【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种基于自适应特征窗口的立体视觉匹配方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一:构建特征选择训练库采集标准立体视觉图像库中的图像对,将图像对中的左图分割为若干子图像块,组成标准图像训练库;采集实际应用场景相关图像库中的图像对,将图像对中的左图分割为若干子图像块,组成实际应用图像训练库;对采样得到的标准图像训练库和实际应用训练库,基于Sobel算子计算梯度图像,并对横向梯度x方向和纵向梯度y方向分别施加不同的权重,所得梯度图像构成特征选择训练库,并表示为:{X(i)},i=1,2,…,n,其中,X(i)表示第i个子图像块,n表示子图像块的数量,即训练样本的数目;步骤二:构建特征选择训练库的最终训练集分别采用尺度为3、6、9、12、15的Census特征,对步骤一中采样所得的子图像块进行立体匹配代价计算,再应用分割树方法对所得的立体匹配代价进行聚合,对匹配代价聚合结果采用留取胜者的方法进行最终的匹配视差选择;根据实际视差结果,对不同尺度下计算得到的视差结果统计其准确度,然后选择准确度最高的尺度作为对应子图像块梯度图对应的标识,表示为:{yj},j=1,2,…,5其中,y1=3,y2=6,y3= ...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员:吕娜,罗靖,尹涛,李腾飞,
申请(专利权)人:西安交通大学,
类型:发明
国别省市:陕西;61
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