《表1 不同局部立体匹配算法效果》

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《双目视觉的立体匹配算法研究进展》

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局部立体匹配算法通过滑动窗口，利用像素周围的局部信息对处于同一极线约束的所有点计算匹配代价，从而找出同名点，相对于全局立体匹配算法，该匹配算法具有计算复杂度低，时间效率高的优点，但由于未充分考虑图像的全局信息而导致其很难区分无、弱纹理区域的不同像素点，且对深度不连续区域存在鲁棒性差的缺点。因此，研究者通过组合不同相似性度量方法及选用不同代价聚合方法以提高匹配精度。由表1可知，局部算法的平均误匹配率为7.01%；Kitagawa等[8]提出的算法在Middlebury数据集中误匹配率为4.94%，匹配效果最好。该算法改善了传统局部算法选择的匹配窗口和聚合滤波窗口对不同区域适应性差的缺点，利用自适应窗口的引导滤波法进行代价聚合，为边缘区域像素点选择较小尺寸窗口，为无纹理区域选择较大尺寸窗口，相比于传统引导滤波方法，提高了匹配精度。