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    結(jié)合圖像分割的半全局立體匹配算法

    2021-01-20 10:37:48魯光明王競雪
    遙感信息 2020年6期
    關(guān)鍵詞:立體匹配視差實(shí)時(shí)性

    魯光明,王競雪,2

    (1.遼寧工程技術(shù)大學(xué) 測繪與地理科學(xué)學(xué)院,遼寧 阜新 123000;(2.西南交通大學(xué) 地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院,成都 611756)

    0 引言

    雙目立體視覺作為計(jì)算機(jī)視覺的一個(gè)重要應(yīng)用方向,能夠在深入研究人類的視覺成像系統(tǒng)之后,進(jìn)一步利用攝像機(jī)成像系統(tǒng)和計(jì)算機(jī)技術(shù)對(duì)其進(jìn)行模擬[1-3]。雙目立體視覺的實(shí)現(xiàn)需要攝像機(jī)標(biāo)定、圖像獲取、特征提取、立體匹配和三維重建5個(gè)步驟。作為立體視覺的關(guān)鍵部分,立體匹配的精度直接影響視差圖及深度圖的質(zhì)量,并在三維重建工作中占有舉足輕重的地位[4-5]。Scharstein等[6]提出立體匹配算法可以由匹配代價(jià)計(jì)算、匹配代價(jià)聚合、視差選擇和視差優(yōu)化組成,并在此基礎(chǔ)上將立體匹配算法分為三類[7-10]:局部立體匹配算法、全局立體匹配算法以及半全局立體匹配算法。局部立體匹配算法,即選擇圖像中一定區(qū)域內(nèi)的像素作為計(jì)算該像素點(diǎn)匹配代價(jià)的約束區(qū)域,然后通常采用勝者為王(winnner take all,WTA)的視差選擇策略確定該點(diǎn)的最優(yōu)視差值,進(jìn)而獲取視差圖;全局立體匹配算法,即通過在能量函數(shù)中建立數(shù)據(jù)項(xiàng)、平滑項(xiàng)以及遮擋項(xiàng)將匹配算法轉(zhuǎn)化成求解全局能量函數(shù)最優(yōu)值的問題,進(jìn)而得到致密視差圖;半全局立體匹配作為一種改進(jìn)的動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法,在提高了匹配結(jié)果精度的同時(shí)實(shí)時(shí)性得到有效提升,其平等地對(duì)待多個(gè)一維路徑,對(duì)各個(gè)一維路徑的結(jié)果進(jìn)行合并,以此來表達(dá)二維的情況。

    立體匹配中實(shí)時(shí)性與精確度兼容的問題一直是研究的熱點(diǎn)。為提升匹配效率,王云峰等[11]提出一種基于自適應(yīng)權(quán)重AD-Census變換的雙目立體匹配算法,實(shí)時(shí)性好,但匹配精度一般。其中的AD變換可以準(zhǔn)確快速地表達(dá)出像素點(diǎn)的灰度值差異,但其魯棒性較差[12]。為提高匹配精度,曹曉倩等[13]針對(duì)斜面參數(shù)優(yōu)化全局立體匹配算法做了研究,提出全局能量函數(shù)的概念,同時(shí)利用斜面參數(shù)對(duì)視差值進(jìn)行有效的替換,因此,利用該算法實(shí)現(xiàn)立體匹配精度較高,但欠缺對(duì)實(shí)時(shí)性的考慮。綜合考慮了算法準(zhǔn)確度和時(shí)間復(fù)雜度,Hirschmuller[14]提出了SGM算法,其主要運(yùn)用多路徑方式進(jìn)行代價(jià)聚合值的計(jì)算,保證實(shí)時(shí)性的同時(shí)具有較好的精確度。SGM算法繼承了傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃的高效性,此外還具有較強(qiáng)的魯棒性。而SGM算法在解決視差突變情況時(shí),賦予一個(gè)恒定的懲罰,導(dǎo)致在弱紋理區(qū)域、遮擋區(qū)域發(fā)生誤匹配以及邊緣表達(dá)不準(zhǔn)確的現(xiàn)象。葛忠孝等[15]提出了基于樹形結(jié)構(gòu)的SGM算法,有效地解決了弱紋理區(qū)域的誤匹配以及實(shí)時(shí)性問題,但其算法對(duì)于遮擋問題、整體匹配精度和邊緣區(qū)域的匹配效果有待解決和提高。以此為基礎(chǔ),本文提出結(jié)合圖像分割的SGM算法。通過AD變換計(jì)算初始匹配代價(jià),為解決其魯棒性較差的問題,采用SGM算法進(jìn)行代價(jià)聚合,增強(qiáng)魯棒性并在原有SGM的基礎(chǔ)上增加了圖像分割,改變在視差突變區(qū)域的恒定懲罰,使其更符合實(shí)際情況,有效地降低了在弱紋理區(qū)域和遮擋區(qū)域的誤匹配率,并且增加了邊緣表達(dá)的完整性。通過二者結(jié)合有效地解決了實(shí)時(shí)性和精確度難以兼顧的問題。此外,由于遮擋問題的出現(xiàn),減弱了匹配的有效性和完整性,故本文在保證精確度和實(shí)時(shí)性的前提下利用左右一致性對(duì)遮擋點(diǎn)進(jìn)行檢測,并在此基礎(chǔ)上對(duì)無效值進(jìn)行填充,確保結(jié)果視差圖具有清晰、完整性,最后利用中值濾波對(duì)視差圖進(jìn)行優(yōu)化使得本文算法具有較高的可行性及有效性。

    1 雙目立體匹配

    雙目立體視覺過程是利用雙目立體相機(jī)獲得雙目立體像對(duì),然后對(duì)所拍攝的影像進(jìn)行相片畸變校正與核線校正,選用適合立體像對(duì)拍攝場景的匹配算法,建立匹配基元之間的關(guān)系,進(jìn)而恢復(fù)深度到三維坐標(biāo)。在雙目立體視覺中,通過匹配算法尋找參考影像中的待匹配點(diǎn)在目標(biāo)影像中對(duì)應(yīng)的同名匹配點(diǎn),進(jìn)而獲取同名點(diǎn)之間的位置差異,即視差。雙目立體視覺利用匹配代價(jià)計(jì)算作為匹配像素點(diǎn)相似性的衡量參數(shù)。在進(jìn)行AD變換時(shí),左圖像上待匹配點(diǎn)為p(x,y),其灰度為IL(x,y);右圖像上x方向視差為d的像素點(diǎn)為q((x-d),y),其灰度為IR((x-d),y),則p,q2點(diǎn)的匹配代價(jià)C(p,q)表示如式(1)所示。

    C(p,q)=IL(x,y)-IR((x-d),y)

    (1)

    2 結(jié)合圖像分割的SGM的立體匹配算法原理

    本文首先使用AD變換計(jì)算左、右圖像上對(duì)應(yīng)像素的匹配代價(jià)值。由于進(jìn)行代價(jià)計(jì)算的像素點(diǎn)是孤立的,并且計(jì)算結(jié)果是模糊的,易造成誤匹配的情況,而SGM算法中全局能量最優(yōu)化策略,充分利用匹配點(diǎn)及鄰域的像素進(jìn)行平滑約束,使其更符合真實(shí)場景,再通過最小路徑求和得到代價(jià)聚合值。但是SGM算法在視差突變情況下給與恒定懲罰會(huì)引起誤匹配現(xiàn)象,影響匹配精度,因此,本文通過加入均值漂移圖像分割信息可以有效地較少誤匹配,保證邊緣的完整性,在得到初始視差圖后使用雙曲線擬合獲得亞像素級(jí)的視差圖,然后采用左右一致性檢測獲取遮擋點(diǎn),在此基礎(chǔ)上對(duì)無效值進(jìn)行填充,最后使用中值濾波進(jìn)行優(yōu)化獲得最優(yōu)視差圖,本文算法整體流程如圖1所示。

    圖1 本文算法流程圖

    2.1 初始視差圖生成

    1)SGM算法。以左圖像為基準(zhǔn),利用式(1)進(jìn)行代價(jià)計(jì)算,得到左、右圖像上對(duì)應(yīng)像素p,q的匹配代價(jià)值C(p,q)。由于采用AD變換得到的匹配代價(jià)值往往是模糊的,相應(yīng)像素點(diǎn)是孤立的,再加上噪聲點(diǎn)以及誤匹配等因素的影響極大限度地降低了匹配精度。因此,通過SGM算法對(duì)待匹配像素的鄰域內(nèi)進(jìn)行平滑約束,從而改變像素點(diǎn)的孤立以及誤匹配情況,在提高精度的同時(shí)還對(duì)視差變化實(shí)施了一定的約束,定義一個(gè)基于視差圖D的全局能量函數(shù)E(D),表達(dá)如式(2)所示。

    (2)

    式中:第一項(xiàng)C(p,Dp)是在視差圖D下所有像素點(diǎn)的匹配代價(jià),Dp代表像素點(diǎn)p的視差量;第二項(xiàng)中Np為像素點(diǎn)p的鄰域,Dq為像素點(diǎn)q的視差量。第二項(xiàng)是對(duì)像素點(diǎn)p鄰域內(nèi)的所有像素點(diǎn)q進(jìn)行平滑。此時(shí),平滑分為2種情況:根據(jù)視差變化量大小的情況分別對(duì)其進(jìn)行恒定的較大懲罰P2和較小的懲罰P1。T[]為截?cái)嗪瘮?shù),根據(jù)判斷條件的是否成立,分別對(duì)其賦值為1和0。但在客觀真實(shí)條件下,引起視差突變的原因有很多種,僅僅給予一種恒定的懲罰會(huì)導(dǎo)致匹配精確度的降低,于是本文在原有算法的基礎(chǔ)上加入均值漂移圖像分割信息。

    2)均值漂移圖像分割。均值漂移算法是一種基于密度梯度上升的非參數(shù)方法,通過迭代運(yùn)算找到目標(biāo)位置,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)分割。它顯著的優(yōu)點(diǎn)是算法計(jì)算量小,簡單易實(shí)現(xiàn),適用于圖像分割。均值漂移是一種有效的迭代算法,對(duì)圖像中的像素進(jìn)行迭代,進(jìn)而對(duì)其進(jìn)行不同塊的劃分,處于同一分割塊的像素具有相同的標(biāo)記,標(biāo)記的不同表明分割區(qū)域的不同,由此作為分割依據(jù),獲得的分割圖具有精確的邊界定位,并且具有有效的區(qū)域分割,根據(jù)視差突變的區(qū)域是否在同一分割塊的情況與SGM算法結(jié)合可以降低代價(jià)聚合過程中在弱紋理及遮擋區(qū)域的誤匹配率,同時(shí)得到更完整的邊緣部分,提高算法的精確度。

    3)改進(jìn)的SGM算法。基于圖像分割信息可以對(duì)圖像進(jìn)行有效準(zhǔn)確的劃分定位,本文將其與全局能量函數(shù)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合,在原有SGM算法對(duì)視差突變區(qū)域進(jìn)行恒定懲罰的基礎(chǔ)上,根據(jù)其是否在同一分割塊分別給予不同的懲罰值λ1、λ2。通過上述準(zhǔn)確清晰的判斷后,全局能量函數(shù)有了全新的表達(dá)(式(3)、式(4))。

    (3)

    (4)

    但是在實(shí)際情況中,最小化的問題不能用一些常規(guī)的數(shù)學(xué)方法有效解決。因此,SGM算法對(duì)于任一方向上的路徑代價(jià)聚合都是由一維進(jìn)行,并且在每個(gè)方向上的處理方式相同。像素點(diǎn)p在深度為d時(shí)的聚合代價(jià)S(p,q)是由所有一維最小代價(jià)路徑上的代價(jià)累加得到的,具體說明如圖2所示。

    圖2 匹配代價(jià)的聚合

    在方向r中,像素點(diǎn)p在視差d處的代價(jià)L′r(p,d)定義為式(5)。

    (5)

    式中:左、右圖像上對(duì)應(yīng)像素點(diǎn)間的匹配代價(jià)值C由AD變換求得。等式右邊的第二項(xiàng)部分分別表示的是在路徑上的前一個(gè)點(diǎn)p-r的最小代價(jià)、p-r點(diǎn)的視差差值為1的代價(jià)聚合值進(jìn)行的較小懲罰和p-r點(diǎn)的視差差值大于1的代價(jià)聚合值進(jìn)行較大的懲罰。沿著路徑r,L′的值一直增加,為避免結(jié)果較大的問題,將整個(gè)公式減去前一個(gè)像素點(diǎn)的最小路徑代價(jià),由此將式(5)變換為式(6)。

    (6)

    式中:k為p-r點(diǎn)的視差差值。如果點(diǎn)p為該方向上的第一個(gè)點(diǎn),則該點(diǎn)在某一方向上的匹配代價(jià)為:Lr(p,q)=C(p,q)。聚合所有方向上的匹配代價(jià)得到總的代價(jià)為S(p,q),表達(dá)如式(7)所示。

    (7)

    4)初始視差圖生成。經(jīng)過上述代價(jià)計(jì)算和代價(jià)聚合后得到初始視差圖(粗視差圖),在對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)的視差進(jìn)行選擇時(shí),該點(diǎn)處的視差d應(yīng)保證總的匹配代價(jià)S(p,q)最小,表達(dá)如式(8)所示。

    DL(P)=argmindS(p,d)

    (8)

    2.2 視差圖優(yōu)化

    1)雙曲線擬合視差選擇。通過以上公式得到的視差圖的視差值是整數(shù)級(jí)的,在后續(xù)立體像對(duì)像素點(diǎn)深度恢復(fù)完成后,為保證其形成深度圖的連續(xù)性同時(shí)還要保證得到的視差圖更加符合真實(shí)實(shí)物情況,故在此部分使用拋物線擬合的方法,其原理是由當(dāng)前視差值的相鄰視差值構(gòu)成一條拋物線,拋物線的最低點(diǎn)即為亞像素級(jí)視差(圖3)。

    圖3 拋物線擬合示意圖

    2)視差圖遮擋檢測。上述部分描述的是粗視差圖的生成。立體視覺領(lǐng)域存在的遮擋問題導(dǎo)致匹配結(jié)果正確率有所下降,因此解決遮擋問題是必要的。為此,首先對(duì)遮擋區(qū)域進(jìn)行精確檢測,然后在此基礎(chǔ)上對(duì)視差值進(jìn)行有效重估,進(jìn)而可以得到完整并且準(zhǔn)確的視差圖,再通過左右一致性檢測分別獲取左右影像的視差圖,對(duì)于左視圖的點(diǎn)p求得其視差為Dbp,將點(diǎn)p在右圖中的視差點(diǎn)p-Dbp記為點(diǎn)q,點(diǎn)q的視差值為Dmp,若|Dbp-Dmp|>1,則Dbp為無效,點(diǎn)p為遮擋點(diǎn)。得到的視差表達(dá)如式(9)所示。

    (9)

    式中:Dinv插差;ebm為外極線。

    3)視差優(yōu)化。通過左右一致性校驗(yàn)這一步驟,可以得到無效點(diǎn)的視差值,接下來對(duì)無效點(diǎn)進(jìn)行有效的賦值。無效點(diǎn)可以分為2類:遮擋點(diǎn)及誤匹配點(diǎn),對(duì)這2種類型的視差賦值需要使用不同的方法。無效值類型的不同使差值方法也有所區(qū)別,以遮擋區(qū)域的某一遮擋點(diǎn)為例,其方法是采用背景的外插值進(jìn)行填充,而對(duì)于誤匹配點(diǎn)的情況,其方法是利用鄰域內(nèi)的像素值進(jìn)行內(nèi)插。由左右一致性校驗(yàn)這一步驟能夠?qū)φ趽觞c(diǎn)和誤匹配點(diǎn)進(jìn)行區(qū)分,如圖4所示。結(jié)合對(duì)極幾何原理對(duì)無效值的類型進(jìn)行判斷,即通過某一點(diǎn)的外極線是否穿過視差函數(shù)曲線的判斷條件可以對(duì)每一個(gè)無效值進(jìn)行辨別,從而進(jìn)行不同的賦值。當(dāng)通過某一點(diǎn)的外極線穿過視差函數(shù)曲線時(shí),像素點(diǎn)p1是遮擋點(diǎn);否則,像素點(diǎn)p2是誤匹配點(diǎn)。

    圖4 辨別遮擋與誤匹配點(diǎn)示意圖

    為了對(duì)無效點(diǎn)進(jìn)行合理有效的填充,在進(jìn)行賦值時(shí)如果誤匹配點(diǎn)和遮擋區(qū)域相鄰,則認(rèn)為是遮擋點(diǎn)。遮擋點(diǎn)的出現(xiàn)很大程度是由于背景與前景接觸時(shí)背景發(fā)生相對(duì)較小偏移量所致。進(jìn)行無效值填充時(shí)與路徑代價(jià)聚合方式相似。最終的視差圖D′p如式(10)所示。

    (10)

    式中:vpi表示點(diǎn)的8鄰域內(nèi)的點(diǎn);seclowi表示8鄰域像素視差的第二最小值;medi表示鄰域內(nèi)像素視差的中值。同樣,無效值類型的不同使得填充方法也具有差異性。對(duì)遮擋點(diǎn)而言,通過其鄰域視差的第二最小值對(duì)該視差值進(jìn)行填充;對(duì)誤匹配點(diǎn)而言,采用相鄰像素的中值進(jìn)行有效的賦值。在視差優(yōu)化部分中,使用中值濾波對(duì)視差圖進(jìn)行優(yōu)化。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

    為驗(yàn)證本文算法的可行性,在Middle-bury立體匹配算法測試平臺(tái)提供的標(biāo)準(zhǔn)立體圖像中選取4組影像對(duì)(Tsukuba,Venus,Teddy,Conesde)。用本文算法進(jìn)行測試,原始圖像如圖5所示。圖6為所選擇的標(biāo)準(zhǔn)立體圖像的標(biāo)準(zhǔn)視差圖。

    以Tsukuba為例(圖7),分別為該數(shù)據(jù)集的真實(shí)視差圖、需檢測的所有視差區(qū)域、視差不連續(xù)區(qū)域、非遮擋區(qū)域檢測圖。

    圖5 原始圖像

    圖6 標(biāo)準(zhǔn)視差圖

    圖7 Tsukuba的檢測圖

    在Matlab 2019a的集成環(huán)境中對(duì)本文算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。將本文實(shí)驗(yàn)結(jié)果分別與局部立體匹配中的塊匹配算法(DM)、全局立體匹配中的動(dòng)態(tài)規(guī)劃匹配算法(DP)和基于樹形結(jié)構(gòu)的半全局立體匹配算法(T-SGM)進(jìn)行比較,具體結(jié)果如圖8所示。

    為了進(jìn)一步對(duì)立體匹配算法在不同區(qū)域的匹配效果進(jìn)行評(píng)價(jià),Middle-bury測試平臺(tái)分別通過非遮擋區(qū)域誤匹配率、所有視差區(qū)域誤匹配率以及視差不連續(xù)區(qū)域誤匹配率3項(xiàng)指標(biāo)對(duì)不同匹配算法進(jìn)行排名比較。本文算法的具體數(shù)據(jù)如表1所示,本文算法與其他算法比較的相關(guān)數(shù)據(jù)如表2所示。

    其中,遮擋區(qū)域表示影像中被遮擋的部分,視差不連續(xù)區(qū)域表示影像中相鄰像素之間的視差值不能滿足一定的閾值。

    表2中第2~5列的數(shù)值分別表示使用各種算法在4對(duì)測試圖像的非遮擋區(qū)域誤匹配點(diǎn)所占的百分比,最后1列數(shù)值代表每個(gè)算法在4對(duì)測試圖像中非遮擋區(qū)域誤匹配率、視差不連續(xù)區(qū)域誤匹配率以及所有視差區(qū)域誤匹配率計(jì)算得到的平均誤匹配率。

    圖8 不同立體匹配視差結(jié)果圖比較

    表1 本文算法在middlebury評(píng)價(jià)結(jié)果 %

    表2 4種算法的誤匹配率比較 %

    結(jié)合圖8和表2可以看出,動(dòng)態(tài)規(guī)劃的匹配算法存在僅在單條掃描線上進(jìn)行視差優(yōu)化的問題,導(dǎo)致僅掃描線內(nèi)的約束限制可以被有效利用,而掃描線之間的約束沒有得到充分的使用,從而發(fā)生條紋拖尾現(xiàn)象。與之相比在本文算法中:SGM算法代價(jià)聚合方式是多個(gè)方向上的聚合,與全局立體匹配中動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法(BP)比較,可以有效避免一維掃描條紋拖尾現(xiàn)象出現(xiàn);塊匹配算法(DM)的視差優(yōu)化部分無法在整幅影像有效地進(jìn)行,與之相比本文可以避免塊匹配中的視差優(yōu)化問題,提高精確度;文獻(xiàn)[15]在代價(jià)計(jì)算部分使用BT差值算法,導(dǎo)致代價(jià)計(jì)算的時(shí)間較長;代價(jià)聚合部分在原有SGM算法的基礎(chǔ)上,通過路徑聚合對(duì)實(shí)時(shí)性與精確度的影響綜合考慮,在原有的水平、豎直方向上的4個(gè)路徑上進(jìn)行分析實(shí)驗(yàn),提出基于樹形結(jié)構(gòu)的匹配,首先在豎直方向上引用可遍歷待匹配點(diǎn)鄰域的結(jié)構(gòu)作為輔助計(jì)算,然后在此基礎(chǔ)上引入水平向的結(jié)構(gòu)進(jìn)行代價(jià)聚合(著重橫向,弱化縱向)。經(jīng)過上述的方法,SGM代價(jià)聚合的路徑降至為4條。該方面的改進(jìn)有效提高了運(yùn)算速率,提高了在弱紋理區(qū)域的匹配精度,但利用樹形結(jié)構(gòu)進(jìn)行路徑聚合時(shí),出現(xiàn)各個(gè)路徑難以兼顧現(xiàn)象,導(dǎo)致豎直方向的路徑?jīng)]有得到充分利用最終使整體匹配精確度一般,同時(shí)遮擋問題以及邊緣完整性問題沒有得到有效改善。與之進(jìn)行比較,本文算法處理效率更高,通過AD變換快速的進(jìn)行代價(jià)計(jì)算,充分利用紋理信息,為后續(xù)代價(jià)聚合部分的路徑聚合的順利進(jìn)行提供了良好的基礎(chǔ);精度更高,在原有SGM算法的基礎(chǔ)上結(jié)合圖像分割信息減少算法在遮擋和弱紋理區(qū)域的誤匹配;圖像更加清晰、完整,在遮擋區(qū)域進(jìn)行左右一致性檢測并在此基礎(chǔ)上對(duì)無效值進(jìn)行有效的賦值填充,最后使用中值濾波進(jìn)行優(yōu)化。根據(jù)上述比較,本文算法不但具有實(shí)時(shí)性、精確性,而且在遮擋、弱紋理以及邊緣區(qū)域均有較高的普適性,匹配結(jié)果有效可靠。

    4 結(jié)束語

    本文通過AD變換和改進(jìn)的SGM算法相結(jié)合得到了初始視差圖,然后通過左右一致性校驗(yàn)對(duì)遮擋點(diǎn)進(jìn)行檢測,并在此基礎(chǔ)上對(duì)無效值進(jìn)行填充,最后利用中值濾波對(duì)視差圖進(jìn)行優(yōu)化。實(shí)驗(yàn)表明,在代價(jià)計(jì)算和代價(jià)聚合部分,本文利用AD變換和增加圖像分割信息的SGM算法可以解決立體匹配中實(shí)時(shí)性和精確度難以兼容的問題,使算法具有較強(qiáng)的魯棒性的同時(shí)降低了其在弱紋理區(qū)域以及遮擋區(qū)域的誤匹配率,此外,邊緣區(qū)域能夠得到較好的表達(dá);在視差選擇部分,采用拋物線擬合法使視差達(dá)到亞像素分辨率;在視差優(yōu)化部分,對(duì)得到的初始視差圖進(jìn)行左右一致性檢驗(yàn)可以有效地改善遮擋問題,并在此基礎(chǔ)上對(duì)無效值進(jìn)行有效的賦值。其中,誤匹配點(diǎn)和遮擋點(diǎn)分別采用內(nèi)插值、外插值的方法進(jìn)行賦值,保證物體輪廓的完整和清晰,更加符合客觀真實(shí)實(shí)物,同時(shí)采用中值濾波對(duì)其進(jìn)行優(yōu)化得到最優(yōu)的視差圖。與其他立體匹配算法比較,本文算法在弱紋理、遮擋以及邊緣區(qū)域的立體匹配改善效果較好,但針對(duì)視差不連續(xù)區(qū)域有待改善,后續(xù)進(jìn)行算法相關(guān)改進(jìn)研究。另外,本文算法對(duì)生產(chǎn)中航測遙感影像欠缺實(shí)驗(yàn)分析,后續(xù)應(yīng)對(duì)此進(jìn)行深入研究。

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