基于边缘加权的跨尺度局部立体匹配算法

针对局部立体匹配算法中边缘区域易造成误匹配的问题,提出一种基于边缘加权的跨尺度局部立体匹配算法。在代价计算阶段,根据边缘点的数量和结构信息提出一种边缘相似度测量方法,并对满足约束条件的点进行两种策略的“奖励”加权,以提高目标图和参考图中对应点的辨识度;在代价聚合阶段,引入多尺度模型,并采用引导滤波进行聚合;通过视差计算、视差精化得到最终视差图。在Middlebury立体视觉测试平台下对4组标准立体图像对和27组扩展立体图像对进行测试。实验结果显示,在未加入任何精化步骤的情况下,非遮挡区域的平均误匹配率为7.88%,说明本文算法有效改善了边缘区域的匹配精度。