一种改进的基于图割的立体匹配算法

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1、91；l_i≯-mageP。cesstngandMuⅢmed—aT~echn。t。{jy一种改进的基于图割的立体匹配算法：l=刘亚竹，李逵，狄红卫，。(1．暨南大学光电工程研究所，广东广州510632；2．暨南大学光电信息与传感技术广东普通高校重点实验室，广东广州510632)摘要：为了提高立体匹配算法的精确度，提出了一种结合图割与MeanShift图像分割的立体匹配算法。首先用MeanShift算法对参考图像进行图像分割，得到分割后的标记图，然后将分割信息结合到图割算法的能量函数中，最后用改进的能量函数和图割

2、算法得出致密的视差图。实验结果表明，提出的算法具有更高的精确度和更好的边缘特征。关键词：立体匹配；图割：McanShift：视差中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1674—7720(2012)07—0043—03AnimprovedstereomatchingalgorithmbasedongraphcutsLiuYazhu，LiKui，DiHongwei'(1．InstituteofOpto-ElectronicEngineering，JinanUnivercity，Guangzhou510632

3、，China；2．KeyLaboratoryofOpto-ElectronicInformationandSensingTechnologiesofGuangdongHigherEducationInstitutes，JinanUniversity，Guangzhou510632，China)Abstract：Inordertoimprovetheaccuracyofthestereomatchingalgorithm，astereomatchingalgorithmbasedongraphcutsandMea

4、nShiftimagesegmentationisproposed．Firstly，thereferenceimageissegmentedusingMeanShiftalgorithmandthelabelimagehasbeengot．Thenthesegmentationinformationisintegratedintoenergyfunctionofgraphcutsalgorithm．Finally，adensedisparitymapisyieldedusingtheimprovedenergy

5、functionandgraphcutsalgorithm．Experimentalresultsshowthattheproposedmethodhasbetteraccuracyandbetteredgefeature．Keywords：stereomatching；graphcuts；MeanShift；disparity立体匹配是计算机视觉中的一个研究热点，是立体法13]，提出了基于二值变量的图的构造，考虑了多种情视觉中最关键的步骤之一。目前常见的立体匹配算法分况的邻接边，提高了算法速度，并达到了很好的

6、精确度。为局部算法和全局算法。局部算法从局部(如以像素为由于图割算法具有处理组合优化问题的良好性能，使视中心的窗VA)得出视差，这类算法运算量小，但精确度不差图的质量得到了明显的提高[41。BLEYER等提出基于高。全局算法将能量最小化思想引入到立体匹配中．首图像分割的立体匹配算法框架[51，图像分割充分利用彩先定义一个能量评价函数，然后通过全局优化算法实现色图像的颜色信息将图像分割成不同区域，有效地克服能量最小化，进而确定最终的匹配结果。这类算法精确了视差图边界模糊问题，较好地处理了大的低纹理区度较高，但运算

7、量大。ROY和COX首次将图割方法引入域。到立体匹配算法中l’1，用图割法实现能量最小：BOYKOV本文将图割算法与MeanShift图像分割算法相结Y等提出了一B交换和扩张两种有效的基于图割的合，并应用到立体匹配中，得到了一种效果良好的立体算法12】，通过多次对以两种标记建立的图求最小割，达匹配算法。首先用MeanShift算法对图像进行分割，然到了求全局最小能量的目的，而且简化了算法复杂度，后将分割信息加入到能量函数中，再根据能量函数构建提高了运算速度；K0LM0G0R0V改进了网络的构造方图，最后用扩张算

8、法迭代地求出最小剖。实验结果表明，该算法结合了两种算法的优点，实现了更高的匹配精确度。基金项目：广州市科技计划重点项目(2OI114300037)《微型机与应用》2012年第31卷第7期欢迎网上投稿www．pcachina．tom43mageProcessingandMultimediaTechnology1基于二值变量的图的构造见条件。一个双终端图G={，E}包含两个终端，源s和汇t