[發明專利]一種超高分辨率雙目圖像的高速立體匹配算法

有效

• 申請號: 201811079109.3
• 申請日: 2018-09-17
• 公開（公告）號: CN110910438B
• 公開（公告）日: 2022-03-22
• 發明（設計）人: 華春生;隨心
• 申請（專利權）人: 中國科學院沈陽自動化研究所
• 主分類號: G06T7/593
• 分類號: G06T7/593
• 代理公司: 沈陽科苑專利商標代理有限公司 21002
• 代理人: 李巨智

本發明涉及一種超高分辨率雙目圖像的高速立體匹配算法，對雙目攝像機的左右圖像進行下采樣，通過匹配，獲取視差范圍，并設定閾值；對每幅圖片進行編碼，計算匹配代價；根據NLCA構建最小生成樹的方法，進行匹配代價的聚合；通過選取匹配代價最小的點所對應的視差值來確定視差，并根據不同層數對應的閾值保留視差。本發明通過對物體距離的遠近來決定提供匹配左右圖像的尺寸，對于近處的物體，視差大，占用的像素點多，會消耗很多的匹配時間，所以我們采用較小尺寸的圖像進行匹配，相反對于遠處的物體我們使用大尺寸圖像進行匹配，以保證遠處的物體的匹配精度。

技術領域

本發明涉及雙目立體視覺領域，具體地說是一種超高分辨率雙目圖像的高速立體匹配算法。

背景技術

立體匹配是通過查找不同視角拍攝的兩幅或者多幅同一場景不同圖像間的匹配像素點，通過獲得匹配的像素點之間的視差值，來獲取深度值，并解算出物體的三維信息。立體匹配在三維重建，機器人導航和虛擬現實等領域都有著廣泛的應用。

立體匹配算法主要是通過建立一個能量代價函數，通過此能量代價函數最小化來估計像素點視差值。立體匹配算法的實質就是一個最優化求解問題，通過建立合理的能量函數，增加一些約束，采用最優化理論的方法進行方程求解，最終得到左右幅圖片的相對應的匹配點，進而獲取該點得視差值。立體匹配一般包括四個步驟，匹配代價計算，代價聚合，視差計算，視差精化。匹配代價計算一般是通過計算左右圖像灰度圖像，來獲得每一個點得匹配代價值，具體算法包括AD、SAD、census等算法。代價計算后會獲得匹配代價的代價圖。代價圖的數量就是視差的搜索范圍。代價聚合階段其是就是一個濾波的階段，對每一個匹配代價圖進行濾波，目前比較流行的CSCA、NLCA等算法都可以得到很好的效果。在計算視差階段，對于圖想象中某一個像素點，根據得到的匹配代價圖，尋找該點匹配代價做小的一個點。最后一個步驟視差精化階段是對得到的視差進行優化的過程，主要包括：左右一致性檢測、區域投票等算法，在實際應用中很少用到此步驟。

綜上所述，立體匹配重要過程還是匹配代價計算和代價聚合階段。然而大部分立體匹配只考慮全尺寸整張圖的匹配，這樣在超高分辨率的時候會浪費很長的時間。

發明內容

針對現有技術的不足，本發明提供一種超高分辨率雙目圖像的高速立體匹配算法，解決了對于近處的物體，在圖片上占用的像素點多，視差大，完全計算會花費很大的時間的技術問題。

本發明為實現上述目的所采用的技術方案是：

一種超高分辨率雙目圖像的高速立體匹配算法，包括以下步驟：

步驟1：對雙目攝像機的左右圖像進行下采樣，在尺寸最小圖片上進行匹配，獲取整個圖片的視差范圍，并根據下采樣的次數和視差范圍為每一層設定閾值；

步驟2：通過census變換來對每幅圖片進行編碼，根據遠近不同進行不同尺度的匹配代價的計算；

步驟3：根據NLCA構建最小生成樹的方法，進行匹配代價的聚合，得到濾波后的匹配代價矩陣；

步驟4：通過選取匹配代價最小的點所對應的視差值來確定視差，并根據不同層數對應的閾值保留視差。

所述對每幅圖片進行編碼過程包括：

在圖中選取一點，以該點為中心劃出n*n的矩形，矩形中除中心點以外的每個點都與中心點進行比較，灰度值小于中心點即記為1，灰度大于中心點的則記為0，以所得長度為(n*n-1)大小的census序列來表示中心點的像素值。

所述匹配代價的計算過程為：

通過對比左右圖的漢明距離來計算每一個點的匹配代價：