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[發明專利]一種基于雙權重聚合的立體匹配方法有效

專利信息
申請號: 201410158102.6 申請日: 2014-04-18
公開(公告)號: CN103971366B 公開(公告)日: 2017-08-11
發明(設計)人: 何凱;朱程濤;姚靜嫻;王曉文 申請(專利權)人: 天津大學
主分類號: G06T7/35 分類號: G06T7/35;G06T17/00;G06T5/00
代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所12201 代理人: 溫國林
地址: 300072*** 國省代碼: 天津;12
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 權重 聚合 立體 匹配 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及計算機立體視覺領域中的立體匹配,尤其涉及一種基于雙權重聚合的立體匹配方法,可用于圖像的三維重建,在醫學圖像、媒體設備等中提供指導。

背景技術

立體匹配是根據同一場景內多幅不同視角的二維圖像,來獲得該場景內各物體的深度信息,該技術是計算機視覺領域的研究熱點,近年來得到廣泛的關注。局部立體匹配方法利用興趣點周圍的局部信息進行相關計算,涉及信息量較少,相應的計算復雜度較低,具有速度快、效率高的優點。

傳統的局部立體匹配方法,一般采用基于窗口聚合的匹配方法獲得初始視差圖,然后對初始視差圖進行優化得到最終視差圖。例如,有的科研人員提出基于固定窗口的匹配方法獲取視差圖,此方法雖然計算簡便,但由于低紋理區域應該采用大尺寸窗口進行匹配,高紋理區域應該采用小尺寸窗口進行匹配,所以采用固定窗口的匹配方法對于不同場景的匹配缺乏自適應性。也有一些科研人員提出自適應權重匹配方法,但由于此方法只涉及到單一的權重,導致匹配效果不理想。上述方法只是對于某一類的圖像匹配效果較為理想,不適用于普通圖像的立體匹配,難以滿足實際應用的需要。

目前,在低紋理及高紋理交替出現的圖像中誤匹配率較高,難以獲得較高的立體匹配精度,這也是眾多科研人員在立體匹配中所面臨的問題。隨著電子科技的發展,立體匹配在軍事、工業、醫療器材、監控系統、視覺導航、人機交互、虛擬現實和無人機等方面都有非常廣泛的應用背景,具有很大的商業價值、使用價值和研究意義。近年來,計算機立體視覺理論的發展為獲得高精度的立體匹配提供了理論依據。

發明內容

本發明提供了一種基于雙權重聚合的立體匹配方法,本發明從改進匹配代價聚合的方式出發獲取初始視差圖,同時在視差優化階段改進視差平滑的策略以此來解決傳統局部立體匹配方法在匹配過程中所出現的誤匹配率較高的問題,詳見下文描述:

一種基于雙權重聚合的立體匹配方法,所述方法包括以下步驟:

獲取參考圖、目標圖中每個參考像素點的亮度匹配代價、梯度匹配代價;

根據每個參考像素點的亮度匹配代價、梯度匹配代價獲取視差空間;

對所述視差空間求取最小值分別得到以左圖為參考圖的左圖初始視差圖、以右圖為參考圖的右圖初始視差圖;

對左右初始視差圖進行一致性校驗,得到一幅精確的左圖視差圖;

對所述視差空間采用雙曲線聯合拋物線方法平滑獲得精度更高的亞像素級別的視差圖。

所述獲取參考圖、目標圖中每個參考像素點的亮度匹配代價、梯度匹配代價的步驟具體為:

選取預處理后的左圖作為參考圖,預處理后的右圖為目標圖;

對參考圖、目標圖分別提取各自RGB三個通道的亮度信息并運用截斷絕對亮度差值方法獲得每個參考像素點的亮度匹配代價,同時對參考圖,目標圖分別提取各自RGB三個通道的水平、豎直方向梯度信息并運用截斷絕對梯度差值方法獲得每個參考像素點的梯度匹配代價。

所述根據每個參考像素點的亮度匹配代價、梯度匹配代價獲取視差空間的步驟具體為:

采用指數函數結合對數函數的方法對每個參考像素點的亮度匹配代價和梯度匹配代價設置相應的亮度聚合權重和梯度聚合權重,然后分別進行權重匹配代價聚合獲得每個參考像素點的總亮度匹配代價和總梯度匹配代價,將總亮度匹配代價和總梯度匹配代價賦以相應的權重組成視差空間。

本發明提供的技術方案的有益效果是:本發明針對傳統局部立體匹配方法的不足,在原有方法上進行改進,首先采用截斷絕對亮度差值(TAD)和截斷絕對梯度差值方法(TAG)分別獲得亮度匹配代價和梯度匹配代價,并類比雙邊濾波特性采用指數函數結合對數函數的方法設置相應的亮度聚合權重和梯度聚合權重,結合最小化視差空間方法以獲得原始視差圖;然后通過對左、右視差圖進行一致性檢測,提取出有效的像素點集,提高視差圖的準確性;最后采用雙曲線聯合拋物線方法平滑視差空間的方法以提高視差圖的精度。本發明與現有技術相比的優點在于:

(1)將兩種不同聚合匹配代價的權重分開來考慮,即TAD匹配代價的聚合權重依賴于亮度信息的差異,TAG匹配代價的聚合權重依賴于梯度信息的差異,這樣的聚合權重設置更能反映不同權重對不同匹配代價的影響,且權重的設置使用RGB三個通道的信息,較使用單一通道信息更為可靠。

(2)在視差優化階段采用新的曲線平滑視差空間的策略,獲得更高精度的視差圖,在低紋理和視差連續區域都能獲得更準確的視差圖,在遮擋區域也取得了比較理想的效果。。

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