【摘 要】
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视差估计的准确程度直接影响到整个系统的性能,为解决遮挡暴露引起的视差图中物体边缘出现较大面积的空洞问题,对半像素灰度差与Census变换得到初始视差图进行边缘区域修复,
【机 构】
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北方民族大学信息与通信技术研究所,哈尔滨工业大学机器人技术与系统国家重点实验室,北方民族大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(项目号61162005,61163002);国家民委中青年英才培养计划(2016GQR10);机器人技术与系统国家重点实验室开放研究课题(SKLRS-2013-MS-05);宁夏自然科学基金(NZ16086);北方民族大学重点科研(2015KJ03)的资助
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视差估计的准确程度直接影响到整个系统的性能,为解决遮挡暴露引起的视差图中物体边缘出现较大面积的空洞问题,对半像素灰度差与Census变换得到初始视差图进行边缘区域修复,以此提高内点所占的比例,从而影响迭代计算的次数;然后基于RANSAC计算超像素视差平面。采用Middlebury提供的测试图,对固定窗口半径和动态规划中惩罚代价的最佳选取范围进行实验测试,结果表明经过边缘修复可以得到相对完整的物体轮廓视差图,并且适当增大Census的权重将有助于检测到细长的目标对象。
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