| 特征融合的双目立体匹配算法加速研究与实现CSCD |
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| 引用本文： | 范亚博,王国祥,陈海军,冯威.特征融合的双目立体匹配算法加速研究与实现CSCD[J].导航定位于授时,2022(6):133-140. |
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| 作者姓名： | 范亚博 王国祥 陈海军 冯威 |
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| 作者单位： | 西南交通大学地球科学与环境工程学院，成都 611756；;中铁二院工程集团有限责任公司，成都 610031 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（42171429）；四川省科技计划资助项目(2020GZYZF0010) |
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| 摘 要： | 随着图像分辨率和场景信息获取实时性需求的提高,业界对双目立体匹配算法的效率提出了更高的要求。针对该问题,提出了将SAD与Census变换特征融合的结果作为初始匹配代价,利用SGM算法进行代价聚合,采用赢家通吃策略计算视差,通过左右一致性检验检测出遮挡点并填充,使用中值滤波剔除异常值,最终获取优化后的视差图。采用统一计算设备架构(CUDA)对算法实现并行计算,针对立体匹配比较耗时的问题,该算法最大化地利用共享内存、寄存器内存以及CUDA流,实现了不同核函数之间的并行,大大提升了执行效率。结果表明,该算法在Middlebury立体匹配平台上,平均误匹配率下降了8.05%;在NVIDIA GeForce GTX 1650平台上运行450×375分辨率的图像,比原始SGM算法快687倍,运行高分辨率图像时依然能够实现实时显示性能。
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| 关 键 词： | 立体匹配 SAD Census变换 CUDA加速 并行计算 |
Research and Implementation Accelerating of Binocular Stereo
Matching Algorithm Based on Feature Fusion |
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| FAN Ya-bo,WANG Guo-xiang,CHEN Hai-jun,FENG Wei.Research and Implementation Accelerating of Binocular Stereo
Matching Algorithm Based on Feature Fusion[J].Navigation Positioning & Timing,2022(6):133-140. |
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| Authors: | FAN Ya-bo WANG Guo-xiang CHEN Hai-jun FENG Wei |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Stereo matching SAD Census transform CUDA acceleration Parallel computing |
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