[發明專利]視差圖的獲取方法、裝置、計算機設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201910911950.2
• 申請日: 2019-09-25
• 公開（公告）號: CN110866535B
• 公開（公告）日: 2022-07-29
• 發明（設計）人: 王鵬
• 申請（專利權）人: 北京邁格威科技有限公司
• 主分類號: G06V10/74
• 分類號: G06V10/74;G06K9/62
• 代理公司: 北京華進京聯知識產權代理有限公司 11606
• 代理人: 朱五云

本發明涉及一種視差圖的獲取方法、裝置、計算機設備和存儲介質。該方法通過采用融合多種類型的匹配代價函數計算輸入圖像中各像素點的匹配代價值，得到第一匹配代價，再對第一匹配代價進行匹配代價聚合，得到第二匹配代價，接著采用SGM算法或GSM算法，對輸入圖像中的邊緣像素點在第二匹配代價中對應的匹配代價值進行優化，得到第三匹配代價，然后根據第三匹配代價確定出所有像素點的目標匹配代價值，并根據目標匹配代價值對應的視差值得到輸入圖像的視差圖。上述視差圖的獲取方法，可以提高輸入圖像中非邊緣像素點區域的視差一致性，以及輸入圖像中邊緣像素點的匹配代價計算的準確性。

技術領域

本申請涉及計算機視覺技術領域，尤其涉及一種視差圖的獲取方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

背景技術

隨著立體匹配技術的發展，雙攝智能手機得到了普及應用，而手機用戶對拍照，或預覽背景虛化效果的需求也越來越強烈，那么如何能夠通過優化立體匹配算法獲取到質量極佳的視差圖，成為了目前雙攝智能手機應用中亟待解決的技術問題。

目前，立體匹配算法主要分為局部立體匹配(Local Stereo Matching，LSM)，半全局立體匹配(Semi-Global Matching，SGM)和全局立體匹配(Global Stereo Matching，GSM)三類。LSM算法復雜度最低，但是輸出視差圖質量較差，GSM算法的視差圖質量最好，但是復雜度也最高，SGM算法雖然在性能上相對于GSM算法有所改善，但是算法質量卻有所降低。

所以，上述通過立體匹配算法獲取視差圖的方法，存在不能同時提高視差圖的質量和降低立體匹配算法的復雜度的問題。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠有效同時提高視差圖的質量和降低立體匹配算法的復雜度的視差圖的獲取方法、裝置、計算機設備和存儲介質。

第一方面，一種視差圖的獲取方法，所述方法包括：

采用融合匹配代價函數計算輸入圖像中各像素點的匹配代價值，得到輸入圖像的第一匹配代價；融合匹配代價函數為至少兩種類型的匹配代價函數融合得到的函數；

對第一匹配代價進行匹配代價聚合，得到輸入圖像的第二匹配代價；

采用SGM算法或GSM算法，對輸入圖像中的邊緣像素點在第二匹配代價中對應的匹配代價值進行優化，得到輸入圖像的第三匹配代價；

根據第三匹配代價確定出輸入圖像中所有像素點的目標匹配代價值，并根據目標匹配代價值對應的視差值得到輸入圖像的視差圖。

在其中一個實施例中，融合匹配代價函數為梯度的灰度相關AD匹配代價函數和左右采樣BT匹配代價函數融合得到的函數。

在其中一個實施例中，采用SGM算法或GSM算法，對第二匹配代價中的邊緣匹配代價值進行優化，得到輸入圖像的第三匹配代價，包括：

采用預設的定位算子，確定出輸入圖像中的邊緣像素點的坐標；

根據邊緣像素點的坐標，得到第二匹配代價中的邊緣匹配代價值；

采用SGM算法或GSM算法，對邊緣匹配代價值進行優化處理，得到輸入圖像的第三匹配代價。

在其中一個實施例中，采用預設的定位算子，確定出輸入圖像中的邊緣像素點的坐標，包括：

將Canny算子、水平方向的梯度算子和垂直方向的梯度算子進行加權求和，得到定位算子；

采用定位算子，確定出輸入圖像中的邊緣像素點的坐標。

在其中一個實施例中，對第一匹配代價進行匹配代價聚合，得到輸入圖像的第二匹配代價，包括：

根據輸入圖像的每個像素點的坐標、以及預設半徑，確定每個像素點對應的固定窗口；