结合MeanShift的图割立体匹配算法

"一种改进的基于图割的立体匹配算法，通过结合MeanShift图像分割技术，提高了立体匹配的精确度和边缘特征的表现。算法流程包括使用MeanShift对参考图像进行分割、将分割信息整合到图割的能量函数中，以及利用改进的能量函数和图割算法计算出致密的视差图。实验验证了该方法在提高精度和处理边缘特征方面的优势。关键词涉及立体匹配、图割、MeanShift和视差。" 在计算机视觉领域，立体匹配是获取三维信息的关键技术，它旨在寻找两个对应视图间的对应像素对，即计算视差。传统的立体匹配算法可以分为局部方法和全局方法。局部算法如SAD、SSD等，它们快速但可能因只考虑局部信息而导致精度不足。而全局算法，如动态规划、图割等，虽然能提供更高的精度，但计算复杂度较高。 图割算法作为一种优化工具，被广泛应用于立体匹配，因为它能够有效解决组合优化问题，从而提高视差图的质量。最早由ROY和COX引入到立体匹配中，通过最小割找到最佳匹配。随后，BOYKOV和KOLMOGOROV等人进一步优化了图割算法，降低了计算复杂度并提升了精度。 本文提出的方法创新性地将MeanShift图像分割与图割算法结合。MeanShift是一种无参数的聚类方法，它通过迭代的方式寻找像素的局部模式，对于图像的边缘检测和区域分割非常有效。在立体匹配中，MeanShift分割可以增强图像的边界信息，有助于减少匹配误差。 具体来说，算法首先利用MeanShift对参考图像进行分割，生成分割后的标记图。接着，这些分割信息被整合到图割算法的能量函数中，形成一个新的能量模型。这个能量函数考虑了图像分割带来的区域特性，使得匹配过程更加准确。最后，通过α扩张算法，根据改进的能量函数求解最小割，得到最终的视差图。 实验结果显示，这种结合了MeanShift和图割的立体匹配算法在提高匹配精确度和保持边缘特征方面表现出色，尤其在处理低纹理和边界模糊的区域时，效果尤为明显。这种方法不仅继承了图割算法的高精度，还利用MeanShift的优势强化了图像分割，为立体匹配提供了一种有效且精确的新途径。