《表1 椒盐噪声下，四种匹配算法的平均误匹配率（%）》

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《基于改进Census变换的抗噪立体匹配算法》

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为了验证本文提出的匹配代价融合算法的有效性以及噪声鲁棒性，将本文算法分别与CT，MCT和ADCensus三种匹配代价算法进行了对比实验。具体实验流程为：1）对四组标准测试图分别加入2%，5%，10%，15%的椒盐噪声和标准差为2，4，6，8的高斯噪声；2）分别利用四种匹配代价算法来计算不同噪声水平下的初始匹配代价值；3）对得到的四种初始匹配代价值分别采用引导图滤波技术进行代价聚合；4）利用WTA算法计算初始视差图，并分析初始视差图在非遮挡区域的平均误匹配率。表1和表2分别记录了四种算法在椒盐噪声和高斯噪声下的平均误匹配率。