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基于mean-shift全局立體匹配方法

大?。?/span>0.49 MB 人氣: 2017-11-20 需要積分:0

  針對圖像全局立體匹配精度高、計(jì)算量大的問題,提出基于mean shift圖像分割的全局立體匹配方法。首先,通過mean shift算法對圖像進(jìn)行分割,獲取圖像同質(zhì)區(qū)域數(shù)量和區(qū)域的標(biāo)號。在計(jì)算匹配代價(jià)時(shí),根據(jù)像素所屬的分割區(qū)域,對像素進(jìn)行篩選,從而提高匹配代價(jià)計(jì)算速度;其次,在代價(jià)聚合前,將mean shift算法獲取的同質(zhì)區(qū)域數(shù)K值賦值給K means聚類算法,對像素再次聚類,提高立體匹配精度和速度;最后通過TRWS置信傳播解決能量最小化問題。實(shí)驗(yàn)表明,該算法明顯提高了匹配的準(zhǔn)確性和速度,與單純的全局匹配算法相比,具有更大的優(yōu)勢。
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