《表2 不同方法在Middlebury数据集上的错误率》

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《结合CNN与分割约束的立体匹配算法》

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在Middlebury数据集上比较本文方法与近几年其他立体匹配方法，结果见表2，评价标准同表1.几个对比方法中，IGF[10]、ADSM[11]、MPSV[12]方法都在立体匹配过程中融入分割线索.其中IGF、ADSM是基于局部匹配的成本聚集方法.前者是在匹配得到视差结果后，在后续优化过程中通过结合图像分割图过滤噪声.ADSM则是在计算视差匹配成本时结合图像分割结果进行计算.MPSV方法是通过结合图像分割结果先求取鲁棒的稀疏匹配结果，再结合分割结果填补得到最后的稠密匹配结果.TSGO方法[17]与本文方法同属能量优化方法，TSGO在能量优化过程中结合成本聚集方法应对遮挡区域错值问题.