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公开(公告)号：CN107341823A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710415745.8
申请日：2017-06-06
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/33
CPC classification number: G06T7/337 , G06T2207/10012
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的最小分支立体匹配方法，能够有效解决弱纹理区域、不连续区域、遮挡区域的误匹配问题，提高立体匹配精度。最小分支结构首次利用梯度信息构建有向图聚合匹配代价，构建最小分支后图像被分割成若干区域，图像被分割成区域的过程不需要设置任何参数，不仅分割过程自然，而且可以有效地区分图像中的纹理区域，提高了立体匹配准确性。基于特征融合的初始匹配代价计算改善了弱纹理区域和不连续区域的误匹配问题，基于四个方向寻找未遮挡点的左右一致性检测，有效改善了遮挡区域的误匹配问题，进一步提高了立体匹配的准确性。
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公开(公告)号：CN107341823B
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201710415745.8
申请日：2017-06-06
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种基于特征融合的最小分支立体匹配方法，能够有效解决弱纹理区域、不连续区域、遮挡区域的误匹配问题，提高立体匹配精度。最小分支结构首次利用梯度信息构建有向图聚合匹配代价，构建最小分支后图像被分割成若干区域，图像被分割成区域的过程不需要设置任何参数，不仅分割过程自然，而且可以有效地区分图像中的纹理区域，提高了立体匹配准确性。基于特征融合的初始匹配代价计算改善了弱纹理区域和不连续区域的误匹配问题，基于四个方向寻找未遮挡点的左右一致性检测，有效改善了遮挡区域的误匹配问题，进一步提高了立体匹配的准确性。
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公开(公告)号：CN107341822A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710416336.X
申请日：2017-06-06
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/32
Abstract: 本发明公开了一种基于最小分支代价聚合的立体匹配方法。所述的最小分支构建于有向图，有向图的方向是由图像像素点的梯度信息决定的。在最小分支构建完成后，输入图像被分割成很多碎片，碎片的大小和强度信息能够有效的区分图像的强弱纹理区域，再根据碎片的大小和相似性将最可能处于同一视差下的碎片连接在一起，最后在所建立的完整最小分支结构上执行代价聚合步骤。基于最小分支的代价聚合方法保留了更多的图像自然信息，使得代价聚合结果更加准确，从而有效的提高了立体匹配的精度。
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公开(公告)号：CN107341822B
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201710416336.X
申请日：2017-06-06
Applicant: 东北大学
IPC: G06T7/32
Abstract: 本发明公开了一种基于最小分支代价聚合的立体匹配方法。所述的最小分支构建于有向图，有向图的方向是由图像像素点的梯度信息决定的。在最小分支构建完成后，输入图像被分割成很多碎片，碎片的大小和强度信息能够有效的区分图像的强弱纹理区域，再根据碎片的大小和相似性将最可能处于同一视差下的碎片连接在一起，最后在所建立的完整最小分支结构上执行代价聚合步骤。基于最小分支的代价聚合方法保留了更多的图像自然信息，使得代价聚合结果更加准确，从而有效的提高了立体匹配的精度。
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