【摘要】：針對樹型濾波匹配算法只需顏色一個要素計算權(quán)重而引起的匹配錯誤,提出一種基于像素點分類和顏色分割的樹型濾波局部立體匹配算法。首先,在計算初始匹配代價時,按照穩(wěn)定度將像素點分類;其次根據(jù)參考圖像的顏色信息將其建立為代價樹,并在建樹的過程中根據(jù)顏色分割約束獲得顏色分割圖像;利用顏色分割圖像和像素點分類信息,改進代價樹中各邊的權(quán)值;最后執(zhí)行樹型濾波,并獲得稠密的視差圖,從而完成立體匹配。采用Middlebury數(shù)據(jù)集進行的實驗結(jié)果表明,該算法相比傳統(tǒng)的樹型濾波算法,在各區(qū)域的精度上都有一定的提升。
[Abstract]:A tree filter local stereo matching algorithm based on pixel classification and color segmentation is proposed to solve the matching errors caused by only one element of color calculation in tree filter matching algorithm. Firstly, the pixel points are classified according to the stability when the initial matching cost is calculated; secondly, the pixel is established as a cost tree according to the color information of the reference image, and the color segmentation image is obtained according to the color segmentation constraints in the process of building the tree. Color segmentation image and pixel classification information are used to improve the weights of each edge in the cost tree. Finally tree filtering is performed and dense parallax images are obtained to achieve stereo matching. The experimental results using Middlebury dataset show that compared with the traditional tree filtering algorithm, this algorithm can improve the accuracy of each region to a certain extent.
【作者單位】： 浙江大學(xué)電氣工程學(xué)院;浙江水利水電學(xué)院信息工程與藝術(shù)設(shè)計學(xué)院;杭州電子科技大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項目(61471150) 科技部國際科技合作專項項目(2014DFA12040) 浙江省重點科技創(chuàng)新團隊項目(2011R50009) 浙江省自然科學(xué)基金面上項目(LY13F020033)
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前1條

1 祝世平;楊柳;;基于自適應(yīng)分水嶺的圖割的立體匹配算法[J];光學(xué)學(xué)報;2013年03期

【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張漫;胡騰;;多通道置信傳播算法的核線影像密集匹配[J];測繪科學(xué);2017年06期

2 高申勇;戈豪豪;張樺;;基于像素點分類和顏色分割的樹型濾波立體匹配[J];電子科技大學(xué)學(xué)報;2017年03期

3 王雅寧;梁新剛;;基于交互式圖像分割的立體匹配方法[J];計算機技術(shù)與發(fā)展;2016年09期

4 王志;朱世強;卜琰;郭振民;;改進導(dǎo)向濾波器立體匹配算法[J];浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版);2016年12期

5 羅嗣卿;賈子書;;基于動態(tài)規(guī)劃的快速立體匹配算法[J];計算機工程;2015年11期

6 楊致中;西寶;;動態(tài)規(guī)劃立體匹配的狀態(tài)空間分析和性能改進[J];應(yīng)用科技;2015年05期

7 丁偉利;馬鵬程;陸鳴;黃向生;;基于先驗似然的高分辨光場圖像深度重建算法研究[J];光學(xué)學(xué)報;2015年07期

8 王宇;樸燕;;基于多視差函數(shù)擬合的集成成像深度提取方法[J];光學(xué)學(xué)報;2015年04期

9 祝世平;李政;;基于改進梯度和自適應(yīng)窗口的立體匹配算法[J];光學(xué)學(xué)報;2015年01期

10 賈松敏;王可;李秀智;徐濤;;基于變分模型的單目視覺三維重建方法[J];光學(xué)學(xué)報;2014年04期

【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 劉雅梅;常呈果;;動態(tài)規(guī)劃和網(wǎng)絡(luò)流算法的實際應(yīng)用[J];軟件導(dǎo)刊;2012年07期

2 宋振東;姜偉;;單目多視點立體圖像提取及應(yīng)用[J];光學(xué)學(xué)報;2012年05期

3 周自維;樊繼壯;趙杰;劉曉麗;;基于置信傳播的立體匹配并行算法[J];光學(xué)精密工程;2011年11期

4 伍春洪;付國亮;;一種基于圖像分割及鄰域限制與放松的立體匹配方法[J];計算機學(xué)報;2011年04期

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 王肇捷,黃文劍;立體匹配的免疫算法[J];電腦與信息技術(shù);2001年04期

2 夏利民;谷士文;沈新權(quán);孫星明;;一種新穎的立體匹配方法[J];模式識別與人工智能;2001年04期

3 王小芳;閆光榮;雷毅;;彩色鏡像圖像的立體匹配方法[J];計算機工程;2008年18期

4 裴明濤;劉鵬;;一種基于圖割的快速立體匹配方法[J];北京理工大學(xué)學(xué)報;2009年03期

5 盧思軍;唐振民;郭龍源;盧阿麗;;采用模糊判別的自適應(yīng)多窗口立體匹配[J];工程圖學(xué)學(xué)報;2009年06期

6 李洪海;;一種改進的快速立體匹配方法[J];自動化與儀器儀表;2010年04期

7 林川;潘盛輝;韓峻峰;譚光興;李夢和;;基于區(qū)域的立體匹配優(yōu)化方法[J];計算機工程與設(shè)計;2011年08期

8 胡楠;;立體匹配技術(shù)發(fā)展研究[J];信息通信;2012年05期

9 李竹林;張根耀;;基于特征的寬基線立體匹配技術(shù)研究[J];計算機技術(shù)與發(fā)展;2013年05期

10 林靜;江開勇;林俊義;李莉君;;基于立體校正的快速相位立體匹配[J];貴州師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2013年02期

相關(guān)會議論文 前10條

1 趙慧潔;雷彥章;姜宏志;;基于投影柵相位的立體匹配方法[A];第十三屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2006年

2 劉曉麗;徐光柱;雷幫軍;孫水發(fā);馮德鴻;;立體匹配技術(shù)研究[A];'2010系統(tǒng)仿真技術(shù)及其應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

3 王躍宗;劉沖;李德勝;;彩色顯微圖像立體匹配研究[A];中國微米、納米技術(shù)第七屆學(xué)術(shù)會年會論文集（一）[C];2005年

4 付麗琴;韓焱;;基于立體匹配技術(shù)的射線圖像三維信息重建技術(shù)研究[A];第十一屆中國體視學(xué)與圖像分析學(xué)術(shù)會議論文集[C];2006年

5 李竹林;趙宗濤;王文發(fā);馬燕;;一種缺失攝像機標(biāo)定參數(shù)圖像的立體匹配方法[A];第十三屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2006年

6 周秀芝;王潤生;;基于自適應(yīng)窗口的稠密立體匹配[A];立體圖象技術(shù)及其應(yīng)用研討會論文集[C];2005年

7 賈濤;陳濤;楊潤奎;;基于仿射不變量的長基線立體匹配[A];第三屆全國信息獲取與處理學(xué)術(shù)會議論文集[C];2005年

8 左森;郭曉松;萬敬;郭君斌;;Graph Cuts及其在立體匹配中的應(yīng)用[A];立體圖象技術(shù)及其應(yīng)用研討會論文集[C];2005年

9 李剛;曾榮盛;韓建濤;陳曾平;;基于雙向SIFT的未標(biāo)定圖像的立體匹配[A];全國第4屆信號和智能信息處理與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2010年

10 紀(jì)松;范大昭;初艷鋒;楊靖宇;;線陣遙感影像多視立體匹配中VLL模型的擴展[A];第十七屆全國測控計量儀器儀表學(xué)術(shù)年會（MCMI'2007）論文集（上冊）[C];2007年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 張康;基于圖像深度感知中的立體匹配和深度增強算法研究[D];清華大學(xué);2015年

2 黃經(jīng)州;高分辨率近似紋理圖像立體匹配技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2015年

3 柴登峰;面向三維可視通訊的立體匹配方法[D];浙江大學(xué);2006年

4 盧思軍;立體匹配關(guān)鍵技術(shù)研究[D];南京理工大學(xué);2011年

5 胡騰;基于多通道置信度傳播算法的航空核線影像稠密立體匹配研究[D];武漢大學(xué);2013年

6 李莉;基于偏微分方程的立體匹配問題研究[D];山東大學(xué);2011年

7 裴偉;顯微立體匹配及非接觸無損快速三維測量研究[D];大連理工大學(xué);2007年

8 葛亮;圖像建模中立體匹配問題的研究[D];重慶大學(xué);2009年

9 耿英楠;立體匹配技術(shù)的研究[D];吉林大學(xué);2014年

10 劉正東;計算機視覺中立體匹配技術(shù)的研究[D];南京理工大學(xué);2005年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 王龍;攝像機標(biāo)定與立體匹配技術(shù)的研究[D];河北大學(xué);2015年

2 劉榮軍;寬基線密集立體匹配方法研究[D];昆明理工大學(xué);2015年

3 朱守信;基于立體匹配片的國產(chǎn)衛(wèi)星影像無縫立體測圖方法研究[D];中國地質(zhì)大學(xué)(北京);2015年

4 龐星;雙目立體匹配的理論研究及算法優(yōu)化[D];南京理工大學(xué);2015年

5 夏凱;雙目視覺立體匹配技術(shù)研究及其應(yīng)用[D];西安建筑科技大學(xué);2015年

6 王侃;人體頭部姿態(tài)參數(shù)測量[D];西安工業(yè)大學(xué);2015年

7 龔文彪;立體匹配技術(shù)的研究及其硬件化實現(xiàn)[D];南京理工大學(xué);2015年

8 邱明R，

本文編號：2429607