基于改进Census变换和异常值剔除的抗噪立体匹配算法

针对Census变换易受噪声影响使得立体匹配算法难以获取高匹配精度的问题,提出了一种改进Census变换和异常值剔除的抗噪立体匹配算法。在初始匹配代价阶段,该方法首先将窗口邻域中值作为参考值并通过映射函数控制异常值,提高了单像素匹配代价的可靠性;然后在代价聚合阶段,对动态聚合窗口中初始代价值进行异常值剔除;最后通过视差计算、视差优化得到最终的视差图。在VS2013软件平台上采用Middlebury标准测试图对初始匹配代价、代价聚合、最终视差图阶段进行测试。实验结果表明,本文算法的抗噪性能优于现有Census变换算法,且错误匹配率达到5.71%。