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对于计算机视觉中常用的双目立体匹配算法，不容易同时获得高精度和高匹配速度。提出了一种改进的基于最小生成树（MST）代价聚集的双目立体匹配算法。首先，通过降低树的高度可以提高并行算法的性能。然后，提出了一种改进的根到叶（L2R）成本聚合算法。将立体匹配技术与并行计算技术相结合，可以在算法级实现同步并行计算。实验结果表明，改进算法对双目立体视觉具有较高的匹配精度和匹配速度。
引用：张健、张燕、王聪、于惠龙、崔琴。基于MST代价聚合的双目立体匹配算法[J]。数学生物科学与工程，2021，18（4）：3215-3226。doi:10.3934/mbe.2021160
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摘要
对于计算机视觉中常用的双目立体匹配算法，不容易同时获得高精度和高匹配速度。提出了一种改进的基于最小生成树（MST）代价聚集的双目立体匹配算法。首先，通过降低树的高度可以提高并行算法的性能。然后，提出了一种改进的根到叶（L2R）成本聚合算法。将立体匹配技术与并行计算技术相结合，可以在算法级实现同步并行计算。实验结果表明，改进算法对双目立体视觉具有较高的匹配精度和匹配速度。
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