基于SIFT描述子的自适应聚合权重立体匹配算法

来源 :天津大学学报：自然科学与工程技术版 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wanglyyou66

【摘要】

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针对传统局部立体匹配算法在深度不连续区域和低纹理区域匹配精度不高的问题，提出了一种基于SIFT描述子的自适应聚合权重立体匹配算法．算法首先采用梯度域的幅值和相位获取初始

【作者】

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何凯王晓文葛云峰

【机构】

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天津大学电子信息工程学院

【出处】

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天津大学学报：自然科学与工程技术版

【发表日期】

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2016年9期

【关键词】

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立体匹配梯度聚合权重 SIFT描述子 stereo matchinggradientsupport-weightSIFT descriptor

【基金项目】

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国家自然科学基金资助项目(61271326).

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针对传统局部立体匹配算法在深度不连续区域和低纹理区域匹配精度不高的问题，提出了一种基于SIFT描述子的自适应聚合权重立体匹配算法．算法首先采用梯度域的幅值和相位获取初始匹配代价；然后利用相似性区域判决准则获得各个中心点的自适应矩形聚合窗口，并利用各点SIFT描述子的L1范数进行自适应聚合权重计算．仿真实验结果表明，该算法能够有效地提高低纹理区域和深度不连续区域的立体匹配精度，获得较高精度的视差图．

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