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安耿, 杨奋林, 周梦园, 窦信瑞. 基于改进Census变换的双目立体匹配算法[J]. 吉首大学学报(自然科学版), 2023, 44(3): 29-33.
AN Geng, YANG Fenlin, ZHOU Mengyuan, DOU Xinrui. Binocular Stereo Matching Algorithm Based on Improved Census Transform[J]. Journal of Jishou University(Natural Sciences Edition), 2023, 44(3): 29-33.
针对传统Census变换窗口中心点灰度值易受噪声影响而导致全局匹配精度低等问题,设计了一种基于改进Census变换的双目立体匹配算法.首先采用双边滤波的模板值替代传统Census变换窗口中心点的灰度值,为了增强初始代价计算的可靠性,加入Sobel算子,将其与灰度绝对误差和算法的匹配代价进行代价融合;然后选择动态十字交叉域建立相邻视差的联系;最后运用赢家通吃策略选择最佳的视差,并采用左右一致性检测和引导滤波优化视差图.实验结果表明,在无噪声情况下,改进算法的平均误匹配率比传统Census变换的降低了约46%,含噪声情况下降低了约53%,说明改进算法有较好的匹配精度和抗噪能力.