基于mean-shift全局立體匹配方法

　　針對(duì)圖像全局立體匹配精度高、計(jì)算量大的問(wèn)題，提出基于mean shift圖像分割的全局立體匹配方法。首先，通過(guò)mean shift算法對(duì)圖像進(jìn)行分割，獲取圖像同質(zhì)區(qū)域數(shù)量和區(qū)域的標(biāo)號(hào)。在計(jì)算匹配代價(jià)時(shí)，根據(jù)像素所屬的分割區(qū)域，對(duì)像素進(jìn)行篩選，從而提高匹配代價(jià)計(jì)算速度；其次，在代價(jià)聚合前，將mean shift算法獲取的同質(zhì)區(qū)域數(shù)K值賦值給K means聚類算法，對(duì)像素再次聚類，提高立體匹配精度和速度；最后通過(guò)TRWS置信傳播解決能量最小化問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)表明，該算法明顯提高了匹配的準(zhǔn)確性和速度，與單純的全局匹配算法相比，具有更大的優(yōu)勢(shì)。
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