一种改进的基于平面先验的多视图密集匹配算法

王延; 张勇; 周雪飞; 陈小杜; 邢占春

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一种改进的基于平面先验的多视图密集匹配算法

更新时间：2026-08-07

- 一种改进的基于平面先验的多视图密集匹配算法
- Vol. 24, Issue 4, Pages: 122-125(2026)
- 作者机构：
  
  1. 中国电科网络通信研究院(中国电子科技集团公司第五十四研究所)
  2. 梧州学院电子与信息工程学院
  3. 武汉航天远景科技股份有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TP391.41
- Published：2026
- 稿件说明：
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王延, 张勇, 周雪飞, et al. 一种改进的基于平面先验的多视图密集匹配算法[J]. 2026, 24(4): 122-125.
DOI：

王延, 张勇, 周雪飞, et al. 一种改进的基于平面先验的多视图密集匹配算法[J]. 2026, 24(4): 122-125. DOI：

摘要

针对ACMP算法在构建平面先验模型的过程中容易将非平面区域假设为平面区域导致的区域模型精度下降问题，提出了改进的基于平面先验的多视图密集匹配算法。首先利用Canny算子检测输入影像边缘并利用检测结果剔除非弱纹理区域，然后利用剔除了非弱纹理区域的影像构建弱纹理区域平面先验模型，执行基于平面先验的ACMP算法，并在后续深度图融合采样过程中利用模型对弱纹理区域和非弱纹理区域进行区别采样，大幅度降低平面区域点云密度的同时，保留非平面区域点云的更多细节。实验证明，平面区域的点云数量减少了约43.1%，非平面区域点云数量增加了约65.5%。与现有方法相比，改进的算法可以丰富非弱纹理区域的模型细节，提高建模区域的点云完整性。

Abstract

关键词

Keywords

references

徐青山.基于块匹配和深度学习的多视图立体视觉方法研究[D].华中科技大学,2021(03).

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