用于3D重建、自动驾驶、机器人导航等领域。传统的立体匹配算法常常面临计算复杂度高和遮挡区域误匹配率高的挑战。本文提出了一种改进的立体匹配算法，旨在解决这些问题。 文章基于自适应支持权重(Adaptive Support Weight, ASW)算法进行优化，ASW算法是一种经典的立体匹配方法，它通过调整支持窗口的大小来适应不同的图像特征，从而提高匹配精度。然而，ASW算法的计算量大，且在处理遮挡区域时效果不佳，容易导致误匹配。 为了改善这些问题，作者引入了Rank变换方法。Rank变换是一种非线性操作，能够有效增强图像的对比度，有助于在遮挡区域找到更准确的匹配对应。通过结合Rank变换，作者在参数选择和立体匹配性能两个方面优化了ASW算法。具体来说，这包括更智能地选择支持窗口的大小和形状，以及优化匹配成本计算过程，使得算法在保持精度的同时，减少了运算时间。 接下来，作者对初步得到的视差图进行了有效视差校准。视差校准是为了消除初始匹配过程中的错误和噪声，通过精细调整视差值，提高匹配的准确性和稳定性。这一步骤对于获得高质量的深度信息至关重要。 通过仿真实验，作者展示了改进后的算法在匹配精度上的提升，生成了匹配精度较高的图像序列视差图。与传统方法的实验结果对比，验证了该方法的有效性和可行性。实验结果表明，提出的算法在减少运算时间的同时，显著降低了遮挡区域的误匹配率，提高了整体的匹配质量。 该研究得到了多项科研基金的支持，包括国家自然科学基金、广西科技计划项目、桂林电子科技大学图像图形智能处理重点实验室项目、广西可信软件重点实验室项目和研究生创新项目等。作者团队由经验丰富的教授和硕士研究生组成，他们在图像处理领域有着深入的研究。 该研究为立体匹配算法提供了一个新的优化思路，对于提升立体匹配的效率和准确性具有重要意义，对于推动相关领域的技术发展具有积极的影响。