В связи с проблемой высокой вычислительной нагрузки и большого количества ошибок сопоставления в алгоритме стереосопоставления PatchMatchStereo при реализации наклонной плоскости, вызванной использованием случайной функции для генерации параметров плоскости, предложен алгоритм стереосопоставления, основанный на локальном ограничении согласованности. Сначала путем разреженного сопоставления пикселей изображения получаются опорные точки с высокой уверенностью параллакса; затем с помощью триангуляции определяется треугольная плоскость для каждого пикселя изображения, рассчитываются параметры плоскости и назначаются точкам внутри этой плоскости; далее через итеративное распространение для каждого пикселя подбираются более точные параметры плоскости, формируя модель локальной согласованности в параллельном окне; в конце по параметрам плоскости вычисляется значение параллакса и выполняется его оптимизация путем постобработки. Алгоритм протестирован на стандартном наборе данных третьей версии платформы оценки Middlebury, результаты показывают, что средний уровень ошибок после обработки снизился на 4,39% по сравнению с алгоритмом PMS, при этом максимальное снижение ошибок для одного изображения составило 15,42%. Алгоритм обеспечивает снижение ошибок и одновременно повышает эффективность обработки изображений, демонстрируя заметные преимущества по сравнению с другими алгоритмами.

триангуляция;параллельное окно;итеративное распространение;обработка изображений;локальная согласованность