【摘 要】
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精确稠密视差估计是立体视觉系统恢复观测场景三维信息的关键。从立体视觉在机器人环境感知的实际应用角度出发，提出了对于弱纹理、阴影和遮挡等关键影响因素，具有良好鲁棒性、
【机 构】
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沈阳大学信息工程学院,中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
【基金项目】
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辽宁省高等学校创新团队资助项目(LT2013024);机器人学国家重点实验室开放基金资助项目(2015008);辽宁省自然科学基金资助项目(2015020158);辽宁省博士科研启动基金项目(201601213)
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精确稠密视差估计是立体视觉系统恢复观测场景三维信息的关键。从立体视觉在机器人环境感知的实际应用角度出发，提出了对于弱纹理、阴影和遮挡等关键影响因素，具有良好鲁棒性、精度和处理速度的稠密视差图估计算法。针对弱纹理、阴影和深度不连续的问题，设计了基于灰度相似度概率的置信度传播算法，结合视差平滑约束，以期实现较高精度的视差初值快速估计。由视差级数定义的消息向量通过异向平行迭代进行传播，消息向量包含表征像素点灰度相似性和平滑性的能量信息，通过全局能量函数的迭代收敛，快速获得视差初始估计。根据独立连通区域通常具有相
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