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立体匹配中的Rank变换原理

2023-05-16

立体匹配分为代价计算、代价聚合、视差计算、视差优化这几个主要步骤，其中的重点、难点是前两步。之前一直搞不懂Rank变换是怎样能通过变换降低噪声对匹配结果的影响？

Rank变换是一种基于数理统计的非参量变换方法，主要思想是在一个Rank矩形变换窗口内，将每个像素点的灰度值与中心像素点的灰度值进行比较，像素灰度值大于中心点灰度值置为0，小于中心点灰度值则置为1，统计出1的个数，并且将该值作为中心像素点Rank变换后的值。图像中所有的像素点都进行变换后，转换成一个整数的矩阵，成为Rank图像。

算法图解：

简单来讲思路就是将像素值从0-255范围缩小到0-5范围，从一对一映射变换到一对多映射，使得像素值在一定范围内变换的情况下，rank变换不会发生变化。如果将rank变换后的结果作为代价计算的基元的话，会提高其降噪性。

这是自己对Rank变换的理解，所以记录在了这里，如果有错误还请大家指出来~

最近正在尝试用c++来编写这个算法，如果成功的话会发在下一篇文章里，加油！

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