立體匹配演算法 RankTransform

2021-06-07 21:30:52 字數 459 閱讀 6656

1.基本介紹

立體匹配演算法,關鍵是計算左右圖對應點的匹配代價。

但是基於畫素的匹配方法有乙個問題就是對於重複紋理區域,支援視窗選取太小則不利於獲取準確的匹配代價,視窗選取過大則計算複雜度過高。

對於這種情況,我們應該適當的考慮支援視窗的結構資訊,但是結構資訊如何表示,怎樣定量計算,這裡就要用到標題中提到的rank transform,類似的還有census transform。

2.rank transform基本原理

可以自己上網查,這裡就不細說了。

local stereo matching with adaptive support-weight,rank transform and disparity calibration.

**基本結構:

1)初始匹配:匹配視窗選擇,rank transform

2)視差矯正:矯正視窗選擇,矯正

4.關於**

立體匹配 立體匹配過程

立體匹配就4個步驟 匹配代價計算,代價聚合,計算視差,視差精化 匹配代價計算 一般是通過計算左右兩圖對應畫素3個通道的灰度值差來決定匹配代價的,常用的就是基於畫素點匹配代價計算,一般有ad,sd,tad什麼的,基於區域的匹配代價計算一般有sad,ssd,stad之類的。匹配代價計算會生成乙個disp...

立體匹配演算法 RankTransform

1.基本介紹 立體匹配演算法,關鍵是計算左右圖對應點的匹配代價。但是基於畫素的匹配方法有乙個問題就是對於重複紋理區域,支援視窗選取太小則不利於獲取準確的匹配代價,視窗選取過大則計算複雜度過高。對於這種情況,我們應該適當的考慮支援視窗的結構資訊,但是結構資訊如何表示,怎樣定量計算,這裡就要用到標題中提...

立體匹配演算法不足

根據不同的標準,立體匹配演算法有不同的分類方法。首先,根據匹配基元的不同,立體匹配演算法可分為 基於區域的匹配演算法,基於特徵的匹配演算法和基於相位的匹配演算法。基於區域的匹配演算法。主要利用左右檢視中,區域性視窗之間灰度資訊的的相關程度進行匹配。該演算法可利用所有的影象資訊,最大限度地恢復場景細節...