自适应纹理区域的多尺度融合立体匹配算法

来源：计算机工程与应用杂志2023年第18期北京时间：

作者：陈艺, 于纪言, 于洪森

单位：南京理工大学 机械工程学院，南京 210094

摘要：针对传统立体匹配算法匹配精度低，且单一代价函数不能同时应对强纹理区域、弱纹理和无纹理区域的问题，提出一种自适应纹理区域的多尺度融合立体匹配算法。首先设置自适应阈值，将图像划分为强纹理区域、弱纹理和无纹理区域，采用不同的尺度信息融合计算代价，在强纹理区域采用AD与Census相结合计算代价，在弱纹理和无纹理区域采用AD与梯度相结合计算代价；在代价聚合部分，为了解决传统十字臂区域构建过程不能根据不同像素点动态调整臂长的问题，弱化灰度值约束条件，同时添加多阈值梯度约束条件，增加弱纹理和无纹理区域的十字臂长，显著优化弱纹理和无纹理区域聚合过程，达到降低误匹配率的目的；最终通过视差计算和多步视差优化得到视差图。在Middlebury测试平台上进行实验，选择不同光照、不同曝光和无失真三种情况，对比不同代价函数的匹配精度，从而提出多尺度融合代价函数；同时和其他七种主流算法对比代价聚合后的匹配精度，实验结果表明，所提算法较于ELAS，最终平均误匹配率下降3.57个百分点；相较于LESC，实时性相对更强。相比单一的代价函数和聚合方式的立体匹配算法，此算法对不同纹理区域的适应性强，具有很好的鲁棒性。

关键词：机器视觉,自适应纹理划分,立体匹配,多尺度融合,聚合十字臂构建