[发明专利]基于梯度域引导滤波的立体匹配方法有效
| 申请号： | 201710575149.6 | 申请日： | 2017-07-14 |
| 公开（公告）号： | CN107564045B | 公开（公告）日： | 2020-06-16 |
| 发明（设计）人： | 朱程涛;李锵;滕建辅 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06T7/33 | 分类号： | G06T7/33 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 程毓英 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： |
本发明涉及一种基于梯度域引导滤波的立体匹配算法，包括：采用截断亮度初始匹配代价联合截断梯度初始匹配代价计算方法计算得到参考图像I |
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| 搜索关键词： | 基于 梯度 引导 滤波 立体 匹配 方法 | ||
【主权项】：
一种基于梯度域引导滤波的立体匹配算法，包括下列步骤：(1)采用截断亮度初始匹配代价联合截断梯度初始匹配代价计算方法计算得到参考图像IR的初始匹配代价pR；(2)根据梯度域引导滤波的原理，以初始匹配代价pR为待滤波项，参考图像为引导图像，计算匹配代价最佳滤波参数(3)根据梯度域引导滤波的原理，以参考图像为待滤波项，参考图像为引导图像，计算参考图像最佳滤波参数将其带入梯度域引导滤波模型，得到相应的滤波结果(4)设参考图像中心像素点为(xR,yR)，参考图像中任意像素点为(iR,jR)，首先在水平方向计算像素点(iR,jR)与(iR,yR)之间的每一对相邻点的权重值：当相邻点在参考图像IR中灰度值之差的绝对值不大于1且相邻点在滤波结果中灰度值之差的绝对值不大于1时，相应的权重值赋为0，不满足上述条件时相应的权重值赋为‑μ，其中μ为常数；同理在竖直方向计算(iR,yR)与(xR,yR)之间的每一对相邻点的权重值：当相邻点在参考图像IR中灰度值之差的绝对值不大于1且相邻点在滤波结果中灰度值之差的绝对值不大于1时，相应的权重值赋为0，不满足上述条件时相应的权重值赋为‑μ；最后将上述计算得到的每一对相邻点的权重值进行累加得到滤波贡献WR(iR,jR)，并根据公式计算经过指数化操作后的滤波贡献f(WR(iR,jR))，其中e为自然底数，最后将f(WR(iR,jR))与匹配代价最佳滤波参数相乘后进行全域的聚合，得到聚合后的匹配代价最佳滤波参数(5)将聚合后的匹配代价最佳滤波参数带入梯度域引导滤波的模型中，得到初始匹配代价的滤波结果；(6)对得到的初始匹配代价滤波结果采用WTA策略获取参考图像的视差图。
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