摘 要： 為了提高立體匹配算法的精確度，提出了一種結(jié)合圖割與Mean Shift圖像分割的立體匹配算法。首先用Mean Shift算法對參考圖像進(jìn)行圖像分割，得到分割后的標(biāo)記圖，然后將分割信息結(jié)合到圖割算法的能量函數(shù)中，最后用改進(jìn)的能量函數(shù)和圖割算法得出致密的視差圖。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的算法具有更高的精確度和更好的邊緣特征。
關(guān)鍵詞： 立體匹配；圖割；Mean Shift；視差
立體匹配是計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)研究熱點(diǎn)，是立體視覺中最關(guān)鍵的步驟之一。目前常見的立體匹配算法分為局部算法和全局算法。局部算法從局部（如以像素為中心的窗口）得出視差，這類算法運(yùn)算量小，但精確度不高。全局算法將能量最小化思想引入到立體匹配中，首先定義一個(gè)能量評價(jià)函數(shù)，然后通過全局優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)能量最小化，進(jìn)而確定最終的匹配結(jié)果。這類算法精確度較高，但運(yùn)算量大。ROY和COX首次將圖割方法引入到立體匹配算法中[1]，用圖割法實(shí)現(xiàn)能量最小；BOYKOV Y等提出了?琢-?茁交換和?琢擴(kuò)張兩種有效的基于圖割的算法[2]，通過多次對以兩種標(biāo)記建立的圖求最小割，達(dá)到了求全局最小能量的目的，而且簡化了算法復(fù)雜度，提高了運(yùn)算速度；KOLMOGOROV改進(jìn)了網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造方法[3]，提出了基于二值變量的圖的構(gòu)造，考慮了多種情況的鄰接邊，提高了算法速度，并達(dá)到了很好的精確度。由于圖割算法具有處理組合優(yōu)化問題的良好性能，使視差圖的質(zhì)量得到了明顯的提高[4]。BLEYER等提出基于圖像分割的立體匹配算法框架[5]，圖像分割充分利用彩色圖像的顏色信息將圖像分割成不同區(qū)域，有效地克服了視差圖邊界模糊問題，較好地處理了大的低紋理區(qū)域。
本文將圖割算法與Mean Shift圖像分割算法相結(jié)合，并應(yīng)用到立體匹配中，得到了一種效果良好的立體匹配算法。首先用Mean Shift算法對圖像進(jìn)行分割，然后將分割信息加入到能量函數(shù)中，再根據(jù)能量函數(shù)構(gòu)建圖，最后用擴(kuò)張算法迭代地求出最小割。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法結(jié)合了兩種算法的優(yōu)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了更高的匹配精確度。
本文提出了一種基于圖割與Mean Shift圖像分割算法的立體匹配算法，在圖割算法的基礎(chǔ)上構(gòu)造了新的能量函數(shù)，融入經(jīng)Mean Shift圖像分割后的信息，根據(jù)新的能量函數(shù)構(gòu)建基于二值變量的圖，用α擴(kuò)張算法迭代地求出最終視差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法有效提高了算法的精確度，且視差圖的邊緣特征更好。
參考文獻(xiàn)
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