[發明專利]基于自適應支持權重匹配算法的兩步視差改良方法及系統

有效

• 申請號: 201610031103.3
• 申請日: 2016-01-18
• 公開（公告）號: CN105631887B
• 公開（公告）日: 2019-10-25
• 發明（設計）人: 周祖德;劉佳宜;劉泉;譚躍剛;張帆
• 申請（專利權）人: 武漢理工大學
• 主分類號: G06T7/50
• 分類號: G06T7/50
• 代理公司: 湖北武漢永嘉專利代理有限公司 42102
• 代理人: 許美紅

本發明公開了一種基于自適應支持權重匹配算法的兩步視差改良方法及系統，其中方法包括以下步驟：S1、對左右原圖進行自適應支持權重匹配算法求取原始視差圖；S2、對求取的原始視差圖進行左右一致性檢測，對檢測到的不一致像素點的視差值采用變交叉域投票法和固定窗口投票法進行初始修正；S3、將修正后的視差圖中存在的誤匹配區域分為非正常區域和錯誤邊緣區域，并分別進行二次修正。本發明可克服自適應支持權重算法在精度上的不足，提升匹配精度。

技術領域

本發明涉及計算機視覺領域，尤其是涉及計算機視覺中立體匹配的視差改良算法。

背景技術

計算機視覺旨在通過攝像頭來模擬人眼對目標進行跟蹤、測量與識別，其在智能交通、裂紋檢測、三維重建等眾多領域均有廣泛應用。雙目視覺是計算機視覺的一個重要分支，雙目視覺旨在通過左右兩個攝像頭分別獲取到的左右兩幅圖像，計算兩幅圖像中物體的視差得到物體的三維信息。在還原物體三維信息的過程中，立體匹配是最重要也是最核心的一步，立體匹配的精度與提取到的三維坐標有最直接的關系，因此提升立體匹配算法的精度顯得非常重要。

傳統的立體匹配算法，按照匹配區域的不同，通常可以分為兩個大類：全局匹配算法和局部匹配算法。全局匹配算法利用圖像的全局約束信息建立代價函數，通過多次迭代以至全局代價函數最小來獲得最優的匹配結果，因此全局匹配算法具有計算代價高，匹配時間長等問題。局部匹配算法只對相關點及其相鄰像素點的相關信息進行約束，因此相比較于全局匹配算法，局部匹配算法的匹配效率高，但是在精度上有所欠缺。立體匹配算法通常有以下步驟：1、代價計算；2、代價聚合；3、視差計算；4、視差改良。近年來，自適應支持權重局部匹配算法在匹配精度上可以達到與全局算法相匹配的程度，并且具有更高的匹配效率，主要是因為自適應支持權重算法在代價計算和代價聚合步驟中，同時利用了相鄰像素點的顏色信息和距離信息，因此達到了比較高的匹配精度。但是從視差改良的角度提升自適應支持權重匹配算法的匹配精度的算法很少。

發明內容

本發明的目的在于，提供一種可克服自適應支持權重算法在精度上的不足，提升匹配精度的基于自適應支持權重匹配算法的兩步視差改良方法及系統。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：

提供一種基于自適應支持權重匹配算法的兩步視差改良方法，包括以下步驟：

S1、對左右原圖進行自適應支持權重匹配算法求取原始視差圖；

S2、對求取的原始視差圖進行左右一致性檢測，對檢測到的不一致像素點的視差值采用變交叉域投票法和固定窗口投票法進行初始修正；

S3、將修正后的視差圖中存在的誤匹配區域分為非正常區域和錯誤邊緣區域，并分別進行二次修正；

其中非正常區域定義為：視差圖中的存在某一區域P，對原始圖像中相同的區域P內的每一個像素點q₁求其變交叉域原始圖像中區域P內所有像素點的變交叉域組成區域記為M，在視差圖中有相同的區域M，如果區域中存在像素點的視差值不等于區域P內像素點的視差值并且服從(其中d(p)表示像素點p的視差值)，則該區域P定義為非正常區域；對該非正常區域的視差值采用與步驟S2相同的方法進行修正；

錯誤邊緣區域定義為：視差圖中物體的邊緣像素與原圖物體邊緣像素之間的誤匹配區域；錯誤邊緣區域內的像素點的視差值通過視差繼承算法來修正。

本發明所述的方法中，步驟S1中，在自適應支持權重匹配算法的參數選擇上，在截斷絕對差值T＝40以及窗口大小N＝35的條件下，γ_c和γ_p的參數分別選取為9和26時，對middlebury測試集tsukuba,venus,teddy,cones進行測試，其平均錯誤率最小，值為7.71％。

本發明所述的方法中，步驟S2具體包括以下步驟：