[發明專利]雙目視覺立體匹配方法

無效

• 申請號: 201310378696.7
• 申請日: 2013-08-27
• 公開（公告）號: CN103440653A
• 公開（公告）日: 2013-12-11
• 發明（設計）人: 屈玉福;姜吉祥;姜楠;楊民
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

所屬技術領域

本發明涉及一種雙目視覺數字圖像的處理方法，特別是雙目視覺立體匹配方法。

背景技術

立體匹配是由二維圖像信息獲得三維物體信息的主要技術手段，在三維場景重構、自動駕駛、虛擬現實等許多雙目視覺應用中，立體匹配一直是一個極具挑戰性的核心問題。立體匹配一般假設匹配像素之間具有相似的亮度或者顏色信息，并基于這些信息進行視差估計。然而，實際應用場景中由于左右視圖存在輻射變化導致這種假設并不成立。光照變化和攝像機的曝光時間變化是影響立體匹配主要的輻射變化因素，大多數立體匹配方法面臨這些變化時其表現都會明顯下降。調試好的立體匹配方法只能在輸入圖像輻射不變的條件下使用，否則會產生很大的匹配誤差。

目前立體匹配方法主要分為局部匹配方法和全局匹配方法兩種。局部匹配方法通過固定尺寸窗口進行代價聚集，運算速度快，但在低紋理和深度不連續區域匹配效果差；全局匹配方法雖然能夠通過構建復雜的能量函數模型得到高精度的匹配結果，但計算速度慢，并且對計算機的內存需求較大。此外，上述兩種方法大都沒有考慮左右視圖輻射變化這一因素，其理想的匹配效果獲取的前提條件是參與匹配的左右視圖是在同一條件下得到的，即左右視圖的輻射變化一致。然而，雙目視覺在實際應用中經常會面臨光照變化或者攝像機曝光時間變化等輻射因素帶來的挑戰，上述兩種立體匹配方法的性能往往會隨著輻射變化的增強而急劇下降，導致雙目視覺無法正常使用。

發明內容

本發明的技術解決問題：為了解決現有立體匹配方法對左右視圖的光照變化或曝光時間變化敏感、匹配精度低、運算速度慢等缺點，本發明提供一種雙目視覺立體匹配方法，用于在左右視圖輻射變化較大、圖像成像質量較差的情況下采用。該方法不僅匹配速度快、對左右視圖輻射變化魯棒，而且可以獲得較好的匹配精度和抗噪聲能力。

本發明的技術方案是：雙目視覺立體匹配方法，其特征在于：首先對視圖組中待匹配點進行基于稠密特征描述方法的視差先驗估計，而后使用漢明間距方法計算視圖組中候選匹配點之間的匹配代價，然后使用基于自適應窗口代價聚集方法求取候選匹配點的代價聚集值，然后再使用基于最大后驗概率模型的視差估計方法計算視圖組中每個像素點的視差值，最后對立體匹配結果進行求精處理。

上述的基于稠密特征描述方法的視差先驗估計實現步驟：首先對視圖組中的左右視圖進行Canny邊緣檢測和固定步長網格抽樣，得到一組抽樣待匹配點。而后對左右視圖分別進行Census變換和DAISY特征描述，并基于特征描述對得到的抽樣待匹配點進行特征匹配，獲得一組魯棒匹配點的視差。最后根據這些魯棒點的視差對視差空間進行三角化，得到待匹配點的視差先驗估計值。

上述的自適應窗口代價聚集方法實現步驟：首先設置初始代價聚集窗口的尺寸，而后求取聚集窗口內像素的灰度均值，然后根據灰度均值計算聚集窗口內每個像素點的二值權重，最后根據權重設計自適應代價聚集函數，并求取候選匹配點之間的代價聚集值。

上述的基于最大后驗概率模型的視差估計方法實現步驟：首先將視差的求解表示為求解最大條件概率的形式，而后將條件概率分解為先驗概率與釋然概率之積，并建立各自的函數模型，然后根據求解的條件概率函數模型構建視差能量函數，最后通過最小化能量函數求解視圖組中每個像素點的視差值。

本發明主要有兩大創新：(1)為提高匹配效率并實現對輻射變化魯棒，本發明將DAISY和Census變換結合計算一組魯棒匹配點的視差，通過對視差空間三角化為剩余待匹配點的視差估計提供先驗信息；(2)為同時在深度不連續區域和低紋理區域獲得正確的視差估計，本發明提出一種簡單高效的基于Census變換的自適應窗口代價聚集方法。

本發明與現有技術相比的優點在于：本發明可以有效抑制左右視圖光照不同或曝光時間不同對立體匹配的影響，獲得了較高的立體匹配精度，算法快速、穩定、可靠。

附圖說明

圖1為本發明的流程圖；

圖2為視圖組1中的左視圖；

圖3為視圖組1中的右視圖1；

圖4為視圖組1中的右視圖2；

圖5為視圖組1的理想立體匹配結果；

圖6為現有技術中的視圖組1中的左視圖與右視圖1立體匹配結果；

圖7為現有技術中的視圖組1中的左視圖與右視圖2立體匹配結果；

圖8為本發明中的視圖組1中的左視圖Canny邊緣檢測結果；

圖9為本發明中的視圖組1中的左視圖Census變換結果；

圖10為本發明中的視圖組1中的魯棒匹配點檢測結果；