融合灰色尺度的代价聚合的立体匹配

来源：软件学报杂志2018年第S2期北京时间：

作者：韩先君,杨红雨

单位：韩先君，四川大学 计算机学院, 四川 成都 61006511,杨红雨，四川大学 计算机学院, 四川 成都 61006502

摘要：由粗略到精细，分层策略和跨尺度的代价聚合在一定程度上有效地扩展了代价聚集并且能够生成高精度的视差图.这类方法致力于在弱纹理区域找到正确的匹配点从而提高匹配率.然而，这类方法必须以多尺度为前提，通常需要借助图像金字塔.另外，误差的传播以及薄壁结构的复原不理想限制了它们的应用.针对弱纹理匹配的问题，提出了一种通用的融合灰色尺度的代价聚合的立体匹配框架.鉴于高斯滤波后的灰度图像能够更好地表示匹配图像对中的弱纹理区域，该代价聚合融合了灰度图像的代价聚合.同时，算法不需要降采样以及建立图像金字塔，这加快了聚合速度.此外，还引入了引导图像滤波和快速加权中值滤波，用于代价聚合和视差求精.同时，在进行视差选择时，为了避免WTA（winner-take-all）带来的歧义，利用代价聚合后最小值和次小值之间的相互关系来确定最后的视差值.最终，在Middlebury测试平台上的实验结果表明：融合灰色尺度的代价聚合的立体匹配能够有效地提高视差的精度.

关键词：引导图像滤波;局部立体匹配;快速加权中值滤波;融合灰色尺度

基金资助：国家自然科学基金（61572333）