【摘 要】
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提出了一种具有自适应匹配阈值的层次化双目立体匹配算法，其核心是视差值预设的逆向匹配策略和基于初选匹配点的自适应阈值更新方法。算法首先在初始视差情况下确定初始匹配点，接着利用初始匹配点对之间的统计特性来自适应更新阈值，并得到可信匹配点，利用形态学滤波去除伪匹配点，然后选择下一个视差值，重复上述操作，最后通过高斯滤波得到平滑的视差图。在标准测试图库上进行仿真，实验结果表明，本文提出的改进算法相比于传统
【机 构】
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三峡大学计算机与信息学院、三峡大学智能视觉与图像信息研究所,湖北省宜昌市 443002 三峡大学电气与新能源学院,湖北省宜昌市 443002
【出 处】
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2010年全国模式识别学术会议(CCPR2010)
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提出了一种具有自适应匹配阈值的层次化双目立体匹配算法，其核心是视差值预设的逆向匹配策略和基于初选匹配点的自适应阈值更新方法。算法首先在初始视差情况下确定初始匹配点，接着利用初始匹配点对之间的统计特性来自适应更新阈值，并得到可信匹配点，利用形态学滤波去除伪匹配点，然后选择下一个视差值，重复上述操作，最后通过高斯滤波得到平滑的视差图。在标准测试图库上进行仿真，实验结果表明，本文提出的改进算法相比于传统基于局部区域的算法，算法匹配精度高，且视差图范围宽，有更强的可用性。
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