基于动态自适应加权Census变换的立体匹配算法

为了解决匹配过程中在弱纹理区域的误匹配问题，提出了在不同搜索窗口下自适应加权的Census变换的立体匹配方法。采用Census变换得出搜索窗口内对中心像素影响不同的特异点，分别将邻域像素与中心像素灰度差值进行处理，得到搜索窗口内邻域特异点对中心像素的影响权重，使用权重值加权求和的方式代替计算汉明距离，得出初始匹配代价。为了增强视差图，采用4路径聚合方式与赢家通吃算法(Winner-take-all, WTA),利用子像素拟合、一致性检查、颜色信息加权中值滤波和视差填充等步骤优化视差。为了验证算法效果，将提出的自适应加权Census算法与ADSG、SGM、LPSM和SGBM2进行比较，在Middlebury 2014数据集上进行了测试实验。验证了所提算法的有效性，提高了匹配的准确率，视差图更加平滑、边缘清晰。