基于多尺度权重引导滤波的视差精炼算法制造技术
Parallax refining algorithm based on multi scale weight guided filtering
The invention relates to a parallax guide filter multi-scale weight based on the refined algorithm, which comprises the following steps: the reference image can be recorded as IR_0 reference image zeroth scale layer, multi scale weight guide filter based on the decomposition of the reference image obtained by IR_n Nmax+1 under different scales, with refined disparity map D0 2
【技术实现步骤摘要】
基于多尺度权重引导滤波的视差精炼算法
本专利技术涉及计算机立体视觉领域中的立体匹配，涉及一种视差精炼算法，可用于图像的三维重建，在医学图像、媒体设备等中提供指导。
技术介绍
立体视觉技术旨在模拟人类视觉系统，使用计算机帮助人类完成各种复杂的工作。立体匹配技术是立体视觉技术的核心。对于立体匹配技术的研究，能够大大增强计算机或机器人对环境的感知与认识能力，使得机器人能够更好的适应环境、更加智能，从而能够更好的为人类服务。立体匹配技术主要分为四大步骤，分别是匹配代价的计算、匹配代价的聚合、视差的计算、视差的精炼。其中视差的精炼是影响立体匹配精度的关键步骤之一。现阶段常用的视差精炼算法是基于权重引导滤波算法，通过使用引导滤波的方式对待精炼的视差图进行保边缘滤波后再进行中值滤波。上述方法只利用了单一尺度的图像信息而未考虑到图像在不同尺度空间的差异，且使用的引导滤波在保边缘的效果上存在一定的缺陷。因此，基于权重引导滤波的视差精炼方法获得的精度有限。对于匹配精度要求较高的应用场合，除了采用匹配性能良好的立体匹配算法外还需要采用高精度的视差精炼算法。近年来，图像滤波理论的发展为获...
【技术保护点】
一种基于多尺度权重引导滤波的视差精炼算法，包括下列步骤：(1)将参考图像IR_0记为第0尺度层下的参考图像，然后对IR_0进行基于权重引导滤波式的多尺度分解，得到Nmax+1个不同尺度层下的参考图像IR_n，其中n为尺度层编号且n∈{0,1,2,…,Nmax}，同时对待精炼的视差图D0进行2
【技术特征摘要】
1.一种基于多尺度权重引导滤波的视差精炼算法，包括下列步骤：(1)将参考图像IR_0记为第0尺度层下的参考图像，然后对IR_0进行基于权重引导滤波式的多尺度分解，得到Nmax+1个不同尺度层下的参考图像IR_n，其中n为尺度层编号且n∈{0,1,2,…,Nmax}，同时对待精炼的视差图D0进行2n倍率的下采样，得到不同采样率下的视差图Dn；(2)将第n尺度层参考图像IR_n...
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