[發明專利]基于圖像分割和可信度的視差圖像校正方法

有效

• 申請號: 201410468302.1
• 申請日: 2014-09-15
• 公開（公告）號: CN104200453B
• 公開（公告）日: 2017-01-25
• 發明（設計）人: 鄭喆坤;焦李成;雷昊臻;馬文萍;馬晶晶;侯彪
• 申請（專利權）人: 西安電子科技大學
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50;G06T7/00
• 代理公司: 陜西電子工業專利中心61205
• 代理人: 田文英,王品華

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，更進一步涉及視頻處理技術領域中的一種基于圖像分割和可信度的視差圖像校正方法。本發明能夠有效的解決圖像之間遮擋效應所引起的錯誤匹配，提高估計生成的視差圖像精度，用于3DTV和深度圖像繪制相關領域。

背景技術

在信息化數字時代，普通2D視頻已經在某些方面不能滿足人類日常生活和工作的需要，3D視頻技術已成為目前科技發展的重要領域。其中，2D轉3D技術可以將傳統的平面視頻轉換為立體視頻，該方法成本低且適用性強，但由于視頻本身深度信息有限，得出的立體視頻效果并不能滿足實際需要。

目前，獲取深度信息的方法很多，其中利用立體匹配生成視差圖像是目前最具發展潛力的研究課題之一。立體匹配是基于不同角度下拍攝同一場景得到的兩張圖片，尋找其對應點，并根據對應點之間存在的內在關系來得到圖像視差值。圖像視差值可以提供空間線索用于精確產生不同視點、不同物體的深度信息。然而，由于不同視點圖像之間存在的遮擋效應，導致立體匹配過程中產生錯誤的圖像視差值，影響了最終獲得的視差圖像的精度，難以提供高精度的深度信息。因此，如何解決視差圖像中遮擋效應所產生的不利影響，提高獲得視差值的精度成為一項重要的研究課題。

西南交通大學擁有的專利技術“一種快速自適應支持權值雙目視覺立體匹配方法”(申請號：201310268903.3，授權公布號：103325120A)中公開了一種快速自適應支持權值雙目視覺立體匹配方法。該方法的具體步驟是，第一，讀取已有待匹配雙目圖像對；第一，計算匹配代價；第一，加權聚合匹配代價；第二，計算初始視差；第三，對初始視差進行校正，得到最終視差矩陣；第四，生成視差圖。雖然該立體匹配方法通過對初始視差進行校正成功的改善了立體匹配的效果，提高了視差的精度，但是，該校正方法仍然存在的不足之處是，該方法在對初始視差進行校正時，沒有考慮錯誤視差值對于校正的不利影響，僅考慮圖像的顏色差異性和空間距離因素，導致最終校正結果精度不高。

Wei?Wang，Caiming?Zhang，Xia?Hu?and?Weitao?Li在其發表的論文“Occlusion-aided?Weights?for?Local?Stereo?Matching”(“International?Journal?of?Pattern?Recognition?and?Artificial?Intelligence”No.3?Vol.262012)中提出了一種局部立體匹配校正方法。該方法首先利用Rank變化估計初始視差值，其次采用左右一致性檢測來檢測錯誤的視差值，最后基于圖像顏色，空間距離和檢測的錯誤視差值來進行視差校正。該校正方法存在的不足之處是，該方法采用的左右一致性檢測不能完全的反應出視差圖像中錯誤視差的情況，影響最終校正后獲得的視差圖像精度。

發明內容

本發明的目的在于克服上述現有技術的不足，在傳統的立體匹配方法的基礎上提出一種基于圖像分割和可信度的視差圖像校正方法，成功解決了由于遮擋效應所引起的錯誤匹配而導致獲得的視差圖像精度不高的問題。該方法既保留了傳統立體匹配方法計算復雜度低，魯棒性強的特點，同時提高了視差圖像的精度，獲得具有清晰邊緣、內部平滑，高精度的視差圖像。

本發明實現上述目的的思路是：首先，輸入左、右視點圖像，分別進行均值漂移，得到左、右視點圖像的分割圖像。其次，采用自適應權值立體匹配方法，對左、右視點圖像估計初始視差值，得到初始視差圖像。然后，利用初始視差圖像和匹配代價，檢測初始視差圖像中初始視差值的可信度。最后，利用獲得的初始視差圖像的可信度對初始視差圖像進行校正來獲取最終視差圖像。

本發明的具體步驟如下：

(1)輸入圖像：

輸入立體匹配測試圖像庫中的左、右視點圖像；

(2)圖像分割：

對輸入的左、右視點圖像，分別進行均值漂移，得到左、右視點圖像的分割圖像；

(3)估計初始視差：

以左視點圖像為參考圖像，以右視點圖像為匹配圖像，采用自適應權值立體匹配方法，得到初始視差圖像；

(4)檢測可信度：

(4a)以右視點圖像為參考圖像，以左視點圖像為匹配圖像，采用自適應權值立體匹配方法，得到比較視差圖像；

(4b)按照下式，對初始視差圖像進行檢測，得到初始視差圖像的檢測數值：