第２６卷第４期２０２３年７月成都工业学院学报ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＣＨＥＮＧＤＵＴＥＣＨＮＯＬＯＧＩＣＡＬＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹＶｏｌ．２６，Ｎｏ．３Ｊｕｌ．，２０２３ＤＯＩ：１０．１３５４２／ｊ．ｃｎｋｉ．５１－１７４７／ｔｎ．２０２３．０４．０１１收稿日期：２０２２－０９－２３基金项目：湖南省自然科学基金资助项目（２０２０ＪＪ５２１８）；湖南省教育厅项目（１９Ａ２００）；湖南省三维重建与智能应用技术工程研究中心项目（２０１９－４３０６０２－７３－０３－００６０４９）第一作者简介：刘子濠（１９９７—），男，在读硕士研究生，研究方向：立体视觉。通信作者简介：曾毅（１９９８—），男，在读硕士研究生，研究方向：深度学习，电子邮箱：２７５９５４１２４１＠ｑｑ．ｃｏｍ。结合超像素分割和多尺度的快速半全局立体匹配算法刘子濠ａ，ｂ，郭龙源ａ，ｂ，王琼ａ，ｂ，赵业涛ａ，ｂ，唐峰ａ，ｂ，曾毅ａ，ｂ（湖南理工学院ａ.信息科学与工程学院；ｂ.机器视觉与人工智能研究中心，湖南岳阳４１４００６）摘要：半全局立体匹配算法采用最大视差范围进行搜索，有较大冗余。为提高算法的效率，提出一种结合超像素分割和多尺度的快速半全局立体匹配算法。首先获得原图１／４大小的视差图；其次，结合原图像超像素分割结果，计算每个分割块的平均视差，并在平均视差基础上设置上下阈值，作为该分割区域所有点的视差搜索范围。这样，既减少了视差搜索范围，也保证了搜索结果的精度；同时，为降低原始视差图误匹配率，在计算弱纹理区域的聚合值时，叠加了下采样层对应区域的聚合值。弱纹理区域是根据超像素分割区域的灰度直方图确定的；最后，在已缩小的搜索范围内，根据代价最小原则获得最终的视差。实验结果表明：该方法在保证视差精度的前提下，计算复杂度大幅降低，计算时间缩短为原来的１／４。关键词：多尺度；超像素分割；立体匹配；视差搜索范围中图分类号：ＴＰ３９１．４１文献标志码：Ａ文章编号：２０９５－５３８３（２０２３）０４－００５３－０７ＡＦａｓｔＳｅｍｉ⁃ｇｌｏｂａｌＳｔｅｒｅｏＭａｔｃｈｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍＣｏｍｂｉｎｉｎｇＳｕｐｅｒｐｉｘｅｌＳｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎａｎｄＭｕｌｔｉｓｃａｌｅＬＩＵＺｉｈａｏａ，ｂ，ＧＵＯＬｏｎｇｙｕａｎａ，ｂ，ＷＡＮＧＱｉｏｎｇａ，ｂ，ＺＨＡＯＹｅｔａｏａ，ｂ，ＴＡＮＧＦｅｎｇａ，ｂ，ＺＥＮＧＹｉａ，ｂ（ａ.Ｓｃｈｏｏ...
