基于可信传播的立体匹配算法

资 源 简 介

基于可信传播的立体匹配算法

详 情 说 明

基于可信传播的立体匹配算法是一种通过概率图模型解决双目视觉中对应点匹配问题的方法。该算法的核心思想是利用马尔可夫随机场(MRF)建模像素间的空间约束关系，通过Belief Propagation消息传递机制在图上迭代传播可信度信息。

在具体实现上，算法首先采用绝对差值和(AD)作为基础代价函数计算像素点间的初始匹配代价。为了提高优化效率，使用了加速更新策略的max-product belief propagation方法，这种改进的BP算法通过智能调度消息传递顺序，显著减少了传统BP算法所需的迭代次数。

该方法与Graph Cuts算法相比具有独特的优势：在保持相同MRF参数设置的情况下，Belief Propagation能更好地处理非规则视差变化，且对遮挡区域的处理更加鲁棒。特别值得注意的是，这种基于可信传播的方法能够自然地融合多种约束条件，包括视差平滑约束、唯一性约束等，通过概率框架下的信息传递实现全局最优或近似最优的立体匹配结果。