基于SIFT描述子的自适应聚合权重立体匹配算法

摘要：

针对传统局部立体匹配算法在深度不连续区域和低纹理区域匹配精度不高的问题,提出了一种基于SIFT描述子的自适应聚合权重立体匹配算法.算法首先采用梯度域的幅值和相位获取初始匹配代价;然后利用相似性区域判决准则获得各个中心点的自适应矩形聚合窗口,并利用各点SIFT描述子的L1范数进行自适应聚合权重计算.仿真实验结果表明,该算法能够有效地提高低纹理区域和深度不连续区域的立体匹配精度,获得较高精度的视差图.

关键词：立体匹配、梯度、聚合权重、SIFT描述子

所属期刊栏目：49

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61271326

在线出版日期：2016-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：978-983