视差边缘优化的SGM密集深度估计算法

• 作者: 孙丽 孙彦玮 李浩
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 立体匹配 半全局匹配 边缘检测 特征匹配 视差边缘优化
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 2729-2733
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.11.037

摘要

在计算机视觉和摄影测量领域,通过立体匹配生成精确和密集的视差图像具有非常广泛的应用.半全局匹配算法是目前公认的最优的立体匹配算法,但是由于其在代价聚合过程中利用惩罚项进行平滑约束,使得算法在视差边缘区域效果较差.为了提高算法在视差边缘区域的深度估计精度,在计算边缘视差图的基础上,提出了一种分段代价聚合的视差边缘优化半全局匹配方法.实验采用明德学院立体基准数据集和无人机影像进行算法验证,结果表明,相比原始半全局匹配算法,论文算法能够在视差不连续区域和弱纹理区域取得更好的视差估计结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李浩		97	496	12.0	18.0
2	孙丽		8	46	2.0	6.0
3	孙彦玮		2	1	1.0	1.0