毛聽蓉 王楠

摘要：由于ADCensus算法只依賴于圖像的灰度信息，對于弱紋理區(qū)域和重復(fù)紋理區(qū)域的匹配效果不好，本文提出一種依賴于圖像像素梯度和灰度匹配代價計算方法，以圖像像素梯度信息作為圖像灰度信息的補充，提高了匹配準(zhǔn)確率，加入了自適應(yīng)匹配模板后，誤匹配率降低到19.85%以下。

關(guān)鍵詞：ADCensus算法;匹配代價;自適應(yīng)模板

0引言

隨著機器視覺的發(fā)展，雙目視覺在無人駕駛、工業(yè)測量、3D建模以等方面都需要三維空間信息來幫助計算機或機器人完成工作。立體匹配是雙目視覺中的重要做成部分，通過立體匹配找出同一視點在左右兩幅圖像的坐標(biāo)位置，從而計算得到視差圖，得到圖像的深度信息。匹配的正確性直接關(guān)系到深度圖計算的準(zhǔn)確性，所以，如何優(yōu)化及聚合匹配代價使匹配算法有更高的匹配率，是匹配算法優(yōu)化的首要目標(biāo)。本文保留了ADCensus中匹配代價的聚合方法，在AD算法匹配代價的部分中加入了圖像像素梯度信息作為灰度信息的補充，提出了結(jié)合圖像像素梯度、灰度的ADCensus匹配算法。

1基本原理

1.1Census變換

Census變換是一種非參數(shù)化變換，主要用來表征圖像的局部結(jié)構(gòu)特征。其基本原理是以1個矩形窗口遍歷圖像，把窗口中心像素與其他像素灰度值的大小逐一比較，中心像素大的記為0，否則記為1，得到一串中心像素的特征值，并用漢明距離來表示匹配代價。Census變換為

4結(jié)論

為了客觀評價本文算法，將sAD、census和本文算法的匹配結(jié)果與標(biāo)準(zhǔn)視差圖作比較，得到4幅圖片在這3種方法下的誤匹配率，如表1所示。