基于高斯拉普拉斯算子的加权引导图滤波立体匹配算法

提出了一种基于高斯拉普拉斯(LoG)算子的加权引导图滤波立体匹配算法。采用加权绝对差与梯度相融合的方式计算匹配代价。利用基于LoG算子的引导图滤波进行代价聚合,使惩戒参数能够随图像中的不同纹理区域进行自适应调整。使用赢者通吃(WTA)策略计算视差,并采用二次插值法得到最终的视差图。对Middlebury平台中的图像进行测试,结果表明,所提算法的平均误匹配率为4.32%。该算法可以有效地兼顾图像的高纹理区域和低纹理区域,并降低了视差图的误匹配率。