基于图像分割和自适应支撑权重的立体匹配算法

双目立体匹配是计算机视觉中研究的重点,针对立体匹配在深度不连续、低纹理和场景重复区域容易匹配出错的问题,提出了一种基于图像分割和改进的自适应支撑权重的立体匹配算法。该方法首先根据颜色相似性、欧式距离相似性、梯度相似性和自定义颜色内相关相似性定义初始的匹配代价关系,然后利用mean shift算法分割出不同深度区域的匹配点,根据匹配点所在的深度区域进行匹配代价重定义。在代价聚合的过程中,为了消除光照和噪声的影响,对待匹配点进行rank变换后,再进行视差值的计算,从而得到一个更加准确的视差结果。最后在VS2010软件平台上对Middlebury标准图像进行测试,实验结果表明,该方法得到的视差结果要