SLIC图像分割优化的稠密立体匹配算法及误匹配率降低

"基于图像分割的稠密立体匹配算法通过结合灰度-梯度算法与零均值归一化互相关(ZNCC)算法生成匹配代价，并利用SLIC(Simple Linear Iterative Cluster)算法进行图像分割，以提高匹配效果。在后处理阶段，通过左右一致性检验(LRC)、孔洞填充和十字交叉自适应窗口加权中值滤波减少误匹配率。在Middlebury数据集上的测试结果显示，平均误匹配率为4.99%。" 本文介绍了一种创新的稠密立体匹配算法，它专注于图像分割和匹配代价的优化，以提升立体匹配的精度。首先，该算法结合了灰度和梯度信息，利用这两种特征来创建匹配代价。灰度信息可以提供图像的基本结构，而梯度信息则有助于捕捉边缘和细节，两者的结合能更准确地识别图像中的相似和不相似区域。 接着，算法引入了SLIC超像素分割技术，通过对图像进行细分，使匹配过程更加精细。SLIC算法是一种简单线性迭代聚类方法，它能够生成紧凑且均匀的超像素，每个超像素内部具有相似的属性，从而简化了匹配问题，提高了匹配的效率和准确性。 在视差计算后，为了进一步提高匹配质量，算法执行了一系列的后处理步骤。左-right一致性检验(LRC)是其中的关键，它检查左右图像对应像素的匹配是否一致，以消除可能的错误匹配。同时，孔洞填充用于处理视差图中的空白区域，确保整个视差图的连续性和完整性。最后，十字交叉自适应窗口加权中值滤波被应用，这种滤波方法可以根据邻域信息动态调整窗口大小，有效地抑制噪声并平滑视差图，进一步减少误匹配。 通过在Middlebury数据集上进行验证，该算法展示了其优越性，平均误匹配率仅为4.99%，这表明算法在处理复杂场景和细节时具有高精度和稳定性。这些特性使得该算法在机器视觉领域，特别是3D重建、自动驾驶和机器人导航等应用中具有广泛的应用前景。 关键词：机器视觉、立体匹配、匹配代价、SLIC算法、十字交叉滤波、图像分割、误匹配率。