基于动态规划的实时立体匹配算法

立体匹配通过计算和标识匹配图像的视差图来获得图像的深度信息,一般计算量大,无法满足实时性要求。本文聚焦立体匹配的匹配代价聚集和视差计算环节,在动态规划方法的基础上,提出了一种实时的立体匹配算法。根据连续性约束,提出了基于自适应形状窗口的快速匹配代价聚集算法,加速了臂长和匹配代价聚集的计算效率;利用边缘检测技术获得图像边界信息,修改动态规划的转移方程,使得边界像素可以在整个视差空间中选择视差值,降低边界处匹配视差的误匹配率。实验结果表明:通过结合上述两个步骤的改进算法,可以获得满足实时性要求、高质量的匹配视差图,整体的匹配准确率较高。