一种基于图像分割的立体匹配算法

摘要：

基于MRF 的立体匹配算法利用MRF 模型来对匹配取值进行连续性约束。然而，MRF 模型是产生式模型，图像自身特征难以得到准确描述。本文提出了一种基于图像分割的立体匹配算法SGC。SGC 算法预先对图像进行分割，基于图像分割信息建立立体匹配的MRF 模型，从而连续性（平滑）约束可以保留视差图中分割的边缘信息；并针对图像的深度连续性约束，定义了一个反映图像自身特征的新能量函数，应用于图割算法，提高了视差计算精度。实验结果表明，与以往算法相比，SGC 算法更准确反应了图像中深度信息，避免了平滑约束所引入的误差，有效提高了视差计算精度。

关键词： Markov Random Field ( MRF ) Graph Cut Algorithm Stereo Match ImageSegmentation disparity map

作者: 颜轲 万国伟 李思昆

作者单位: 国防科学技术大学计算机学院，湖南长沙 410073

会议类型: 国内会议

会议名称: 湖南省第三届研究生创新论坛——信息与控制工程的新理论和新技术分论坛

会议地点: 长沙

会议语种:中文

页码: 460

在线出版日期: 2010-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）