模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2007, Vol. 20 Issue (1): 64-68    DOI:
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基于网络最小割的分层立体视觉匹配方法*
王哲,常发亮
山东大学 控制科学与工程学院 济南 250061
TwoLevel Stereo Matching Algorithm Based on the Graph Cuts of Network
WANG Zhe, CHANG FaLiang
School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan 250061

全文: PDF (1142 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 立体匹配是计算机视觉领域中的一个难点问题.为了得到准确的高密度的视差图,本文提出一种基于网络最小割的分层匹配方法.该方法综合运用区域灰度相关法和最小割全局最优搜索策略.首先对原图像对进行两层金字塔分解,在低分辨率的图像中运用网络最小割方法求得全局最优匹配.然后在低分辨率的图像中匹配的像素对的约束下,在原图像对中采用区域灰度相关法进行匹配,得到高密度视差图.这样既缩小匹配时的搜索空间,又保证匹配的可靠性.实验表明,该方法是有效可行的.
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王哲
常发亮
关键词 立体匹配视差最小割区域相关    
Abstract:The stereo matching is a problem in the computer vision. In order to obtain the precise dense disparity map, a twolevel matching algorithm based on the graph cuts of network is proposed. The algorithm synthesizes the advantages of the areabased process algorithm and the graph cuts global algorithm. Firstly, the twolevel pyramid data structure for the original image pair is gotten and the global optimization matching in the lower resolution image pair is obtained by using the graph cuts method. Then under the constraint of the acquired disparity map, the areabased stereo matching algorithm is employed to get the dense disparity map of the original image pair. The algorithm not only reduces the search range of matching, but also ensures the validity of matching. The experimental results show the algorithm is efficient and feasible.
Key wordsStereo Matching    Disparity    Graph Cuts    AreaRelated   
收稿日期: 2005-12-19     
ZTFLH: TP391.4  
基金资助:山东省自然科学基金重点资助项目(No.Z2005G03)
作者简介: 王哲,女,1982年生,硕士研究生,主要研究方向为计算机视觉、模式识别.Email:sduwangzhe@126.com.常发亮,男,1965年生,教授,主要研究方向为计算机视觉、物流控制与调度、智能交通等.
引用本文:   
王哲,常发亮. 基于网络最小割的分层立体视觉匹配方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2007, 20(1): 64-68. WANG Zhe, CHANG FaLiang. TwoLevel Stereo Matching Algorithm Based on the Graph Cuts of Network. , 2007, 20(1): 64-68.
链接本文:  
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