自适应纹理稀疏增强的立体匹配算法：区域增长与灰度共生矩阵

"基于区域增长的自适应稠密匹配算法是一种针对图像匹配中纹理单一区域匹配效率低下的问题提出的新方法。它主要集中在立体像对处理中，通过结合灰度共生矩阵和区域生长策略来优化匹配过程。算法的核心在于利用灰度共生矩阵来量化匹配窗口内的纹理数量，这个数量反映了区域的纹理复杂性。当纹理数量充足时，匹配窗口能更好地捕捉中心点的特征，从而降低误匹配的可能性。 在传统稠密匹配中，窗口匹配法依赖于局部灰度相似性判断，窗口大小的选择至关重要。然而，窗口大小选择不当可能导致过拟合或欠拟合。KANADET和OKUTOMIM的自适应窗口法虽提高了匹配质量，但增加了计算复杂度。动态规划法则利用全局信息，精度高但计算成本大。唐丽等人提出的基于纹理疏密度统计的方法对边缘后的图像有一定帮助，但可能无法充分反映纹理特征。 本文算法创新之处在于，它不仅关注边缘纹理，还考虑了非边缘区域的细微纹理，这使得在纹理平滑区域能更准确地匹配，从而显著降低了误匹配率。整个流程包括粗匹配获取初始种子点，然后通过纹理信息自适应调整匹配窗口，进行种子点生长，最后生成高质量的稠密匹配视差图。Ni,j表示窗口大小，Score(li-1,rj-1)则可能涉及到某种得分函数，用于评估每个像素点的匹配可能性。 这种自适应算法通过智能调整匹配窗口大小，结合灰度共生矩阵的纹理分析，实现了在保持匹配精度的同时，提高了算法的鲁棒性和效率，为立体视觉和三维重建提供了有效的解决方案。"