提高精度：剔除策略在立体匹配算法中的应用

"基于剔除策略的立体匹配算法 .pdf" 立体匹配是计算机视觉领域中的一个核心问题，它涉及从两幅或更多幅图像中找出对应像素间的深度信息，以构建三维场景模型。这篇由方素平和李一超撰写的论文提出了一种针对这个问题的新方法，特别是针对无纹理区域和遮挡区域的匹配难题。 传统的基于窗口的立体匹配算法，如SAD（Sum of Absolute Differences）或SSD（Sum of Squared Differences），在计算两个图像对应像素的相似度时，通常采用固定大小的匹配窗口。然而，这种算法在处理无纹理区域（缺乏特征点）和存在遮挡的区域时，会遇到精度降低和匹配不准确的问题。这是因为这些区域缺乏足够的信息来确定正确的对应关系。 论文提出的剔除策略旨在改进这一情况。首先，通过左右一致性检查获取初步的视差图。左右一致性是指在左图像上找到的匹配像素应当与其在右图像上的对应像素具有相同的视差。这种方法可以剔除一部分不一致的匹配，但仍然可能存在误匹配。 为了解决这个问题，论文进一步利用了表面一致性假设。这个假设认为同一表面的像素应该有相同的深度，因此它们的视差也应该相同。结合边缘效应，即在图像边缘，由于光照变化和几何形状的突然改变，匹配难度增大，剔除策略可以通过分析边缘附近的匹配稳定性来进一步消除错误匹配。 通过这两个步骤，算法能够有效地减少错误匹配，生成更精确的稀疏视差图。实验结果显示，该剔除策略提高了匹配精度，生成的视差图更接近于实际的深度信息，尤其对户外大型物体的处理效果显著，即便在光照变化和遮挡条件下也能提供较好的匹配质量。 关键词：立体匹配、图像分割、剔除算法、边缘效应。这些关键词揭示了论文的核心技术和关注点，强调了算法在处理特定困难条件下的有效性，以及它在提升立体匹配性能上的贡献。 这篇论文提供的是一种通过剔除策略优化立体匹配效果的方法，特别适用于处理无纹理和遮挡区域，有望在机器人导航、自动驾驶、虚拟现实等领域中有着广泛的应用潜力。