全景纵向漫游中极线匹配的置信传播算法

• 作者: 兰诚栋 孙强强 方大锐 陈康杰
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 全景纵向漫游 极线匹配 代价函数 置信传播 深度图
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 400-407
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4408字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1089.2018.16385

摘要

深度信息的获取是全景纵向漫游的关键基础,为了提高前后场景图像匹配的精确度,提出一种极线匹配的置信传播算法.首先根据对极几何原理,以图像中心点为基准全方向发散构建出前后场景图像的对极线;其次利用对极线路径信息在匹配代价函数中增加垂直方向的匹配代价分量,并用置信传播算法生成视差图;最后通过前后场景图像的几何关系构建视差与深度的计算模型,从而获取深度信息.实验结果表明,与局部优化算法相比,该算法深度图的结构相似性平均提高了0.22,峰值信噪比平均提高了24％,对于前后场景图像深度信息的获取具有更好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	兰诚栋	福州大学物理与信息工程学院	14	44	4.0	6.0
2	孙强强	福州大学物理与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
3	陈康杰	福州大学物理与信息工程学院	3	3	1.0	1.0
4	方大锐	福州大学物理与信息工程学院	1	0	0.0	0.0