三种测度融合的加权引导滤波匹配算法

针对立体匹配算法中,census变换在弱纹理区域具有较好效果,但忽略了图像的灰度信息,造成在重复纹理区域匹配效果不理想,提出了一种改进的census变换。在初始匹配代价阶段,设计了一种在census变换的基础上融合互信息和梯度信息的相似性测度算法。在代价聚合阶段,采用自适应权重引导滤波聚合策略。最后,通过视差计算、视差优化得到最终的视差图。在VS2015软件平台上对Middlebury网站上提供的标准测试图进行实验,实验结果表明,所提算法能够得到较为准确的视差图,平均误匹配率为5.29%,可以满足三维重构的需要。