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基于改进Census变换和异常值剔除的抗噪立体匹配算法
基于改进Census变换和异常值剔除的抗噪立体匹配算法
摘要：
立体匹配是三维视觉重建和深度信息获取的关键技术之一，但在实际应用中常常受到噪声和异常值的干扰。本文提出一种基于改进Census变换和异常值剔除的抗噪立体匹配算法，旨在提高立体匹配的准确性和鲁棒性。
引言：
立体匹配是计算机视觉领域中的重要研究方向，它通过分析多个视角下的图像，计算场景中各点的深度信息，实现三维视觉重建和深度感知。然而，立体匹配过程中常常受到噪声和异常值的影响，导致匹配结果不准确。因此，提高立体匹配的准确性和鲁棒性成为一项重要的研究任务。
方法：
1.改进Census变换：
Census变换是一种常用的立体匹配算法，通过比较左右图像窗口中像素值的大小关系，将窗口内像素转换为二进制编码，用于描述像素之间的视差关系。然而，在存在噪声和异常值的情况下，传统的Census变换容易受到干扰，导致匹配错误。为了改进Census变换的准确性，本文提出了一种自适应权重的Census变换方法。该方法通过考虑窗口内像素值的相似度，为每个像素赋予不同的权重，从而降低噪声和异常值对匹配结果的影响。
2.异常值剔除：
噪声和异常值是立体匹配中常见的问题，它们会导致匹配错误或视差估计不准确。为了剔除异常值，本文提出了一种基于角点检测和局部一致性的异常值剔除方法。首先，对左右图像进行角点检测，以获得图像中重要的特征点。然后，利用这些特征点进行局部一致性检测，判断是否存在异常值。最后，通过剔除异常值，提高匹配结果的准确性。
实验与结果：
本文在多个立体视觉数据集上进行了实验，对比了本文提出的算法与传统的立体匹配算法。实验结果表明，本文提出的算法在抗噪性能和匹配准确性方面明显优于传统算法。改进的Census变换和异常值剔除技术有效地降低了噪声和异常值对立体匹配的影响，提高了匹配结果的稳定性和准确性。
结论：
本文提出了一种基于改进Census变换和异常值剔除的抗噪立体匹配算法，该算法能够有效地提高立体匹配的准确性和鲁棒性。实验证明，改进的Census变换和异常值剔除技术对于降低噪声和异常值的影响，提高匹配结果的稳定性和准确性起到了重要作用。本文的研究为立体匹配算法的进一步改进和优化提供了一定的参考。
关键词：立体匹配、Census变换、异常值剔除、抗噪性