[發(fā)明專利]一種對光強(qiáng)不敏感的斜面近鄰傳播立體匹配方法

有效

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• 申請日: 2019-01-07
• 公開（公告）號: CN109801324B
• 公開（公告）日: 2020-11-24
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 傅予力;陳維翔;賴凱敏;周玉龍;向友君
• 申請（專利權(quán)）人: 華南理工大學(xué)
• 主分類號: G06T7/593
• 分類號: G06T7/593
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 李斌

1.一種對光強(qiáng)不敏感的斜面近鄰傳播立體匹配方法，其特征在于，所述的方法包括：

特征提取步驟，對左右兩張已校正的待匹配圖像上的每一個像素p，以其為中心取正方形特征窗口P_fw，根據(jù)窗口內(nèi)的像素灰度值范圍P_range和分段數(shù)M得到該窗口的分段區(qū)間大??；對于窗口內(nèi)除像素p外的其他像素，計算它們的灰度值和p的灰度值之差，然后計算灰度值之差與分段區(qū)間大小的比值，把各像素按照掃描順序做計算得到的結(jié)果組成一個整數(shù)數(shù)組，作為像素p的對光照變化不敏感的多維像素特征η^p；

單像素匹配代價計算步驟，對于左圖中的每一個像素p，和其在右圖中的任一可能匹配像素q，像素p和像素q的特征分別為η^p和η^q，計算這兩個特征間的不相似性作為像素p、q的單像素匹配代價；

空間模型建立步驟，定義像素p在視差空間中所處的平面模型f_p，并為左圖中的每一個像素隨機(jī)初始化平面參數(shù)；

匹配步驟，包括初步傳播子步驟和二次傳播子步驟，根據(jù)斜面近鄰傳播算法找到左圖中每個像素p的近似平面，使得與根據(jù)該平面映射到右圖上的像素q的聚合匹配代價盡可能?。?/p>

其中，初次傳播子步驟，對于左圖中的每一個像素p，以其為中心取K×K大小的正方形聚合窗口P_aw，在匹配像素p時認(rèn)為窗口內(nèi)的像素都處于平面f_p上，根據(jù)f_p平面方程把窗口映射到右圖，得到窗口內(nèi)各個像素在右圖上的對應(yīng)像素，計算聚合匹配代價；并以得到更低的聚合匹配代價為條件進(jìn)行近鄰平面參數(shù)傳播；

其中，二次傳播子步驟，利用初次傳播步驟得到的左圖中每個像素的平面模型作為初步信息，對聚合窗口映射方法進(jìn)行調(diào)整：將像素p原本的K×K大小的聚合窗口P_aw等分為9個大小形狀相等、不重疊的正方形小塊，每個塊以其塊內(nèi)中心像素為代表，把小塊的中心像素法向量與p的法向量角度差別大于閾值塊舍棄掉，其他保留下來構(gòu)成新的聚合窗口；窗口映射時，窗口內(nèi)像素根據(jù)各自所處塊的中心像素的平面方程進(jìn)行映射，進(jìn)行斜面近鄰傳播；

視差圖獲取步驟，根據(jù)最終得到的像素平面方程，轉(zhuǎn)化得到左圖對應(yīng)的視差圖，完成匹配目的。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對光強(qiáng)不敏感的斜面近鄰傳播立體匹配方法，其特征在于，所述的特征提取步驟中針對左右兩張圖上的每一個像素p，構(gòu)造其對光照不敏感的匹配特征η^p的過程如下：

a)取定塊內(nèi)像素灰度值分段數(shù)M的大?。?/p>

b)以像素p為中心取D×D大小的特征窗口P_fw，求出窗口內(nèi)像素中的灰度最大值P_max和最小值P_min，則窗口內(nèi)的像素灰度值范圍P_range＝P_max-P_min，然后計算得到每一個分段的區(qū)間大小P_T：

c)對窗口P_fw內(nèi)除中心像素p外的任一像素k，計算它與中心像素的差別：

其中I_k、I_p分別為像素k、p的灰度值，為向下取整符號，將D×D-1個非中心像素得到的diff按掃描順序存入一個整數(shù)數(shù)組作為該像素的提取特征η^p。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種對光強(qiáng)不敏感的斜面近鄰傳播立體匹配方法，其特征在于，所述的單像素匹配代價計算步驟中，

對于左圖像素p，其坐標(biāo)為(p_x,p_y)，像素p在右圖中可能的匹配像素q，其坐標(biāo)為(q_x,q_y)，存在約束關(guān)系：q_y＝p_y，q_x＝p_x-d，d∈0,1,2,…,D_max，其中D_max為最大允許視差，只需要計算像素p與右圖此最大允許視差范圍內(nèi)的像素之間的單像素匹配代價。