融合明度特征的V-SAD立体匹配算法

李一能，曾庆化,2,3，张月圆，刘建业,2,3，张逸舟

(1.南京航空航天大学导航研究中心，南京 211106；2.南京航空航天大学先进飞行器导航、控制与健康管理工业和信息化部重点实验室，南京 211106；3. 南京航空航天大学江苏省物联网与控制技术重点实验室，南京 211106)

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双目立体视觉技术是根据仿生学原理仿生人眼感知周围环境中深度信息的方法，实现双目相机对深度信息的测量。该技术在工业测量、目标识别和无人驾驶等领域得到了广泛的应用，特别是在视觉同步定位与建图 (Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)和三维重建领域，双目立体视觉在三维点云获取方面较单目视觉有着天然的优势，硬件成本较低、运算速度快且精度高，因而受到了极大的关注。立体匹配算法的效果决定了视觉系统的精度，也是双目视觉系统的重要组成部分[1-2]。

立体匹配算法分为全局匹配算法、局部匹配算法和半全局匹配算法三种[3]。局部匹配算法运算速度快，能够满足实时性要求，但该算法在匹配图像为弱纹理与纯色图像时匹配精度较低，难以得到该区域的准确深度信息。

针对上述问题，很多学者尝试通过增加灰度以外的特征或者将图像分割算法融合到立体匹配过程中来解决这一问题。邹进贵等[4]提出了一种基于自适应权重绝对值之和(Sum of Absolute Diffe-rences，SAD)与Census融合的匹配算法，通过引入图像的光照亮度特征，并结合Census算法对图像的光照亮度特征进行描述，一定程度上提高了匹配精度。杨艳等[5]提出了一种新的基于……