[发明专利]一种基于全局和局部算法的计算机双目视觉匹配方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理、计算机视觉、计算方法、数学、数值方法 领域，尤其是计算机视觉的双目图像匹配方法。

背景技术

目前，立体视觉匹配问题的研究已经取得了很大的进展。特别 是基于全局优化的匹配算法，已经成为了解决匹配问题的主要方法， 得到了广泛的运用。其能得到如此关注的原因是因为匹配问题可以很 好地被建模为一个马尔可夫随机场(MRF)或条件随机场(CRF)的 优化问题。这类问题在许多学科中都有设计，由此产生的很多算法都 可以运用到匹配问题的解决当中来，比如图割法(Graph Cuts)(1、 Y.Boykov，O.Veksler，and R.Zabih，“Fast approximate energy minimization via graph cuts”，IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence，2001，23(11)：pp.1222-1239.博依科夫，范克斯 勒，扎比，“使用图割算法的快速能量最小化估计”，美国电气电子工 程师学会模式识别与智能机器学报，2001，23(11)：页1222-1239 2、 V.Kolmogorov and R.Zabih，“What energy functions can be minimized via graph cuts？”，European Conf.on Computer Vision，2002，pp.65-81. 科尔莫格洛夫，扎比，“图割算法可以最小化什么形式的能量函数？” 欧洲计算机视觉会议，2002，页65-81)，置信度扩散法(Belief Propagation)(1、P.Felzenszwalb and D.Huttenlocher，“Efficient belief propagation for early vision”，Int.J.of Computer Vision，2006，70(1)，pp. 41-54.费尔赞茨沃，赫顿洛契，“底层视觉中的高效置信度扩散算法”， 计算机视觉国际期刊，2006，70(1)，页41-54 2、J.Sun，Y.Li，S.Kang， and H.Y.Shum，“Symmetric stereo matching for occlusion handling”，In Proc.IEEE Computer Vision and Pattern Recognition，2005，2，pp. 399-406.孙，李，康，舒姆，“使用对称匹配的遮挡剔除算法”，美国 电气电子工程师学会计算机视觉与模式识别会议，2005，2，页399 -406)，二次多项式伪二值优化法(Quadratic Pseudo Boolean Optimization)(1、O.J.Woodford，P.H.S.Torr，I.D.Reid and A.W. Fitzgibbon，“Global stereo reconstruction under second order smoothness priors”，IEEE Computer Vision and Pattern Recognition，2008，1-12，pp. 2570-2577.伍德福德，托尔，雷德，斐茨格本，“基于二次光滑假设的 全局重建算法”，美国电气电子工程师学会计算机视觉与模式识别会 议，2008，1-12，页2570-2577 2、C.Rother，V.Kolmogorov，V. Lempitsky，and M.Szummer，“Optimizing binary MRFs via extended roof duality”，In Proc.IEEE Computer Vision and Pattern Recognition，2007， 1-8，pp.1784-1791.罗瑟，科尔莫格洛夫，兰皮茨基，舒莫，“基于扩 展的顶对偶方法的二值马尔可夫随机场模型的优化算法”，美国电气电 子工程师学会计算机视觉与模式识别会议会报，2007，1-8，页1784 -1791)等。这些方法都使用一个能量函数来表征多幅图像见的关系， 并且假设该能量函数的最小值对应于最佳匹配。然而，事实是这样的 能量函数越复杂，这个假设才越正确。在实际应用中，为了使问题可 以得到有效解决，通常都采用比较简单的能量函数，这些能量函数会 使得最终结果失去很多细节特征，但从另外一个方面来看，一些经典 的全局匹配算法可以结合这种比较简单的能量函数得到一个比较准确 的分层匹配结果，同时，这些方法可以结合对称可见性检测和非对称 可见性检测使得结果更为准确。这种分层的结果提供了一个很好的粗 匹配结果，并在很大程度上减小了再优化的搜索空间。