[发明专利]一种用于运动模糊和光照变化图像的立体匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及计算机视觉和图像处理技术领域，特别涉及实际图像采集中 运动模糊和左右视角光照变化的立体匹配。

背景技术

自从计算机视觉领域出现以来立体视觉就被广泛的进行研究，因为它有 很多重要的应用，如三维场景重建，机器导航，三维电视等。立体视觉就是 通过两个配置比较靠近的摄像机(立体摄像机)来获取场景的左右视角图像， 利用极线几何(epipolar geometry)的相关方法来实现水平对齐，即左右视 对应点处于同一水平线上，然后通过匹配算法来得到准确的对应点坐标关系。

关于立体匹配的研究一直没有中断过，每年都有大量的文章被发表和大 量的方法被提出。Scharstein和Szeliski(参考文献1：D.Scharstein，R. Szeliski，and R.Zabih.A taxonomy and evaluation of dense two-frame stereo correspondence algorithms.International Journal of Computer Vision，2002.) 于2002年把目前的匹配算法分为两类：局部优化算法和全局优化算法。局部 算法依靠领域像素的值来确定当前像素的视差，其中隐含的包含了平滑假设： 在局部区域像素的视差应当相差不大，从而使得到的视差图相对平滑。Yoon 和Kweon(参考文献2：K.-J.Yoon and I.S.Kweon.Adaptive support-weight approach for correspondence search.IEEE Trans.On Pattern Analysis and Machine Intelligence，2006.)提出了基于颜色相似与几何相近的自适应支撑 权算法来减轻匹配模糊，虽然他们的算法精度远高于其他局部算法，但所需 的计算量也很大。全局算法则很明确的提出了平滑假设并对这个假设进行建 模，把匹配问题转化为一个能量最小化框架。Sun(参考文献3：J.Sun，Y.Li， S.B.Kang，and H.-Y Shum.Symmetric stereo matching for occlusion handling， IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition，pages 399-406， 2005.)基于可见性约束提出了对称立体模型去同时解决匹配与遮挡问题。另 外，在相似颜色块与视差空间中的非重叠平面相一致的假设上，基于颜色块 的方法取得了很好的效果。

然而目前的大多数立体匹配算法都集中处理一些公共的测试数据集，而 这些数据都是在相对理想的条件下采集得到，故忽略了一些实际拍摄情况的 影响，其中比较突出的是运动模糊和左右视角光照变化。利用现有的立体匹 配算法处理带有运动模糊和光照变化的图像都不能得到很理想的结果。一方 面，运动模糊使运动区域面积增大，在匹配过程中就会出现不合理的视差值， 一般需要先进行运动恢复然后再进行匹配；另一方面，目前的算法都假定左 右视图像在相同光照条件下采集得到，因而对光照变化的情况效果很差。

发明内容

本发明的方法不需要运动恢复，只需检测模糊区域后就可以匹配得到其 精确的视差值，并把模糊检测与匹配融合到一个框架中同时进行处理；本发 明的方法还能解决现有技术中存在的左右视角光照变化问题。

本发明的目的就是提供一种立体匹配方法，从而处理实际图像采集过程 中出现的运动模糊与光照变化情况。与现有的匹配算法比较，不仅应用范围 有很大扩展，而且提高了匹配精度。

为实现上述目的，本发明提供一种产生精确视差图的图像匹配方法，该 方法包括下列步骤：

采集左、右视角图像，并对其进行标定，使得所述左、右视角图像中的 对应点在同一水平线上；

标记上述左、右视角图像中的模糊区域；

计算所述模糊区域alpha通道值；

提取左、右视角图像的规则化差分图像特征；

基于所述模糊区域alpha通道值和规则化差分图像特征建立最大后验概 率模型；

采用所述最大后验概率模型求解受运动模糊影响的区域和视差图；

基于受运动模糊影像的区域采用基于颜色块的对称立体匹配算法精确求 解视差图。