[發明專利]一種基于外極線距離變換的樹型濾波立體匹配方法

有效

• 申請號: 201610147363.7
• 申請日: 2016-03-15
• 公開（公告）號: CN105761270B
• 公開（公告）日: 2018-11-27
• 發明（設計）人: 張樺;戈豪豪;高申勇;戴國駿;沈方瑤
• 申請（專利權）人: 杭州電子科技大學
• 主分類號: G06T7/593
• 分類號: G06T7/593
• 代理公司: 浙江杭州金通專利事務所有限公司 33100
• 代理人: 王佳健

本發明涉及一種基于外極線距離變換的樹型濾波立體匹配方法。本發明首先讀入兩幅輸入圖像，計算兩幅圖像每個像素點的初始視差矩陣，然后利用顏色分割約束生成顏色分割圖像，再將外極線原理應用到顏色分割圖像中，獲得外極線距離變換圖像，然后利用外極線距離變換圖像和輸入圖像共同構造最小生成樹結構，并計算生成樹每條邊的權值，然后執行樹型濾波算法，獲得初始視差圖像，最后對初始視差圖像進行視差精化。本發明方法將外極線距離引入到代價聚合的過程中，精確度高，計算量小。本發明方法可以應用于無人車導航系統中。

技術領域

本發明涉及立體視覺技術、圖像處理技術和攝影原理，是一種基于外極線距離變換的樹型濾波立體匹配方法。

背景技術

立體匹配是立體視覺中一個十分重要的部分。立體匹配的關鍵就是找出不同圖像中的對應點，獲得二維圖像中的深度信息。凡是在需要三維重建的場景中，都需要首先進行立體匹配。立體匹配在醫療，航空，軍事等多個方面都有重要的應用。立體匹配方法的核心問題是代價聚合。

近年來，許多新式的立體匹配方法被提出。這些方法可以分為在匹配窗口方面的改進和匹配權值的改進。樹型濾波方法就是應用了數據結構的知識，將整幅圖像作為一個圖結構，在圖結構中構造最小生成樹結構，然后按照樹結構的流向進行聚合，這種聚合方法只有周邊的節點參與聚合，但是利用視差傳感技術，將整幅圖像都變成匹配窗口，速度很快，精度也很高。但是這種方法由于采用樹結構，在分配匹配權值的時候，只和相鄰接的節點連接，失去了距離信息，所以在某些特殊區域的匹配權值分配錯誤，影響最終結果。

總的來說，窗口和權值是立體匹配方法的重點，選擇合適的窗口和分配正確的權值，對于匹配結果有著至關重要的影響。

發明內容

本發明針對現有樹結構立體匹配方法權值分配方法的不足，引入外極線距離變換，構造新的樹結構，重新分配權值，彌補原始算法只有單一元素參與權值計算的問題。

本發明主要由以下幾個步驟構成：1、計算輸入圖像初始代價矩陣2、獲取顏色分割圖像3、獲取外極線距離變換圖像4、構造生成樹結構5、樹型濾波6、視差初始及后處理。

本發明方法的具體步驟是：

步驟(1)、計算輸入圖像初始代價矩陣。具體是針對每一個像素點p的每一個視差距離d，通過計算其于對應圖像中的點p'顏色信息的代價值和梯度信息的代價值獲得初始代價C(p,d)，具體公式如下：

C(p,d)＝ρ·C_color(p,d)+(1-ρ)·C_grad(p,d)

其中ρ是一個預定義的參數，用于調節顏色代價和梯度代價的占比。C_color(p,d)和C_grad(p,d)分別是顏色信息的代價值與梯度信息上的代價值。得到對應點在對應視差距離上的代價值后，存入初始代價矩陣。

步驟(2)、獲取顏色分割圖像。本發明方法采用一種新式的圖像分割方法，即在預構建生成樹的過程中，加入一個分割約束，公式如下：

其中，w_e是待處理的邊的權重。表示含p節點的子樹的邊集，表示包含q節點的子樹的邊集合，τ是一個預定義的值，用于平衡每個區域的大小，|T_p|與|T_q|是子樹的大小。將整幅圖像分割成多個子樹結構，然后為每個子樹結構隨機分配一個顏色，即獲得顏色分割圖像。

步驟(3)、獲取外極線距離變換圖像。顏色分割圖像的每一個分割基本符合圖像外極線的分布情況。所以，利用顏色分割圖像可以簡單的獲得外極線距離變換圖像。像素點p的外極線距離D_EDT(p)的計算公式如下：