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双目视觉立体匹配算法对比研究

姜吉祥  屈玉福  
【摘要】:立体匹配是双目视觉三维重建的核心算法,其精度直接决定了视觉测量的准确性。立体匹配作为计算机视觉领域近二十年来研究较热的问题,每年都有不少新的算法提出。本文首先对近几年新提出的三种典型立体匹配算法进行了介绍,这三种算法分别为自适应权重算法(Adaptfeight)、非局部视差聚合匹配算法(NLCA)和置信传播算法(HBP),然后从匹配速度、匹配精度和鲁棒性三个方面对这三种算法进行比较分析,得到以下结论:(1)NLCA匹配算法不但匹配速度快,而且具有较强的鲁棒性:(2)AdaptWeight算法精度较高,但匹配速度较慢;(3)HBP具有较好的鲁棒性,但速度较慢,匹配精度也有待提高。

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