基于Census变换的自适应权值Hamming距离立体匹配算法

摘要：

传统的Census+ Hamming距离立体匹配算法往往由于将邻域像素等同对待,从而缺少足够的匹配信息,造成较高的误匹配率.对此提出了一种自适用加权的Hamming距离算法,通过引入邻域像素空间距离,使在距离测算时将邻域像素分等级计算,丰富了匹配图像的信息.并且使用梯度图像像素之间的距离作为聚合代价计算的权值,实验证明其对于噪声有一定的抗干扰性,并且能够很好地反映纹理等信息,同时引入稀疏聚合窗口来减少算法的复杂度.最后进行亚像素插值增大匹配的正确性.通过对比试验证明,此算法不仅能够提高匹配的准确性和抗干扰性,还能减少算法的复杂度,适用于实时的立体匹配.

关键词：Census变换、加权Hamming距离、梯度图像、稀疏聚合窗口

所属期刊栏目：42

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2016-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：119-121,125