基于图像分割的改进立体匹配算法

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为解决边界模糊区域和低纹理区域易出现误匹配的问题,研究了基于图像分割的改进立体匹配算法.首先利用均值平移算法(Meanshift)分割参考图像,然后利用自适应加权自适应相异算法(ASW-SelfAd)计算初始视差,再利用奇异值分解算法(SVD)拟合视差平面,最后利用改进的聚类算法合并相邻图像分割区域,并利用协同算法优化能量函数以细化视差图.实验结果表明,该改进算法不仅能缩短匹配时间,提高匹配精度,而且在低纹理区域、视差不连续区域和遮挡区域也能准确匹配.
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