基于引导滤波和视差校准的自适应权重算法

提出了一种基于导向滤波器和视差校准的自适应权重算法。首先,使用梯度与色彩相结合的相似测度计算不同视差的原始匹配代价,构成三维代价卷,使用导向滤波器对其进行滤波,有效保持边缘信息,提高了初始匹配精度,并通过积分图像方法降低了运算复杂度;然后,增加了视差校准步骤,根据色彩相似性和空间相近性分配自适应权重,对初始视差图进行校准,进一步提升匹配精度。利用Middlebury网站提供的标准立体图像对进行匹配精度验证,结果表明:算法可以有效消除歧义匹配,获得精度较高的稠密视差图。通过真实图像对算法进行了验证,能够在一定程度上恢复景物的三维信息。

Adaptive Support-weight Algorithm Based on Guided Filtering and Disparity Calibration