基于多特征与优化Census变换的立体匹配算法
曾甲元1
肖伸平2
赵倩颖1
1.湖南工业大学轨道交通学院 湖南株洲 4120072.湖南工业大学轨道交通学院 湖南株洲 412007;湖南工业大学电气与信息工程学院 湖南株洲 412007
摘要：针对传统的Census变换过于依赖窗口中心像素,易受到噪声干扰,导致在纹理弱和视差不连续的区域匹配精度较低的现象,文章提出了一种基于多特征与优化Census变换的立体匹配算法.首先通过阈值优化Census变换的中心像素,降低传统Census对中心像素的依赖,引入四方向梯度信息以取代单一匹配代价.利用自适应阈值十字交叉法对成本进行聚合.最后使用WTA技术计算视差,采用左右一致性检测与视差优化得到最终视差图.实验结果表明,在Middlebury数据集的测试中,所提算法的平均误匹配率为5.92％,相比传统Census算法降低了 6.7％,与其他改进Census算法相比,具有较高的精度.
关键词：立体匹配机器视觉Census变换梯度十字交叉法
资助基金：国家重点研发计划(2019YFE0122600)
论文发表日期：2025-02-27
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 38-41 )