[發(fā)明專利]基于三攝像采集的自由立體匹配方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710907903.1
• 申請日: 2017-09-29
• 公開（公告）號: CN107610070B
• 公開（公告）日: 2020-12-01
• 發(fā)明（設計）人: 劉睿;陳鵬;張新林;嚴柯;于訊博;吳磊;王華春
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市佳創(chuàng)視訊技術股份有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/50;G06T7/55
• 代理公司: 深圳新創(chuàng)友知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44223
• 代理人: 江耀純

1.一種基于三攝像采集的自由立體匹配方法，其特征在于包括如下步驟：

由左、中間和右攝像機分別采集左視圖、中間視圖和右視圖；

通過左側(cè)視點、中間視點、右側(cè)視點三視點匹配計算深度信息；

由左視圖和右視圖合成第一虛擬中間視圖并尋找第一虛擬中間視圖的視差錯誤以優(yōu)化深度圖像；

根據(jù)優(yōu)化后的深度圖標記彩色圖像中有噪聲的像素以優(yōu)化彩色圖像；

根據(jù)優(yōu)化后的圖像生成密集視點；

所述根據(jù)優(yōu)化后的深度圖標記彩色圖像中有噪聲的像素以優(yōu)化彩色圖像包括：

根據(jù)左視圖、右視圖和優(yōu)化后的深度圖合成第二虛擬中間視圖；

將第二虛擬中間視圖與中間視圖進行比較以在左視圖、右視圖和中間視圖三幅彩色圖像中標記有噪聲的像素；

重新計算被標記有噪聲的像素的強度以增強彩色圖像的邊緣。

2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述由左視圖和右視圖合成第一虛擬中間視圖并尋找第一虛擬中間視圖的視差錯誤以優(yōu)化深度圖像包括：

根據(jù)左視圖和右視圖合成第一虛擬中間視圖；

將第一虛擬中間視圖與中間視圖進行比較以標記第一虛擬中間視圖的視差錯誤；

重新計算視差被標記為錯誤的像素的深度值。

3.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于通過如下公式計算視差被標記為錯誤的像素的深度值：

其中，N_p表示在中間視圖中p周圍的候選區(qū)域，參考點q的深度被判定為正確值，是歸一化項，g(x)是零均值正態(tài)分布概率密度函數(shù)，||p-q||是Manhattan距離，1{·}是指示函數(shù)，similar是相似性條件，所述相似性條件包括：

相鄰視圖之間的像素相似性：

min(|I_m(p)-I_l(p_l,q)|,|I_m(p)-I_r(p_r,q)|)＜match_threshold

其中p_l,q是p以q的深度在左視圖中對應的像素，p_r,q是p以q的深度在右視圖中對應的像素；p與p_l,q的相似性和p與p_r,q的相似性小于match_threshold，即點p至少有一個匹配點；

同一視圖中的相鄰點的相似性：

點p和q之間的相似性小于blur_threshold，如下式：

|I_m(p)-I_m(q)|＜blur_threshold。

4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于通過如下公式計算被標記有噪聲的像素的強度：

其中是歸一化項，g(x)是零均值正態(tài)分布概率密度函數(shù)；在相似性條件|D(p)-D(q)|＜depth_threshold中，點p和q之間的深度值小于depth_threshold；N_p表示在中間視圖中p周圍的候選區(qū)域；||p-q||是Manhattan距離；1{·}是指示函數(shù)。

5.如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于：所述第一虛擬中間視圖的合成采用逆映射，根據(jù)視點的坐標和視差映射到左視圖和右視圖中，來自不同視點的像素通過距離加權(quán)融合為第一虛擬中間視圖中的像素。

6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述三視點匹配包括：中間視圖對左視圖進行雙目匹配，中間視圖對右視圖進行雙目匹配，獲得兩個代價空間，選取具有最小代價值的標簽作為視差值。

7.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述密集視點的視點數(shù)為六個以上。

8.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于：所述有噪聲的像素包括前景和背景之間具有混合色的像素。

9.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其存儲有與計算設備結(jié)合使用的計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行以實現(xiàn)權(quán)利要求1-8任一項所述方法。