多尺度引导滤波加权聚合的立体匹配算法

针对多尺度局部匹配中出现边缘信息被过度平滑导致误匹配的现象，该文利用图像多尺度信息，提出多尺度引导滤波加权聚合的立体匹配算法以提高匹配精度。在代价计算阶段，改进了Census方法，并结合图像多尺度特征信息，融合绝对差值算子和零均值归一化算子，获取稳定的初始匹配代价。在代价聚合阶段，根据图像多尺度信息构建多尺度模型，在多尺度模型中引入邻域方差，提高多尺度模型的边缘保持能力，提高视差图质量。实验结果表明，该文利用图像的多尺度信息可以更好地对图像特征进行匹配，相比单尺度引导滤波算法以及传统多尺度算法整体匹配精度有明显提高，且在非边缘区域视差过渡更加平滑，验证该文提出的多尺度立体匹配算法的可行性。