[发明专利]基于左右视点图像的中间视点快速、自适应生成算法

权利要求书

1.一种基于左右视点图像的中间视点快速、自适应生成算法，其特征是，包括下列步骤：

首先输入摄像机拍摄的左右两视点图像，依据Harris算子分别提取左右两幅图像的角点；

使用归一化协方差的方法提取左右两视图的匹配的角点对，再利用RANSAC算法剔除错误的匹配点对；

对左右两视图根据提取出的准确匹配点对经过逐点插入法进行Delaunay三角剖分，形成三角网；

利用线性插值的方法找出中间虚拟视点图像对应的三角网，对于虚拟视点图像的每一个三角网格求出一个逆变换矩阵；

利用逆变换矩阵，求出三角网格中每一点在左右视点图像中对应的点，将对应点的像素值赋给中间虚拟视点网格中的点，最终，可以产生中间虚拟视点的图像。

2.根据权利要求1所述的一种基于左右视点图像的中间视点快速、自适应生成算法，其特征是，所述使用归一化协方差的方法提取左右两视图的匹配的角点对，再利用RANSAC算法剔除错误的匹配点对，进一步细化为，首先在已提取出角点的左视图中取一角点P₁(i，j)，然后在待匹配的右视图中以像素点(i，j)为中心，取一个M×N的矩形，将矩形中的每个提取出来的角点P₂与P₁点进行相似度衡量，相似度大于预设阈值0.8的点即为可能匹配点。顺序将左视图中的每个特征点与右视图匹配，得到左右视图对中所有的可能的匹配角点对，最后利用RANSAC算法对匹配点对再进行错误匹配点对的剔除，其中，P_i与P₁的相似度衡量是用相关窗口(2k+1)(2l+1)内图像子区域的归一化协方差相关值来确定。

3.根据权利要求1所述的一种基于左右视点图像的中间视点快速、自适应生成算法，其特征是，所述对左右两视图根据提取出的准确匹配点对经过逐点插入法进行Delaunay三角剖分，形成三角网，进一步细化为：

(1)构造一个超级三角形，包含所有散点，放入三角形链表；

(2)将点集中的散点依次插入，在三角形链表中找出其外接圆包含插入点的三角形，称为该点的影响三角形，删除影响三角形的公共边，将插入点同影响三角形的全部顶点连接起来，从而完成一个点在Delaunay三角形链表中的插入；

(3)根据优化准则对局部新形成的三角形进行优化。将形成的三角形放入Delaunay三角形链表；

(4)循环执行上述两步，直到所有散点插入完毕。