计算机应用 ›› 2012, Vol. 32 ›› Issue (12): 3373-3376.DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.03373

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基于色彩相似度的自适应立体匹配

李洪1,李大海1,王琼华1,2,陈盈锋1,张充1   

  1. 1. 四川大学 电子信息学院，成都 610064
    2. 四川大学 视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室，成都 610065
  • 收稿日期:2012-06-28 修回日期:2012-08-14 发布日期:2012-12-29 出版日期:2012-12-01
  • 通讯作者: 李大海
  • 作者简介:李洪（1984-），男，四川内江人，硕士研究生，主要研究方向:三维立体显示、三维测量；〓李大海（1968-），男，贵州松桃人，教授，博士，主要研究方向：光学信息处理、波前传感、三维立体显示、三维测量。

Adaptive stereo matching based on color similarity

LI Hong1,LI Da-hai1,WANG Qiong-hua1,2,CHENG Ying-feng1,ZHANG Chong1   

  1. 1. School of Electronics and Information Engineering, Sichuan University, Chengdu Sichuan 610064, China
    2. Key Laboratory of Fundamental Synthetic Vision Graphics and Image for National Defense, Sichuan University, Chengdu Sichuan 610065, China
  • Received:2012-06-28 Revised:2012-08-14 Online:2012-12-29 Published:2012-12-01
  • Contact: LI Da-hai

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摘要： 提出了一种结合权值矩阵和相似性系数矩阵构造的区域匹配方法。该方法首先运用色彩相似性和距离临近性对窗内的每一点相对于待匹配点的自适应权值进行分配，得到一个权值矩阵，为了提高在视差不连续区域的匹配精度，使用了边界点矩阵来降低相对应点的权值。然后在RGB色彩空间中根据待匹配点和对应点的匹配窗内的每一点的颜色绝对差值和来自适应分配相似性系数矩阵。最后利用上述方法对Middlebury网站上提供的四幅立体图像对Tsukuba、Venus、Teddy和Cones进行了实验，总体正确率分别达到了91.82%、96.19%、76.6%和86.9%。

关键词: 立体匹配, 权值矩阵, 边界点, 相似性系数, 视差图

Abstract: A kind of area matching method that combined weights matrix with similarity coefficient matrix was proposed in this article. The article was organized as follows: first of all, the method got the weights matrix by using color similarity and distance proximity, and the value of the matrix was corrected with an edge matrix for improving correction of the edge pixels. Then a similarity coefficient matrix was adaptively obtained according to each point pairs sum of absolute difference in matching window between left image and right image. Finally, the method was investigated by matching four stereo images (Tsukuba, Venus, Teddy, and Cones) with ground truth provided in Middlebury stereo database and the rate of overall accuracy reaches 91.82%,96.19%,76.6%,86.9%，respectively.

Key words: stereo matching, weights matrix, edge pixel, similarity coefficient, parallax image

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