[發明專利]基于視差信息的自適應權重聚合的立體匹配方法

有效

• 申請號: 201710575162.1
• 申請日: 2017-07-14
• 公開（公告）號: CN107564044B
• 公開（公告）日: 2020-08-14
• 發明（設計）人: 朱程濤;李鏘;滕建輔
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06T7/30
• 分類號: G06T7/30;G06T7/593
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 程毓英

本發明涉及一種基于視差信息的自適應權重聚合的立體匹配算法，包括：設定左圖像作為參考圖像I_R、右圖像為目標圖像I_T；采用截斷亮度聯合截斷梯度的初始匹配代價計算方法計算得到參考圖像的初始匹配代價p_R，并根據基于窗口聚合的立體匹配算法對p_R進行聚合匹配，得到參考圖像初始視差圖D_{ori_R}；計算自適應聚合權重平滑參數；得到聚合權重W_{(i,j)→(x,y)}；將聚合權重W_{(i,j)→(x,y)}與初始匹配代價p_R相乘后進行聚合，對聚合得到的結果采用WTA策略獲取參考圖像視差圖；設定右圖像作為參考圖像I_R、左圖像為目標圖像I_T，重復步驟(2)、(3)、(4)、(5)，對得到的兩幅視差圖采用常規的視差精煉方法后即可得到精煉后的參考圖像視差圖。

技術領域

本發明涉及計算機立體視覺領域中的立體匹配，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

立體匹配技術是計算機視覺領域內的研究熱點之一，該技術通過精確的相機標定、像素匹配后可以得到較為準確的深度和位置等數值信息，這使得機器人的精密控制、三維模型重建等工作可以更好的完成。立體匹配的精度直接影響到場景三維重建效果以及深度計算的精度。

目前的立體匹配算法主要分為局部立體匹配算法以及全局立體匹配算法，全局算法主要是通過構建數據項與平滑項用以組成全局的能量函數，并對能量函數進行優化求解，使其達到最小化，從而得出場景的視差信息，在定義能量函數方面，不同的算法采用不同的匹配信息和不同的先驗假設來描述能量函數中的不同部分，通過這些假設把大量的特征聯系起來，聯合求解以消除歧義。相較于全局算法，局部算法通常只需要構建數據項作為能量函數的唯一組成成分，最小化能量函數后得到相應的初始匹配結果，并通過后續的優化過程以提高匹配的精度。傳統的基于權重聚合的局部立體匹配算法依據圖像的亮度差異信息進行立體匹配的計算。由于該算法的聚合權重只依據圖像亮度差異信息，忽略了視差差異信息對于聚合的影響，因此得到的匹配精度有限。此外，該算法需要對不同特性的圖像設置不同的聚合權重平滑參數值，缺乏一定的自適應性。

立體匹配應用于眾多科技領域，有著廣泛的應用前景。近年來，計算機視覺理論的發展為獲得高精度的立體匹配效果提供了理論基礎。

發明內容

本發明針對上述問題提出一種基于視差信息的自適應權重聚合的立體匹配算法，利用參考圖像每個像素點與待匹配中心像素點間的亮度差異信息以及初始匹配得到的視差差異信息構建新的聚合權重，同時將視差差異信息單獨用于構建具有自適應性的聚合權重平滑參數，本發明的技術方案如下：

一種基于視差信息的自適應權重聚合的立體匹配方法，包括下列步驟：

(1)設定左圖像作為參考圖像I_R、右圖像為目標圖像I_T；

(2)采用截斷亮度聯合截斷梯度的初始匹配代價計算方法計算得到參考圖像的初始匹配代價p_R，并根據基于窗口聚合的立體匹配算法對p_R進行聚合匹配，得到參考圖像初始視差圖D_{ori_R}；

(3)設參考圖像的中心像素點為(x,y)，參考圖像中任意像素點為(i,j)，根據公式計算像素點(k1，y)與像素點(k1-1，y)之間的自適應聚合權重平滑參數值β_{(k1，y)→(k1-1，y)}，其中k1為橫向坐標變量且k1∈[min(i，x)+1，max(i，x)]，β₀為常數，根據公式

計算像素點(x，k2)與像素點(x，k2-1)之間的自適應聚合權重平滑參數值β_{(x，k2)→(x，k2-1)}，其中k2為縱向坐標變量且k2∈[min(j，y)+1，max(j，y)]；