改进Census变换:一种高效立体匹配算法
需积分: 13 95 浏览量
更新于2024-09-05
1
收藏 559KB PDF 举报
摘要信息:“一种利用邻域相关信息的改进Census变换立体匹配算法。针对传统Census变换的不足,通过结合邻域像素的相关信息,改进了Census变换,增强了在视差不连续区域的信息表示,降低了噪声影响。算法包括并行化匹配代价聚合、亚像素插值、左右一致性约束和遮挡区插值步骤,实现了高精度、低复杂度的稠密视差图。实验证明,该算法具有良好的鲁棒性和较高的匹配精度。”
本文主要探讨的是立体匹配技术在计算机视觉中的应用,特别是针对传统Census变换存在的问题,提出了一种改进的算法。立体匹配是通过两幅图像获取三维信息的关键技术,广泛应用于机器人导航、航天探测和障碍物检测等领域。早期的研究侧重于生成高质量的视差图,但忽视了计算复杂性和实时性。近年来,研究重点转向在保证精度的同时优化执行速度。
立体匹配算法分为全局算法和局部算法。全局算法虽然匹配精度高,但计算复杂度大;而局部算法虽然效率高,实现简单,但在视差不连续区域和纹理单一区域容易产生误匹配,导致精度下降。本文提出的改进Census变换算法属于局部算法的一种,它通过考虑邻域像素的相关信息,将像素差异用2位信息表示,增强了在边缘和噪声环境下的匹配能力。
具体改进方法包括以下几个步骤:
1. **改进的Census变换**:通过比较像素与其邻域像素的2位信息,增加信息表示的丰富度,减少了误匹配的可能性。
2. **并行化匹配代价聚合**:为了提高效率,采用并行化处理,快速计算每个像素的匹配代价。
3. **亚像素插值**:通过亚像素级别的精确匹配,进一步提升视差图的精度。
4. **左右一致性约束**:利用左图像和右图像的对应关系,进行一致性检查,剔除不一致的匹配结果,增强匹配稳定性。
5. **遮挡区插值**:对于被遮挡区域,通过合理的插值策略填充视差信息,保证了稠密视差图的完整性。
实验结果在Middlebury立体图片数据集上进行,表明该算法在保持较低计算复杂度的同时,显著提高了匹配精度和鲁棒性。因此,这种改进的Census变换立体匹配算法对于实际应用,特别是在需要快速且准确的立体匹配的场景下,具有很大的潜力和价值。
2019-09-10 上传
2019-08-20 上传
2019-09-11 上传
2019-09-13 上传
weixin_38744375
- 粉丝: 372
- 资源: 2万+
最新资源
- 掌握Jive for Android SDK:示例应用的使用指南
- Python中的贝叶斯建模与概率编程指南
- 自动化NBA球员统计分析与电子邮件报告工具
- 下载安卓购物经理带源代码完整项目
- 图片压缩包中的内容解密
- C++基础教程视频-数据类型与运算符详解
- 探索Java中的曼德布罗图形绘制
- VTK9.3.0 64位SDK包发布,图像处理开发利器
- 自导向运载平台的行业设计方案解读
- 自定义 Datadog 代理检查:Python 实现与应用
- 基于Python实现的商品推荐系统源码与项目说明
- PMing繁体版字体下载,设计师必备素材
- 软件工程餐厅项目存储库:Java语言实践
- 康佳LED55R6000U电视机固件升级指南
- Sublime Text状态栏插件:ShowOpenFiles功能详解
- 一站式部署thinksns社交系统,小白轻松上手