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采用邊緣匹配和區(qū)域相關(guān)相結(jié)合的辦法，用Gauss-Laplace算子首先對(duì)圖像進(jìn)行運(yùn)算，提取圖像的邊緣像素，并根據(jù)一定約束條件匹配邊緣像素，再將圖像對(duì)視作對(duì)稱，以相關(guān)值互為最大來確定其余點(diǎn)的匹配關(guān)系。用該方法處理經(jīng)過良好校正的圖像對(duì)，在VC++環(huán)境下可實(shí)現(xiàn)濃密視差圖的快速提取。
In this paper, we integrate feature-based image matching method with feature-based one. Zero-crossing edge points are first extracted from image pairs with the Gauss-Laplace operator caculating. They are matched according some constraint conditions. Then, being looked as symmetries, image pairs’ other point to point correspondences are searched from two directions by pixel neighbor area correlation values. Applying this approach, we have designed Visual C++ programs for rectified image pairs and extracted their condense disparity map not only fast but also efficiently.
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